相似性搜索可以通过检测现实世界数据何时偏离模型训练数据来帮助识别自动驾驶汽车中的 AI 模型漂移。当汽车遇到的环境或输入（例如新的道路布局、天气条件或意外物体）与训练数据显着不同时，就会发生模型漂移，从而导致性能下降。 相似性搜索的工作原理是将传入的传感器数据（例如，相机图像、LiDAR 扫描）与标记的训练示例的参考数据集进行比较。通过将此数据嵌入到高维向量空间中，系统可以测量新数据点与历史示例的“接近”程度。 如果新的数据集群持续落在预期的相似度范围之外，则表明存在潜在的漂移，从而促使进一步的调查或模型更新。
例如，考虑一个主要在阳光充足、干燥气候下训练的自动驾驶模型。 如果汽车部署在经常下雪的地区，相似性搜索可能会将覆盖着雪的道路的图像标记为与训练集不相似。 这些标记的实例可能表明该模型缺乏对下雪条件的鲁棒性，这是一种协变量漂移的形式。 同样，如果出现新的交通标志或行人行为（例如电动滑板车），则对 LiDAR 或相机帧的相似性搜索可能会将这些检测为异常。 像 FAISS 这样的工具或近似最近邻 (ANN) 库可以有效地比较嵌入，即使对于大型数据集也是如此。 开发人员可以设置阈值（例如，最大余弦距离），以便在一定百分比的传入数据超出预期分布时触发警报。 这种方法对于识别细微的变化（例如城市基础设施的逐渐变化）特别有用，否则这些变化可能不会被注意到，直到模型出现故障。
实施相似性搜索以进行漂移检测需要将其集成到数据管道中。 例如，在推理过程中，每个传感器输入都可以使用预先训练的神经网络（例如，用于图像的 ResNet）转换为嵌入。 然后，针对训练示例的向量数据库查询这些嵌入。 像欧几里得距离或余弦相似度这样的指标可以量化新数据的代表性。 如果检测到漂移，团队可以优先收集代表性不足场景的标记数据并重新训练模型。 这种方法还有助于对漂移类型进行分类：例如，夜间驾驶数据集群远离白天训练示例突出了一个特定的差距。 通过自动化此过程（例如，通过每周相似性报告），开发人员可以在没有人工监督的情况下保持模型的可靠性。 关键优势是主动检测，允许在边缘情况导致安全问题或监管失败之前进行修复。