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

R-UniAD可通过构建世界(jie)模型生成在线交互的仿真(zhen)环境，用以进行端到端模型的强化学习训练。王晓刚称，R-UniAD与春(chun)节开始持续受到市场关注的DeepSeek技术创新(xin)思路同归一源：从模仿学习向强化学习升(sheng)级演进，从而实现端到端自动驾驶(shi)超越人类的驾驶(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本的机器(qi)学习方法。在现行大模型的训练过程中，三种方法在不同阶段均有使用。强化学习指智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互学习最佳策略、不断提升(sheng)智能程度(du)。

不同的是，相较于OpenAI所研发的GPT系列大模型等竞品普遍采用基于人类反馈（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(geng)为简单的强化学习模式，即仅专注于特定任(ren)务的指标优化模型效果，而减少人类监督占比，因此(ci)资(zi)源需求更(geng)低。

王晓刚称，基于强化学习的大模型技术路线可以迁移(yi)到端到端自动驾驶(shi)算法的训练与研发之中。