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2月22日下午，商(shang)汤绝影CEO、商(shang)汤科技联合创始人、首席科学家(jia)王晓刚于上海发布了行业首个“与世界模型协同交互的端到端自动驾驶路线R-UniAD”，并预告将于4月上海车展(zhan)发布R-UniAD端到端自动驾驶方案，并完成实车部(bu)署(shu)。

R-UniAD可通过构建世界模型生成在线交互的仿真环境，用以进行端到端模型的强化学习训(xun)练。王晓刚称，R-UniAD与春节开始持续(xu)受到市(shi)场(chang)关注的DeepSeek技术创新思路同归(gui)一源：从模仿学习向(xiang)强化学习升级演进，从而实现端到端自动驾驶超越人类的驾驶表现。

强化学习是(shi)除了监(jian)督学习和非(fei)监(jian)督学习之外的第三种基本的机(ji)器学习方法。在现行大模型的训(xun)练过程中，三种方法在不同阶段均有使用。强化学习指智(zhi)能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互学习最佳策略、不断(duan)提升智(zhi)能程度。

不同的是(shi)，相(xiang)较于OpenAI所研发的GPT系列(lie)大模型等竞品普遍采用基于人类反馈（有监(jian)督）的强化学习（RLHF，）模式进行训(xun)练，爆火的DeepSeek R1大模型采用的是(shi)一种更为简单(dan)的强化学习模式，即仅专(zhuan)注于特定任务的指标优化模型效果(guo)，而减少(shao)人类监(jian)督占比，因(yin)此资源需求更低。

王晓刚称，基于强化学习的大模型技术路线可以迁移到端到端自动驾驶算法的训(xun)练与研发之中。