通过使系统能够有效地检索和分析实时决策和事后审计所需的相关数据，向量搜索有助于确保自动驾驶汽车法规的合规性。自动驾驶汽车生成大量的传感器数据（例如摄像头馈送、激光雷达扫描和雷达输出），必须处理这些数据以遵守安全和运营规则。向量搜索将这些数据转换为捕获语义或上下文特征的数字表示（向量），从而使系统能够快速识别模式、相似的场景或数据库中存储的法规要求。例如，如果车辆遇到行人过马路，向量搜索可以将此场景与历史数据或预定义的安全协议进行匹配，以确保响应符合紧急制动阈值等法规。
一个实际应用是在测试和部署期间验证极端情况。法规通常要求自动系统安全地处理罕见或复杂的情况，例如导航施工区域或响应不稳定的驾驶员。通过将这些场景中的传感器数据编码为向量，开发人员可以搜索预先批准的、符合法规的操作数据库，以验证车辆的行为是否符合法律和安全标准。例如，如果车辆检测到被遮挡的交通标志，向量搜索可以检索系统在低可见度条件下正确解释该标志的类似实例，从而确保与交通法规的一致性。这种方法减少了手动验证工作，并确保决策基于经过验证的、合规的数据。
此外，向量搜索简化了合规性报告和审计。欧盟的 GDPR 或区域安全标准等法规要求详细记录车辆决策，尤其是在发生事故期间。向量搜索能够从 TB 级的日志数据中快速检索特定事件。例如，如果监管机构要求提供车辆遵守学校区域限速的证据，开发人员可以使用位置、速度和时间戳数据的向量嵌入来快速定位所有相关实例。这种效率不仅简化了审计，而且通过提供透明、可追溯的决策日志，还有助于制造商证明其责任。通过在可查询的向量空间中组织数据，团队可以系统地证明对监管框架的遵守，而无需筛选非结构化数据集。