向量搜索通过对复杂传感器数据和历史事故模式进行高效分析，在自动驾驶事故的责任评估中发挥着实际作用。自动驾驶汽车在运行过程中会从摄像头、激光雷达、雷达和其他传感器产生海量数据。当发生事故时，必须分析这些数据以确定车辆的决策是否与预期行为、环境条件和法律标准相符。向量搜索通过将原始传感器数据（如图像、物体轨迹或时间戳）转换为数值向量来简化这一过程，然后可以将这些向量与已知场景或过去事件的数据库进行比较。这有助于调查人员快速识别当前事故与先例之间的相似之处，从而弄清系统是按预期行事还是遇到了新的故障。
例如，考虑一个自动驾驶汽车在夜间未能检测到行人的场景。调查人员可以使用向量搜索将事故的传感器数据（例如，激光雷达点云或摄像头帧）与标注好的“行人检测”场景数据库进行比较。如果系统在多次事件中始终在弱光条件下错误分类物体，这种模式可能表明感知算法存在系统性缺陷，责任将倾向于软件开发商。反之，如果搜索显示该场景很少见，且系统在可比较的历史案例中表现得与人类驾驶员一样好，那么责任可能在于外部因素，如道路设计或行人的行为。向量搜索还有助于识别边缘案例——例如异常天气或被遮挡的交通标志——通过将事故的向量与不常见但有记录的场景进行匹配，从而为系统的响应是否合理提供背景信息。
向量搜索的优势在于其能够逻辑地组织和查询高维数据。在调查过程中，时间线和传感器输出（例如，车速、转向角）可以编码为向量，并与预定义的安全阈值或法规指南进行比较。例如，如果一辆汽车在碰撞前突然转向，向量搜索可以从训练数据中检索类似的操作，以确定该行为是合理的规避还是过度修正。这种方法还有助于重建事件：通过聚类来自多个传感器的向量，调查人员可以创建车辆决策和外部输入的连贯时间线。虽然向量搜索不能取代人类判断，但它通过揭示数据驱动的模式来减少歧义，使工程师和法律团队更容易评估系统是否履行了其注意义务，或者事件是否主要由外部因素导致。这种清晰性对于改进系统和公平解决责任纠纷至关重要。