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2月22日(ri)下午，商汤绝影CEO、商汤科技联(lian)合创(chuang)始人、首席科学家王(wang)晓刚(gang)于上海发布了行业首个“与世(shi)界模型协同交互的端到端自(zi)动驾驶(shi)路线R-UniAD”，并预告将于4月上海车展发布R-UniAD端到端自(zi)动驾驶(shi)方案(an)，并完成实车部署。

R-UniAD可通过构建(jian)世(shi)界模型生成在(zai)线交互的仿(fang)真环境，用以进行端到端模型的强化学习训练。王(wang)晓刚(gang)称，R-UniAD与春节开(kai)始持续受到市场关(guan)注(zhu)的DeepSeek技术创(chuang)新思路同归(gui)一源(yuan)：从模仿(fang)学习向强化学习升级演进，从而实现端到端自(zi)动驾驶(shi)超(chao)越(yue)人类的驾驶(shi)表现。

强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基(ji)本的机器学习方法。在(zai)现行大模型的训练过程中，三种方法在(zai)不(bu)同阶段(duan)均(jun)有使用。强化学习指(zhi)智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互学习最佳策略、不(bu)断(duan)提升智能程度。

不(bu)同的是，相较于OpenAI所(suo)研(yan)发的GPT系列大模型等竞品普遍采用基(ji)于人类反馈（有监督）的强化学习（RLHF，）模式进行训练，爆火的DeepSeek R1大模型采用的是一种更为(wei)简单(dan)的强化学习模式，即仅专注(zhu)于特(te)定任务的指(zhi)标优(you)化模型效果，而减少(shao)人类监督占比，因此(ci)资源(yuan)需求更低。

王(wang)晓刚(gang)称，基(ji)于强化学习的大模型技术路线可以迁移到端到端自(zi)动驾驶(shi)算法的训练与研(yan)发之中。