向量搜索可以通过更快、更贴近上下文地分析传感器数据来增强自动驾驶车辆在弱光和夜间环境下的感知能力。自动驾驶系统依靠摄像头、激光雷达和雷达来检测物体，但这些传感器在黑暗或光线不足的情况下表现不佳。向量搜索通过允许车辆将实时传感器数据与存储在数据库中的预处理场景进行比较来解决这个问题。例如，一张光线昏暗的道路的摄像头图像可以转换为数学向量（边缘、形状或纹理等特征的数值表示），并与来自过去驾驶场景的类似向量库进行匹配。这有助于系统推断它“看到”的内容，即使原始数据嘈杂或不完整。
一个实际应用是提高弱光条件下的物体识别能力。假设车辆的摄像头捕捉到路边一个模糊的身影。向量搜索可以从数据集中检索到类似的向量，其中该身影被确认为行人、骑自行车的人或碎片。通过将其与激光雷达或雷达数据（受黑暗影响较小）进行交叉参考，系统可以更加确信其分类。例如，特斯拉的 Autopilot 使用在各种光照条件下训练的神经网络，向量搜索可以通过优先处理来自其训练数据的相关模式来加速推理。同样，Waymo 的感知系统可以使用基于向量的索引来快速筛选数百万个预先标记的场景，从而减少在夜间识别稀有或模糊物体的延迟。
然而，向量搜索的有效性取决于数据集质量以及与其他技术的集成。如果训练数据缺乏足够的弱光示例，系统可能无法泛化。开发人员还必须平衡速度和准确性：近似最近邻 (ANN) 算法（如 FAISS 或 HNSW）可以在大型数据集中实现实时搜索，但需要进行调整以避免误报。此外，向量搜索并非独立的解决方案——它与传感器融合（例如，将摄像头向量与激光雷达点云对齐）和降噪算法结合使用效果最佳。例如，NVIDIA 的 DRIVE 平台使用多模式 AI 模型，其中向量搜索可以帮助将热像仪数据与视觉线索相关联，以检测完全黑暗中的行人。通过集成这些组件，开发人员可以创建动态适应具有挑战性的光照条件同时保持实时性能的系统。