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2月22日(ri)下午，商汤绝(jue)影CEO、商汤科技联合创始人、首席(xi)科学家王晓刚于上海发(fa)布了行业首个(ge)“与世界模(mo)型协同交(jiao)互的端(duan)到端(duan)自动驾驶路线R-UniAD”，并(bing)预告将于4月上海车展发(fa)布R-UniAD端(duan)到端(duan)自动驾驶方案(an)，并(bing)完成实车部署。

R-UniAD可(ke)通过构建世界模(mo)型生成在线交(jiao)互的仿真环境，用以(yi)进行端(duan)到端(duan)模(mo)型的强化(hua)学习训练。王晓刚称，R-UniAD与春节开始持(chi)续受到市场(chang)关(guan)注的DeepSeek技术(shu)创新(xin)思(si)路同归一源：从模(mo)仿学习向强化(hua)学习升级演进，从而实现(xian)端(duan)到端(duan)自动驾驶超越(yue)人类的驾驶表现(xian)。

强化(hua)学习是除了监督学习和(he)非监督学习之外的第三(san)种基本的机器学习方法。在现(xian)行大模(mo)型的训练过程中，三(san)种方法在不同阶段均有使用。强化(hua)学习指(zhi)智(zhi)能体（Agent）通过与环境（Environment）的交(jiao)互学习最佳(jia)策略(lue)、不断提升智(zhi)能程度。

不同的是，相较(jiao)于OpenAI所研发(fa)的GPT系列大模(mo)型等(deng)竞品普遍采用基于人类反馈(kui)（有监督）的强化(hua)学习（RLHF，）模(mo)式(shi)进行训练，爆火(huo)的DeepSeek R1大模(mo)型采用的是一种更为简单的强化(hua)学习模(mo)式(shi)，即仅专注于特定任务的指(zhi)标优化(hua)模(mo)型效果，而减少人类监督占比，因此资源需求更低。

王晓刚称，基于强化(hua)学习的大模(mo)型技术(shu)路线可(ke)以(yi)迁移到端(duan)到端(duan)自动驾驶算法的训练与研发(fa)之中。