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新京报(bao)贝壳财(cai)经讯（记者罗亦丹）2月22日，商汤绝影(ying)CEO，商汤科技联合创始人(ren)、首席科学家王晓刚在2025GDC全球开发者先锋大会上(shang)发布了端到端自动驾驶技术路线(xian)R-UniAD，通过构建(jian)世界模型(xing)生成在线(xian)交互的仿(fang)真环境，以此(ci)进行端到端模型(xing)的强(qiang)化学习训练。

“算法、算力和数据三者共同推动着人(ren)工智能技术的螺旋式上(shang)升和进步，随(sui)着强(qiang)化学习等(deng)算法引入到大模型(xing)训练的思路得到验证，新的尺度定律正在开启，数据价(jia)值被进一步深入挖掘，模型(xing)能力天花板(ban)被打开。”王晓刚表示。

近期，DeepSeek-R1基于(yu)纯强(qiang)化学习的关键创新引发了广泛的关注(zhu)。通过少量高质量数据的冷启动，模型(xing)进行多阶段的强(qiang)化学习训练，有效(xiao)降低大模型(xing)训练的数据规模门槛(kan)。

王晓刚表示，基于(yu)强(qiang)化学习的大模型(xing)技术路线(xian)也可以迁(qian)移到端到端自动驾驶算法的训练与研发之中，“多阶段强(qiang)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(kan)。R-UniAD就是通过高质量数据进行冷启动，用模仿(fang)学习的方式训练出一个端到端基础模型(xing)，再通过强(qiang)化学习方法进行训练。据测算，小样本多阶段学习的技术路线(xian)能让端到端自动驾驶的数据需求降低一个数量级。”

编辑 韦英姿

校对 吴兴发