向量搜索通过高效的数据处理来保护自动驾驶汽车中的用户隐私，而无需存储或传输原始的、可识别的信息。自动驾驶系统依赖于摄像头和激光雷达等传感器来生成大量高维数据（例如，图像、点云）。向量搜索算法将这些数据转换为数值表示（向量），这些向量捕获了重要的特征——如物体形状或道路布局——同时剥离了个人身份信息。例如，系统可能会生成一个表示行人姿势或移动模式的向量，而不是存储行人面部的原始图像。这种抽象降低了暴露敏感细节的风险，同时仍然允许汽车识别导航和安全的关键模式。
向量搜索的一个关键隐私优势是其能够对匿名化或假名化的数据进行操作。例如，当自动驾驶汽车处理摄像头镜头以检测道路标志时，原始图像可以转换为向量，从而丢弃时间戳或 GPS 坐标等元数据。然后可以将这些向量与预先计算的道路标志向量数据库进行比较，这些数据库存储在车辆本地。由于数据库仅包含抽象的数值模式，而不是原始图像或位置数据，因此没有直接链接到用户的身份或旅行历史。此外，联邦学习等技术可以使用来自多个车辆的聚合数据来训练向量搜索模型，确保在模型更新期间无法直接访问任何单个用户的数据。
另一层隐私保护来自最大限度地减少数据暴露。向量搜索允许自动驾驶系统执行对象识别或路线规划等任务，而无需将原始传感器数据发送到外部服务器。例如，当识别红绿灯时，汽车可能会从其摄像头馈送生成一个向量，并将其与已知红绿灯模式的本地向量索引进行比较。只有在未找到匹配项时（例如，对于罕见或新的场景），系统才会查询远程服务器——即使这样，它也只能发送向量，而不是原始图像。此外，同态加密等加密技术可以保护传输过程中的向量，确保第三方无法读取它们。通过设计，这种方法限制了潜在数据泄露的攻击面，并确保用户数据保持隔离。