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2月22日下午，商(shang)汤绝影CEO、商(shang)汤科技联合(he)创始人、首席科学家王晓刚于上(shang)海发布了行业首个(ge)“与世界模型协同交互的端到端自动(dong)驾驶路(lu)线(xian)R-UniAD”，并(bing)预告(gao)将于4月上(shang)海车展发布R-UniAD端到端自动(dong)驾驶方案(an)，并(bing)完(wan)成(cheng)实车部署。

R-UniAD可通过构建世界模型生成(cheng)在线(xian)交互的仿真环境，用(yong)以进(jin)行端到端模型的强(qiang)化学习训练。王晓刚称，R-UniAD与春节开始持续受到市场关注的DeepSeek技术创新思路(lu)同归一源：从模仿学习向强(qiang)化学习升级演进(jin)，从而实现端到端自动(dong)驾驶超越人类的驾驶表现。

强(qiang)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(you)使(shi)用(yong)。强(qiang)化学习指智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互学习最佳(jia)策略、不断提升智能程度。

不同的是，相较于OpenAI所研发的GPT系列大模型等(deng)竞品普遍采用(yong)基于人类反馈(kui)（有(you)监督）的强(qiang)化学习（RLHF，）模式(shi)进(jin)行训练，爆火的DeepSeek R1大模型采用(yong)的是一种更为(wei)简单(dan)的强(qiang)化学习模式(shi)，即仅专注于特定任务(wu)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(qiang)化学习的大模型技术路(lu)线(xian)可以迁移到端到端自动(dong)驾驶算法的训练与研发之中。