少样本学习和零样本学习为改进自动驾驶车辆处理罕见或未见场景的方式提供了巨大的潜力。传统的机器学习方法需要大型标记数据集来训练模型，以进行对象检测或路径规划等任务。然而，现实世界的驾驶涉及无数不可预测的情况——例如不寻常的道路标志、罕见的天气条件或意外的障碍物——这些情况很难在训练数据中捕获。少样本学习使模型能够通过最少的示例（例如，5-10 个标记图像）来适应新任务，而零样本学习允许通过利用语义关系或先验知识来推断完全未见过的类别。这减少了对详尽数据收集的依赖，并使系统在动态环境中更具灵活性。
例如，少样本方法可以帮助车辆仅通过少量标记图像来识别新安装的交通标志。系统可以使用像模型无关元学习 (MAML) 这样的元学习技术来微调预训练的检测器，而不是重新训练整个感知模型，MAML 针对快速适应进行了优化。类似地，零样本学习可以通过将车辆的传感器数据与存储在知识库中的文本或语义描述进行比较，使车辆能够识别未知的对象（例如，新型的建筑设备）。这对于边缘情况特别有用，例如通过使用诸如“四条腿”或“不稳定移动”之类的属性来检测训练数据中不存在的动物。这些方法还补充了模拟到真实的转移，其中合成数据训练模型以泛化到它们从未遇到过的真实世界场景。
然而，挑战依然存在。少样本和零样本模型必须在适应性和计算效率之间取得平衡，因为自动驾驶系统需要实时推理。诸如轻量级神经架构或将少样本层与传统卷积网络相结合的混合模型等技术可以提供帮助。安全关键验证是另一个障碍：模型必须可靠地处理低数据状态下的不确定性，可能通过概率输出或集成方法。开发人员还可以探索混合方法，例如使用零样本进行初始检测，并使用少样本进行增量细化，随着新数据的到来。虽然这些方法不会完全取代传统的训练，但它们提供了解决自主性中长尾问题的工具，使系统更加稳健，而无需呈指数级增长的数据。