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2月22日下(xia)午(wu)，商汤绝影CEO、商汤科技联合创始人、首席科学(xue)家王晓刚于上海发(fa)布了(le)行(xing)业首个(ge)“与世界模型协(xie)同交(jiao)互的(de)端到端自动驾驶路线R-UniAD”，并预告将于4月上海车展发(fa)布R-UniAD端到端自动驾驶方案，并完成实车部署。

R-UniAD可通过构建(jian)世界模型生成在线交(jiao)互的(de)仿真环境，用以进行(xing)端到端模型的(de)强化(hua)学(xue)习训练(lian)。王晓刚称，R-UniAD与春节开始持续受到市场关注的(de)DeepSeek技术创新思路同归一源：从模仿学(xue)习向(xiang)强化(hua)学(xue)习升级演进，从而实现(xian)端到端自动驾驶超越人类的(de)驾驶表现(xian)。

强化(hua)学(xue)习是除了(le)监督学(xue)习和非监督学(xue)习之外的(de)第三种(zhong)基(ji)本的(de)机器学(xue)习方法。在现(xian)行(xing)大模型的(de)训练(lian)过程中，三种(zhong)方法在不同阶段均有使(shi)用。强化(hua)学(xue)习指智能体(ti)（Agent）通过与环境（Environment）的(de)交(jiao)互学(xue)习最佳策略、不断提升智能程度。

不同的(de)是，相较于OpenAI所研(yan)发(fa)的(de)GPT系列(lie)大模型等竞品普遍采用基(ji)于人类反(fan)馈（有监督）的(de)强化(hua)学(xue)习（RLHF，）模式进行(xing)训练(lian)，爆火的(de)DeepSeek R1大模型采用的(de)是一种(zhong)更为简单的(de)强化(hua)学(xue)习模式，即仅专注于特定任(ren)务的(de)指标优(you)化(hua)模型效果(guo)，而减少人类监督占比，因(yin)此资源需求(qiu)更低。

王晓刚称，基(ji)于强化(hua)学(xue)习的(de)大模型技术路线可以迁移到端到端自动驾驶算法的(de)训练(lian)与研(yan)发(fa)之中。