向量搜索通过能够从大型数据集中高效检索和分析复杂的驾驶场景，从而改进自动驾驶汽车的黑盒测试。黑盒测试侧重于根据输入（传感器数据、环境条件）和输出（决策、行动）评估汽车的行为，而无需内部系统详细信息。向量搜索的工作原理是将原始数据（例如摄像头图像、激光雷达扫描或 GPS 轨迹）转换为捕获有意义特征的数值向量（嵌入）。这些向量允许测试人员在数据库中快速找到相似的场景，从而更容易识别极端情况、验证系统一致性并优先考虑最重要的测试。
一个关键优势是向量搜索如何处理高维数据。例如，可以将自动驾驶汽车在暴风雨期间的摄像头馈送嵌入到一个向量中，该向量捕获诸如模糊的车道标记或降低的可见性之类的视觉模式。然后，测试人员可以搜索具有相似天气条件或道路障碍物的其他场景，而无需手动标记每个数据集。通过比较新的测试运行与历史数据，这种方法对于识别罕见事件（例如突然的行人穿越或施工区域）特别有用。开发人员无需筛选数 TB 的原始素材，而是可以查询特定的向量集群，以验证汽车是否对这些关键情况做出适当的反应。
向量搜索还简化了回归测试。当进行软件更新时，测试人员需要确保汽车的行为在其先前处理良好的场景中没有退化。通过将过去成功的测试结果转换为向量，团队可以自动将新的测试输出与这些基准进行比较。例如，如果软件更新改变了汽车并入高速公路的方式，向量搜索可以检测到变道期间转向或加速模式的偏差。这减少了重复手动检查的需要，并确保测试侧重于行为变化而不是重新验证每个场景。总的来说，向量搜索使黑盒测试更具可扩展性和针对性，帮助开发人员更快地发现问题，同时保持严格的安全标准。