在自动驾驶技术的不断演进中，一条更加高效、智能且自适应的发展路径正逐渐清晰。近日，在2025GDC全球开发者先锋大会上，商汤绝影CEO、商汤科技联合创始人及首席科学家王晓刚带来了一项重要发布——“R-UniAD：与世界模型协同交互的端到端自动驾驶方案”。
王晓刚指出，R-UniAD的核心在于构建一个世界模型，该模型能生成在线交互的仿真环境，为端到端自动驾驶模型的强化学习训练提供平台。这一创新思路与商汤的DeepSeek技术有着异曲同工之妙，即从模仿学习向强化学习的升级，旨在实现自动驾驶性能超越人类驾驶。
DeepSeek技术，作为商汤在深度学习领域的一项重要成果，主要应用于图像识别和目标检测等任务。在智能驾驶领域，它能够通过深度学习模型实时处理图像，识别道路上的行人、车辆、交通标志等物体，为自动驾驶系统提供关键的环境感知信息，助力系统做出精准决策。
然而，自动驾驶技术的推进并非易事，它依赖于大量的环境感知与决策场景数据。R-UniAD方案则巧妙地解决了这一问题。该方案首先利用高质量数据进行冷启动，通过模仿学习训练出一个基础的端到端自动驾驶模型。随后，该模型将在强化学习的框架下，与世界模型进行协同交互，不断提升性能。
具体而言，R-UniAD的实施分为三个阶段：第一阶段，利用冷启动数据在云端进行模仿学习，训练出端到端自动驾驶大模型；第二阶段，基于强化学习，让云端大模型与世界模型进行协同交互，持续优化性能；第三阶段，通过高效蒸馏技术，将云端大模型压缩为高性能的小模型，实现车端部署。
这一多阶段强化学习的端到端自动驾驶技术路线，不仅加速了自动驾驶系统的学习过程，还使其能够更好地应对复杂的道路场景。通过“仿真+现实”的训练方式，智能驾驶系统能够不断从海量的驾驶数据中学习和优化模型，提升自动驾驶的安全性和可靠性。
事实上，商汤绝影在自动驾驶领域的探索早已开始。早在2022年底，他们就提出了行业首个感知决策一体化的自动驾驶通用模型UniAD。而在2024年北京车展期间，商汤绝影还展示了UniAD的实车上路成果，展现了其在自动驾驶技术上的深厚积累。
据透露，商汤绝影的量产端到端智能驾驶方案预计将在今年年底交付。同时，“开悟”世界模型也已正式用于数据生产。在今年4月的上海车展上，商汤绝影还将展示“与世界模型协同交互的端到端自动驾驶方案”的实车部署成果，进一步推动这项技术的商业化进程。
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