向量搜索通过在实时传感器数据和预验证场景之间实现快速、可扩展的比较，从而改进自动驾驶汽车的实时 AI 模型验证。 自动驾驶汽车依靠 AI 模型来处理摄像头、激光雷达和雷达等输入，以做出驾驶决策。 实时验证这些模型需要检查模型的输出是否符合类似条件下的预期行为。 向量搜索的工作原理是将原始数据（例如，图像、传感器读数）转换为数值向量，并使用相似性指标（例如，余弦相似度）在标记场景的数据库中查找匹配项。 这使得系统能够快速识别当前情况是否与已知的安全或有问题的情况相匹配，从而确保模型决策的可信度。
一个关键的优势是有效地检测边缘情况。 例如，如果车辆遇到一个不寻常的物体——比如一个携带大型、不规则形状包裹的骑自行车者——系统可以将这个场景转换为向量，并在验证数据库中搜索类似的条目。 如果数据库包含模型先前错误分类此类对象的场景的向量，则系统可以标记当前情况以进行更仔细的检查或触发安全协议（例如，减速）。 如果没有向量搜索，跨数百万个场景比较原始传感器数据将需要大量的计算，从而导致延迟，从而损害实时验证。 随着数据库的增长，该方法也能够很好地扩展，因为优化的向量索引（例如，HNSW 或 FAISS）即使在大型数据集下也能实现亚线性搜索时间。
另一个用例是验证传感器融合一致性。 自动驾驶汽车结合来自多个传感器的数据，以建立对其环境的连贯理解。 向量搜索可以编码融合传感器数据（例如，摄像头 + 激光雷达向量），并将其与传感器融合成功或失败的历史场景进行比较。 例如，如果雾导致摄像头错误地将静止物体分类，但激光雷达正确地识别了它，则可以将融合向量与过去的雾相关条目进行检查，以验证模型的组合解释是否可靠。 这种方法还可以加速模型更新期间的测试：开发人员可以运行模拟，将输出转换为向量，并使用向量搜索通过将结果与先前版本进行比较来识别回归。 通过减少验证延迟并提高场景匹配的准确性，向量搜索可确保 AI 模型在动态的现实世界条件下安全运行。