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近日在上海举办的2025GDC全球开发者先锋大会上，众多科技前沿企(qi)业展示了最新成(cheng)果，旨在探索大模型产业化解决方案，推(tui)进场景落(luo)地应用，实现商业模式的正向闭环。
其中，商汤(tang)绝影(ying)重磅发布了行业首个“与世界模型协同交互的端到(dao)端自动驾驶路线R-UniAD”，通过构建世界模型生成(cheng)在线交互的仿真(zhen)环境，以此(ci)进行端到(dao)端模型的强化学习训练。
“算(suan)法、算(suan)力和数据三者共(gong)同推(tui)动着人工智能(neng)技术的螺旋式上升和进步，随着强化学习等算(suan)法引(yin)入(ru)到(dao)大模型训练的思路得到(dao)验证，新的尺度(du)定律(lu)正在开启，数据价值(zhi)被进一(yi)步深入(ru)挖掘，模型能(neng)力天花板被打开。”在商汤(tang)大模型生产力论坛上，商汤(tang)绝影(ying)CEO，商汤(tang)科技联合创始(shi)人、首席(xi)科学家王(wang)晓刚这样表示。
商汤(tang)绝影(ying)此(ci)次推(tui)出的R-UniAD，与春节开始(shi)持续受到(dao)市场关注的DeepSeek技术创新思路同归一(yi)源(yuan)：从模仿学习向强化学习升级(ji)演进，从而(er)实现端到(dao)端自动驾驶超越人类的驾驶表现。
那么，模仿学习和强化学习的特征分别是什么？又有什么区别？
如果以AI学下棋为例的话，模仿学习就是照着棋谱，一(yi)步步走，将整个下棋过程完整复(fu)刻一(yi)遍；而(er)强化学习则是让(rang)AI在遵守规则的基础上自己尝试无数种下法，每赢一(yi)次就能(neng)获得奖励、升级(ji)策略，最后自己摸(mo)索出最佳下法。
到(dao)了如今非常主流的端到(dao)端自动驾驶领域，模仿学习就是通过海量的高(gao)质量人类驾驶数据，来实现最佳的「模仿」驾驶效果。
然而(er)，基于模仿学习的技术范式，可以接近人类，却难(nan)以突破人类能(neng)力上限。同时，受限于高(gao)质量场景数据的稀(xi)缺性(xing)和驾驶数据质量的参差不齐，端到(dao)端智驾方案要达到(dao)人类驾驶能(neng)力的天花板并不容易(yi)，动辄(zhe)千万Clips的高(gao)质量数据回流更(geng)是形成(cheng)了规模门槛。
这与人工智能(neng)如今面临(lin)的困境是非常相似的。随着互联网上的数据红利被“榨干”，大模型性(xing)能(neng)的提(ti)升只能(neng)依靠进一(yi)步扩大算(suan)力规模和增加模型参数，演变成(cheng)算(suan)力上的肌(ji)肉(rou)比拼，这也就是业内不少人惊呼“尺度(du)定律(lu)（Scaling laws）已经失效”的原因。
这也是今年春节DeepSeek会引(yin)发轩然大波的原因。其R1基于少量高(gao)质量数据的冷启动，通过多阶(jie)段的强化学习训练，就能(neng)大大降低大模型训练的数据规模门槛，同时也让(rang)尺度(du)定律(lu)得以延续，为模型变得更(geng)大更(geng)强铺平(ping)了道路。
更(geng)重要的是，强化学习能(neng)够让(rang)大模型自行涌现出长思维链(lian)能(neng)力，显著提(ti)升推(tui)理效果，甚(shen)至可能(neng)具备超越人类的思维能(neng)力。
王(wang)晓刚表示，基于强化学习的大模型技术路线，完全可以迁移到(dao)端到(dao)端自动驾驶算(suan)法的训练与研(yan)发之中。
R-UniAD就是通过高(gao)质量数据进行冷启动，用模仿学习的方式训练出一(yi)个端到(dao)端基础模型，再通过强化学习方法进行训练的。
根据测算(suan)，小(xiao)样本多阶(jie)段学习的技术路线能(neng)让(rang)端到(dao)端自动驾驶的数据需求降低一(yi)个数量级(ji)，让(rang)车企(qi)合作伙伴有望换道超车特斯拉FSD。
从性(xing)能(neng)上限来看，纯强化学习训练让(rang)端到(dao)端智驾模型有望通过在提(ti)升性(xing)能(neng)的同时，充分探索多元场景和驾驶风格(ge)。未来，端到(dao)端智驾体验的上限不再是「类人」，而(er)是可以拥有超越人类的驾驶表现。
商汤(tang)绝影(ying)现场演示端到(dao)端算(suan)法与世界模型仿真(zhen)环境实时交互。
要达到(dao)这个目的，智驾模型就必须在世界模型生成(cheng)的仿真(zhen)环境进行在线交互，并获得闭环奖励反馈，从而(er)实现强化学习。为此(ci)，商汤(tang)绝影(ying)升级(ji)并发布了行业标杆级(ji)别的世界模型——「开悟」世界模型。
基于「开悟」，1个GPU产生的仿真(zhen)数据相当于500台量产车的数据采集效果，实车采集的真(zhen)实数据和云端生成(cheng)的仿真(zhen)数据在「车云一(yi)体」的新范式下进行闭环流转，使得端到(dao)端智驾系统的训练更(geng)加全面、高(gao)效，大幅缩(suo)短了研(yan)发周期，降低了成(cheng)本。
在2024年北京车展上，商汤(tang)绝影(ying)曾展示UniAD的实车上路成(cheng)果，而(er)在今年4月即将到(dao)来的上海车展上，商汤(tang)绝影(ying)的R-UniAD端到(dao)端自动驾驶方案也将正式发布，并完成(cheng)实车部署。