一次出行，怎样变成一条行程记录？

先有行驶记录，再有地图与摘要

车辆数据被整理成行驶片段后，TessCloud 从已经保存的行驶和位置记录中读取起止时间、距离、速度、电量及地点，再分别组织成摘要和路线。

里程读取行驶记录，平均速度由里程和记录时长计算；地图则使用对应的位置点。我们并不是先画出一条路线，再用地图上线段的长度猜出这段路开了多远。

起止电量优先使用位置记录中的读数。部分兼容数据来源也可能通过续航推算缺失电量，所以不能把每一种来源的每一个字段都理解成独立实测。

打开一段行驶的详情时，客户端读取这段行驶的位置点，并据此绘制轨迹。路线上的速度信息来自相邻记录点；没有速度数据时，不凭空生成一个速度。

收到无效坐标时，轨迹会断开，避免跨过这些点画出一条假连线。但这也不代表我们能识别所有未上报的位置：网络、车辆状态和采集覆盖都会影响轨迹完整性。

地图适合帮你回看经过的区域与行驶过程。它不能承诺还原每一米道路，也不应被当作连续、无缺失的测绘记录。

当前兼容数据接口中的行程耗电，依据起止额定续航的变化和车辆效率系数换算。客户端优先采用服务端提供的能耗字段，并在可用时结合里程计算每公里能耗。

这里展示的是当前兼容数据路径的估算逻辑。

因此，这里的耗电不等同于充电桩账单，也不是对电池瞬时功率进行连续测量后得到的精确累计值。把它和车机或电表对照时，首先要确认双方统计的范围和口径。

很短的挪车记录尤其容易让误差显得很大：分母很小，轻微的续航变化也会变成夸张的每公里能耗。距离过短时，客户端会隐藏每公里能耗与续航效率；能耗或续航数据缺失、不合法时，对应指标也不会强行给出结果，避免给出没有意义的精度。

一次出游可能包括出发、停车吃饭和继续上路。原始行驶片段回答“这一段开了什么”；旅程则把同一车辆的多段已完成行驶整理到一起，帮助你回看整次出行。

组合后的起止时间、总里程和驾驶时长来自成员记录。驾驶时长是实际行驶片段的时长之和，不等于包含停车的整个出行跨度。成员记录缺少某项贡献时，相关总量会保留未知，而不会假设缺失部分没有发生。

想回顾去哪儿了，看路线与地点；想了解开了多久，看驾驶时长；想比较用车习惯，看条件接近的多次行驶。一次短途、一次高速和一段长时间停车，并不是可以直接放在一起比较的样本。

我们把记录和估算放在同一个界面里，是为了方便理解一次出行；把它们的区别写出来，是为了让你知道哪些结论有依据，哪些还需要更多信息。