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2月22日下午，商汤绝影CEO、商汤科技联(lian)合创始人(ren)、首席科学(xue)家王晓刚于上海发布(bu)了行(xing)业首个(ge)“与世界(jie)模型协同(tong)交互(hu)的(de)端到端自动驾驶路(lu)线R-UniAD”，并预告将于4月上海车展发布(bu)R-UniAD端到端自动驾驶方案，并完(wan)成实车部署。

R-UniAD可通过(guo)构建世界(jie)模型生成在线交互(hu)的(de)仿真环境，用以进(jin)行(xing)端到端模型的(de)强化学(xue)习(xi)训练(lian)。王晓刚称，R-UniAD与春节开始持续受到市场关注的(de)DeepSeek技术创新(xin)思路(lu)同(tong)归一源：从模仿学(xue)习(xi)向强化学(xue)习(xi)升级演(yan)进(jin)，从而实现端到端自动驾驶超越人(ren)类(lei)的(de)驾驶表现。

强化学(xue)习(xi)是除了监(jian)督学(xue)习(xi)和非监(jian)督学(xue)习(xi)之外的(de)第三种基本的(de)机器学(xue)习(xi)方法。在现行(xing)大模型的(de)训练(lian)过(guo)程中，三种方法在不同(tong)阶段均有使(shi)用。强化学(xue)习(xi)指智能体（Agent）通过(guo)与环境（Environment）的(de)交互(hu)学(xue)习(xi)最佳策略、不断提升智能程度。

不同(tong)的(de)是，相较于OpenAI所研发的(de)GPT系(xi)列大模型等竞品普遍采用基于人(ren)类(lei)反馈（有监(jian)督）的(de)强化学(xue)习(xi)（RLHF，）模式(shi)进(jin)行(xing)训练(lian)，爆火的(de)DeepSeek R1大模型采用的(de)是一种更为简单的(de)强化学(xue)习(xi)模式(shi)，即仅专注于特定任务的(de)指标优化模型效果，而减(jian)少人(ren)类(lei)监(jian)督占比，因此资源需求更低。

王晓刚称，基于强化学(xue)习(xi)的(de)大模型技术路(lu)线可以迁移到端到端自动驾驶算法的(de)训练(lian)与研发之中。