自动驾驶汽车可以通过将实时传感器数据与已知场景的数据库进行比较，来检测与预期驾驶模式的偏差。 这个过程包括将原始数据（如摄像头图像、激光雷达点云或车辆遥测数据）转换为数字向量（高维嵌入），以捕获关键特征。 然后，将这些向量与预先计算的“正常”驾驶模式索引进行搜索。 如果实时向量与任何存储的向量都不密切匹配，系统会将其标记为潜在的异常。 例如，道路上突然的急转弯或意外障碍物会生成一个与典型驾驶行为不同的向量，从而提示汽车采取纠正措施或提醒远程操作员。
一个实际的例子包括检测不稳定的车道变换。 在训练期间，汽车的系统可能会存储表示安全车道变换的向量，其中包括平稳的转向角、逐渐加速和一致的速度。 在实时操作中，汽车将其当前的转向、加速和速度数据转换为向量，并使用向量搜索引擎（如 FAISS 或 Milvus）在数据库中找到最接近的匹配项。 如果最接近的匹配项都来自标记为“不安全”的场景（例如，高速急转弯），则系统会识别出偏差。 同样，突然出现在非典型位置的行人（通过摄像头和激光雷达检测到）会产生一个与正常行人运动模式不符的向量，从而触发紧急停车。
为了实现这一点，开发人员首先使用机器学习模型（例如，用于图像的 CNN 或用于时间序列遥测的 RNN）预处理传感器数据，以生成嵌入。 这些嵌入与时间戳、位置和场景标签等元数据一起存储在向量数据库中。 在运行时，汽车的板载系统会持续从实时数据生成向量，并针对数据库执行最近邻搜索。 使用相似性阈值评估搜索结果，超出预期范围的向量表示异常。 挑战包括优化实时处理的延迟，并确保数据库可以扩展以处理各种驾驶条件。 例如，特斯拉的自动驾驶系统使用类似的方法，其中神经网络将摄像头输入处理成向量，并且与学习模式的偏差会触发安全协议。 这种方法使自动驾驶系统能够动态适应，从而在预编程规则与实时环境分析之间取得平衡。