向量数据库赋能汽车行业数智化转型

行业背景与数据挑战

最新行业数据显示，L2 及以上自动驾驶系统渗透率已超 50%，NOA 装机比例达10%-15%。随着智能汽车每天产出TB级多模态数据，传统数据库在语义检索与复杂场景处理上面临极大的瓶颈，而向量数据库能在许多场景下解决复杂问题，为突破技术瓶颈方面发挥重要作用。

三大应用场景深度剖析

《向量数据库赋能汽车行业数智化转型》白皮书聚焦了向量数据库三大核心应用场景：

• 在自动驾驶数据挖掘方面，系统梳理从规则驱动到语义驱动的技术演进路径，深入解析高标注成本、标签管理复杂和长尾问题，并提出端到端向量检索解决方案；

• 针对大规模离线分析，介绍向量数据湖架构在聚类、去重、索引更新等任务中的实践，结合多层存储与计算框架提升处理效率；

• 在智能座舱RAG应用中，展示轻量级向量数据库如何在车载设备上运行，并通过云端协同实现低资源、高响应的人机交互体验。

Zilliz Cloud 技术优势全景

白皮书还详细介绍了 Zilliz Cloud 的分布式云原生架构、向量索引优化（如IVF_SQ8、HNSW-PQ）、混合检索能力以及企业级安全合规机制，为构建智能驾驶数据系统提供技术参考与实践指南。