向量搜索可以通过更快、更准确地分析复杂的数据模式来提高车路协同 (V2I) 连接的安全性。在 V2I 系统中，车辆和基础设施组件（如交通信号灯、传感器或路标）交换实时数据，例如车速、位置和路况。 向量搜索算法通过将这些数据转换为数值向量来处理这些数据，可以有效地比较这些向量以识别异常、预测风险或触发安全协议。 例如，如果车辆报告突然刹车或打滑，向量搜索可以快速将此模式与数据库中存储的已知危险场景进行匹配，从而使基础设施可以警告附近的车辆或调整交通信号。
一个实际应用是实时交通数据中的异常检测。假设一个联网的交通信号灯系统接收表示车辆速度、方向和距交叉口距离的向量。 使用向量搜索，系统可以将传入数据与预定义的“安全”向量（例如，干燥道路的典型停止距离）进行比较，并标记异常值，例如车辆在当前天气条件下接近速度过快。 这使得基础设施可以向驾驶员发送即时警告或自动调整信号灯配时以防止碰撞。 此外，向量搜索可以跨多辆车对类似事件进行聚类，从而帮助识别系统性风险，例如路段上的结冰区域，然后可以将其广播到该区域中的所有联网车辆。
另一个优势是可扩展性。 V2I 系统生成大量高维数据（例如，激光雷达扫描、摄像头馈送和传感器读数）。 传统的基于关键字的搜索或基于规则的系统难以处理这种复杂性，但向量搜索通过将数据嵌入到统一的数学空间中来处理它。 例如，路边摄像头捕获人行横道附近行人的视频可以将帧转换为向量。 然后可以针对不安全场景数据库（例如，乱穿马路模式）搜索这些向量以触发警报。 通过减少延迟并提高模式识别的准确性，向量搜索可确保更快、更全面地做出安全关键决策（例如，激活紧急制动协议），最终使 V2I 系统更加可靠。