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2月22日(ri)下午，商汤绝(jue)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(xing)业首个“与(yu)世界(jie)模型协同交互的端到端自动(dong)驾驶路线R-UniAD”，并预告将(jiang)于4月上海车展发布R-UniAD端到端自动(dong)驾驶方案(an)，并完成实车部(bu)署。

R-UniAD可通(tong)过构建世界(jie)模型生成在线交互的仿真环境，用(yong)以进行(xing)端到端模型的强化学习训练。王晓刚称，R-UniAD与(yu)春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(cong)模仿学习向(xiang)强化学习升级演进，从(cong)而实现端到端自动(dong)驾驶超越人类的驾驶表(biao)现。

强化学习是(shi)除了监督学习和非监督学习之外(wai)的第三种基本的机器学习方法。在现行(xing)大模型的训练过程中，三种方法在不同阶段均(jun)有使用(yong)。强化学习指智(zhi)能(neng)体（Agent）通(tong)过与(yu)环境（Environment）的交互学习最佳策略、不断(duan)提升智(zhi)能(neng)程度。

不同的是(shi)，相较于OpenAI所研(yan)发的GPT系列大模型等竞品普遍采用(yong)基于人类反馈（有监督）的强化学习（RLHF，）模式进行(xing)训练，爆火(huo)的DeepSeek R1大模型采用(yong)的是(shi)一种更为简单(dan)的强化学习模式，即仅专注于特定任务的指标优化模型效果，而减少人类监督占比，因此资源需求更低。

王晓刚称，基于强化学习的大模型技术路线可以迁移到端到端自动(dong)驾驶算(suan)法的训练与(yu)研(yan)发之中。