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2月22日下午(wu)，商汤绝影CEO、商汤科技(ji)联合创始人、首席科学家(jia)王晓刚于上海发布了行业首个“与(yu)世界模型协同交互的端到端自动驾驶路线R-UniAD”，并预告将于4月上海车展发布R-UniAD端到端自动驾驶方案，并完成实车部署。

R-UniAD可通(tong)过(guo)构建世界模型生成在线交互的仿(fang)真环境，用以进行端到端模型的强(qiang)化学习训练。王晓刚称，R-UniAD与(yu)春节开始持续(xu)受到市场关注的DeepSeek技(ji)术创新思路同归一(yi)源：从模仿(fang)学习向强(qiang)化学习升级演进，从而实现端到端自动驾驶超越人类(lei)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(wai)的第三种基本的机器学习方法(fa)。在现行大模型的训练过(guo)程中，三种方法(fa)在不同阶段均有使用。强(qiang)化学习指智能体（Agent）通(tong)过(guo)与(yu)环境（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所研发的GPT系(xi)列大模型等竞品普遍采用基于人类(lei)反馈（有监督）的强(qiang)化学习（RLHF，）模式进行训练，爆火的DeepSeek R1大模型采用的是一(yi)种更为简单的强(qiang)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(shao)人类(lei)监督占比，因此资(zi)源需求更低。

王晓刚称，基于强(qiang)化学习的大模型技(ji)术路线可以迁移到端到端自动驾驶算法(fa)的训练与(yu)研发之中。