自动驾驶 AI 利用向量搜索增强实时强化学习 (RL)，通过高效检索相关的历史经验，从而加速决策制定和策略更新。在强化学习中，AI 通过与环境互动来学习，并根据车道变换或避开障碍物等行为接收反馈（奖励/惩罚）。然而，实时强化学习需要在动态场景中快速适应，这计算量很大。向量搜索通过允许系统快速查找存储为高维向量（例如，传感器数据、道路状况）的类似历史状态来解决这个问题。通过将当前状态与这些预计算的向量进行比较，AI 可以识别类似情况及其结果，从而减少从头开始重新计算响应的需要。这加快了推理（选择动作）和训练（更新策略网络）的速度。
例如，考虑一辆自动驾驶汽车在人行横道附近遇到行人。汽车的传感器生成一个代表场景的向量——激光雷达点、相机帧和速度。利用向量搜索，AI 查询一个预先索引的驾驶场景数据库，以找到与类似向量的匹配项，例如行人驻足或进入道路的过去实例。然后，相关的动作（例如，刹车、转向）及其结果（例如，成功、险些发生事故）被用来指导当前的决策。这种检索过程利用了近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW 或 FAISS，这些算法平衡了速度和准确性。通过关注相关的历史数据，强化学习模型可以更有效地进行训练：它不再在广阔的状态空间中探索所有可能的动作，而是优先采用在类似场景中被证明有效的策略。这还减少了冗余计算，例如在常规交通中重新评估低概率的操作。
向量搜索与强化学习的集成提高了性能和可伸缩性。实时系统受益于搜索操作比为每个新状态重新计算策略梯度更快，尤其是在处理高频传感器数据时。例如，在车道合并过程中，AI 可能会检索表示在类似交通密度下的安全合并距离的向量，从而立即应用学习到的规则。此外，向量数据库可以随着 AI 遇到新的场景而增量更新，确保系统适应不断变化的环境，而无需重新训练整个模型。这种方法对于边缘案例（例如突然的天气变化）特别有用，在这种情况下，针对罕见事件的预计算向量提供了关键指导。通过将强化学习问题缩小到与上下文相关的数据，向量搜索使实时学习变得可行，有效地平衡了探索（尝试新动作）和利用（使用已知解决方案）。