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2月22日(ri)下午，商(shang)汤绝(jue)影CEO、商(shang)汤科技(ji)联合创始人、首席科学家王晓刚于上海发(fa)布了行业首个“与世界模型协同交互的端到(dao)端自(zi)动驾驶路(lu)线(xian)R-UniAD”，并(bing)预告将于4月上海车(che)展发(fa)布R-UniAD端到(dao)端自(zi)动驾驶方(fang)案，并(bing)完(wan)成实车(che)部署。

R-UniAD可通过构(gou)建世界模型生成在线(xian)交互的仿真环境(jing)，用以进行端到(dao)端模型的强化(hua)学习训练。王晓刚称，R-UniAD与春节开始持续受到(dao)市场关注的DeepSeek技(ji)术创新思路(lu)同归(gui)一源：从模仿学习向强化(hua)学习升级演进，从而实现(xian)端到(dao)端自(zi)动驾驶超越人类的驾驶表现(xian)。

强化(hua)学习是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(fang)法。在现(xian)行大模型的训练过程中，三种方(fang)法在不同阶段(duan)均有使用。强化(hua)学习指智能体（Agent）通过与环境(jing)（Environment）的交互学习最佳策略、不断提升智能程度。

不同的是，相较于OpenAI所研发(fa)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(hua)学习（RLHF，）模式进行训练，爆(bao)火的DeepSeek R1大模型采用的是一种更为简单的强化(hua)学习模式，即仅专注于特定任务的指标优化(hua)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(hua)学习的大模型技(ji)术路(lu)线(xian)可以迁移到(dao)端到(dao)端自(zi)动驾驶算法的训练与研发(fa)之中。