嵌入在自主系统中用于将复杂、高维数据转换为机器可以有效处理的结构化数值表示。这些基于向量的模型捕获原始输入（如传感器数据、图像或文本）的重要特征，使系统能够识别模式、做出决策并适应环境。通过将非结构化数据转换为适合机器学习模型的格式，嵌入简化了对象检测、导航和实时决策等任务，这些任务对于自动驾驶汽车、无人机或机器人至关重要。
在感知任务中，嵌入帮助自主系统解释周围环境。例如，自动驾驶汽车通过将原始像素或点云转换为嵌入来处理摄像头和激光雷达数据。这些向量可能表示具有位置、速度和大小等属性的对象（例如，行人、车辆）。卷积神经网络 (CNN) 通常生成这些嵌入，将视觉数据压缩为有意义的特征，同时降低计算开销。同样，在森林中导航的无人机可以通过分析深度传感器数据，使用嵌入来区分树木与障碍物，从而动态调整其飞行路径。
对于决策和控制，嵌入使系统能够将场景映射到动作。仓库中的机器人手臂可能会将关节角度和物体位置转换为嵌入，以决定如何抓取物品。在强化学习中，嵌入表示状态（例如，汽车的速度、车道位置和交通密度）以预测最佳动作，如制动或转向。嵌入还简化了子系统之间的通信：自动驾驶汽车的路径规划器可能会将轨迹输出为嵌入，控制系统将其转换为油门或制动信号。通过将复杂输入抽象为紧凑、语义丰富的向量，嵌入使自主系统能够高效运行、在各种环境中泛化并适应现实世界的变异性。