向量搜索通过将传感器输入或车辆遥测等高维数据流与预期行为基线进行高效比较，从而实现在自动驾驶系统中进行实时异常检测。工作原理如下：自动驾驶汽车会从摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达和内部传感器生成海量数据。这些数据使用机器学习模型转换为数值向量（嵌入）。这些向量捕获了物体位置、路况或车辆动态等模式。通过在搜索优化的数据库中索引这些向量，系统可以快速将新的传入数据与历史“正常”向量进行比较。如果新向量与预期模式显著偏离，则会被标记为潜在异常。例如，转向角突然大幅变化加上异常的激光雷达读数可能表明发生了故障或遇到了意外障碍物。
实际实现涉及两个步骤。首先，卷积神经网络 (CNN) 或自编码器等模型将原始传感器数据转换为嵌入。例如，显示清晰道路的摄像机画面可能会产生一个与其它“正常”路况场景聚类的向量。其次，近似最近邻 (ANN) 算法（例如 HNSW 或 FAISS）会实时搜索索引向量。如果新向量的最近邻距离过远（基于余弦相似度等指标），系统就会触发警报。例如，如果代表空旷道路的激光雷达向量突然出现在与碰撞事件相关的向量附近，系统可能会停止车辆或切换到安全模式。为了满足实时需求，向量数据库必须支持低延迟查询，通常使用优化的库或图形处理器（GPU）等硬件加速器。
主要挑战包括平衡准确性和速度。高维向量（例如来自摄像机 CNN 的 512 维向量）需要高效索引以避免延迟。开发人员可以使用量化技术或层次索引来减少计算开销。此外，系统必须通过定期重新训练嵌入模型或更新向量索引，来适应不断演变的“正常”模式，例如季节性天气变化。例如，雪覆盖的道路最初可能会触发误报异常，直到系统纳入冬季驾驶向量。通过将向量搜索与流数据管道和轻量级模型相结合，自动驾驶系统可以在毫秒级内检测传感器故障、意外障碍物或不稳定驾驶行为等问题，确保在关键场景下及时响应。