基于您提供的业务体系和测试数据，我们来细化测试用例和商业价值场景，模拟功能模块的业务流程、数据流转，并聚焦对顶层价值场景的贡献，特别是增收角度。
提质： 提供高质量的数据支持，提升其他模块的性能。
增效： 通过数据分析优化车辆调度，提高运营效率。
降本： 通过数据分析优化能源消耗，降低能源成本。
创新： 推动数据驱动的自动驾驶技术进步。
减负： 减轻人工分析数据的负担。
模拟天气、路况、交通流量等外部数据，验证系统对不同环境的适应性。
| 数据类型 | 数据示例 | 商业价值场景 |
|---|---|---|
| 天气 | 晴天、阴天、小雨、大雨、雾天、暴雪 | 运营数据分析，为车辆调度提供支持，提升车辆利用率，增加收入 |
| 路况 | 畅通、拥堵、施工、事故 | 通过分析用户驾驶行为，为保险公司提供差异化定价策略，提升利润 |
| 采集数据： | 传感器数据： 正常、部分失效、完全失效、噪声干扰、数据丢失 (模拟摄像头、激光雷达、毫米波雷达等) | 提质： 提供高质量的数据支持，提升其他模块的性能。 |
| 业务数据： | Robotaxi： 城市道路、高速公路、夜间行驶、恶劣天气 (附带乘客数量、行驶里程等参数) | 增效： 通过数据分析优化车辆调度，提高运营效率。 |
基于DAAM提供的各种数据（外部、采集、业务）和历史事故数据，预测车辆安全。
| 数据类型 | 数据示例 | 商业价值场景 |
|---|---|---|
| 历史事故数据 | 事故类型、事故原因、事故发生时间 | 精准预测高风险路段，优化路线规划，减少事故发生，降低车辆维修成本 |
| 驾驶行为数据 | 急加速、急刹车、超速、漂移 | 向安全驾驶的司机提供奖励，提高司机工作积极性，降低人员流失率 |
基于历史远程协助数据和自动驾驶算法版本，优化远程协助。
| 数据类型 | 数据示例 | 商业价值场景 |
|---|---|---|
| 历史远程协助数据 | 干预类型、干预时长、干预原因 | 降低远程协助人员的需求，减少人力成本 |
| 自动驾驶算法版本 | 算法版本号、算法改进内容 | 通过远程协助数据分析，发现新的业务增长点，如定制化自动驾驶服务 |
基于DAAM采集的数据和SPM的预测结果。
| 数据类型 | 数据示例 | 商业价值场景 |
|---|---|---|
| DAAM采集的数据和SPM的预测结果 | 风险等级、风险描述、应对措施 | 通过精准的风险评估，降低事故发生率，减少保险赔付 |
基于DAAM采集的传感器和硬件设备数据
| 数据类型 | 数据示例 | 商业价值场景 |
|---|---|---|
| 历史故障数据 | 故障类型、故障原因、故障发生时间、修复方法 | 预测性维护，降低车辆停运时间，提高车辆利用率，增加收入 |
| 硬件设备信息 | 设备型号、生产厂家、使用寿命 | 提供故障诊断报告，为车辆维护提供支持，减少维修成本 |