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新(xin)京报(bao)贝壳财(cai)经讯（记者(zhe)罗亦丹）2月22日，商(shang)汤(tang)绝影(ying)CEO，商(shang)汤(tang)科技联合创始人、首席科学家王晓刚在2025GDC全球开发者(zhe)先(xian)锋大会上发布了端到端自动驾驶技术路(lu)线R-UniAD，通过构建世界模型生成在线交互的仿真环境，以此进行(xing)端到端模型的强化学习训练。

“算法、算力和(he)数据三者(zhe)共同推动着人工智能技术的螺旋式(shi)上升和(he)进步，随(sui)着强化学习等(deng)算法引入到大模型训练的思路(lu)得到验证，新(xin)的尺度定律(lu)正在开启(qi)，数据价值被进一步深入挖掘，模型能力天花板被打开。”王晓刚表示(shi)。

近期(qi)，DeepSeek-R1基于纯(chun)强化学习的关键(jian)创新(xin)引发了广泛的关注。通过少量(liang)高质量(liang)数据的冷(leng)启(qi)动，模型进行(xing)多阶(jie)段的强化学习训练，有效降低大模型训练的数据规模门槛。

王晓刚表示(shi)，基于强化学习的大模型技术路(lu)线也(ye)可以迁移到端到端自动驾驶算法的训练与研发之中，“多阶(jie)段强化学习的训练方法能大幅降低端到端自动驾驶数据规模门槛。R-UniAD就是通过高质量(liang)数据进行(xing)冷(leng)启(qi)动，用模仿学习的方式(shi)训练出一个端到端基础模型，再通过强化学习方法进行(xing)训练。据测算，小样本多阶(jie)段学习的技术路(lu)线能让端到端自动驾驶的数据需求降低一个数量(liang)级。”

编辑 韦英(ying)姿

校对(dui) 吴兴发