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2月22日下午，商汤绝影CEO、商汤科技(ji)联(lian)合创始人、首席科学家王晓刚(gang)于上海发布(bu)了行业首个“与世界模型(xing)协同交(jiao)互的端到端自(zi)动驾驶路线R-UniAD”，并预告将于4月上海车展(zhan)发布(bu)R-UniAD端到端自(zi)动驾驶方案，并完成实车部署。

R-UniAD可通过构建(jian)世界模型(xing)生成在线交(jiao)互的仿真环境，用以进行端到端模型(xing)的强化学习(xi)训练。王晓刚(gang)称，R-UniAD与春节(jie)开始持续受到市(shi)场关注的DeepSeek技(ji)术(shu)创新思路同归一源：从模仿学习(xi)向(xiang)强化学习(xi)升级演(yan)进，从而实现端到端自(zi)动驾驶超越人类的驾驶表现。

强化学习(xi)是除了监督(du)学习(xi)和非(fei)监督(du)学习(xi)之外的第三种基本的机器(qi)学习(xi)方法。在现行大模型(xing)的训练过程中，三种方法在不同阶(jie)段均有使用。强化学习(xi)指智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交(jiao)互学习(xi)最(zui)佳策略、不断提升智能程度(du)。

不同的是，相较于OpenAI所研发的GPT系列大模型(xing)等竞品(pin)普遍采用基于人类反馈（有监督(du)）的强化学习(xi)（RLHF，）模式进行训练，爆火的DeepSeek R1大模型(xing)采用的是一种更为简单的强化学习(xi)模式，即(ji)仅专注于特定任务的指标优化模型(xing)效果，而减少人类监督(du)占比，因此资(zi)源需求更低。

王晓刚(gang)称，基于强化学习(xi)的大模型(xing)技(ji)术(shu)路线可以迁移(yi)到端到端自(zi)动驾驶算法的训练与研发之中。