自动驾驶汽车通过将实时传感器数据与存储在其数据库中的预先识别的关键事件模式进行比较，来识别紧急情况。 当车辆的传感器（摄像头、激光雷达、雷达）检测到物体或场景时，系统会将数据编码为高维向量表示。 然后，使用相似度搜索算法，针对已知紧急情况库（例如突然刹车、行人冲入道路或意外出现的障碍物）查询该向量。 如果当前场景与紧急模式密切匹配，则汽车会触发适当的安全协议，例如紧急制动或规避动作。
例如，考虑一个孩子追逐球跑到街上的场景。 汽车的传感器捕捉运动和空间环境，并将其转换为向量。 然后，系统会在其数据库中搜索表示类似轨迹的向量（例如，靠近人行横道的突然横向移动）。 如果相似度得分超过阈值，则汽车会将其识别为紧急情况并做出反应。 此过程依赖于经过训练的机器学习模型，以将场景编码为强调速度、方向和接近度等关键特征的向量。 诸如 k 最近邻 (k-NN) 或近似最近邻 (ANN) 搜索之类的技术可以实现快速比较，即使对于大型数据集也是如此。
然而，有效实施这一点需要平衡速度和准确性。 自动驾驶系统通常使用优化的 ANN 库（例如，FAISS 或 HNSW）来处理跨数百万个存储向量的实时查询。 边缘情况（例如，训练数据中没有充分表示的罕见紧急情况）仍然是一个挑战。 为了解决这个问题，开发人员不断更新来自真实驾驶和模拟的新数据的场景数据库。 例如，如果一辆汽车遇到一辆部分阻挡高速公路的倾翻卡车，系统可能最初无法识别它。 但是，一旦被记录并标记为紧急情况，未来的车辆就可以更快地匹配类似的障碍物。 这种迭代过程确保系统随着时间的推移不断改进，同时保持低延迟以做出瞬间决策。