在自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷演進(jìn)中,一條更加高效、智能且自適應(yīng)的發(fā)展路徑正逐漸清晰。近日,在2025GDC全球開發(fā)者先鋒大會(huì)上,商湯絕影CEO、商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人及首席科學(xué)家王曉剛帶來(lái)了一項(xiàng)重要發(fā)布——“R-UniAD:與世界模型協(xié)同交互的端到端自動(dòng)駕駛方案”。
王曉剛指出,R-UniAD的核心在于構(gòu)建一個(gè)世界模型,該模型能生成在線交互的仿真環(huán)境,為端到端自動(dòng)駕駛模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練提供平臺(tái)。這一創(chuàng)新思路與商湯的DeepSeek技術(shù)有著異曲同工之妙,即從模仿學(xué)習(xí)向強(qiáng)化學(xué)習(xí)的升級(jí),旨在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛性能超越人類駕駛。
DeepSeek技術(shù),作為商湯在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要成果,主要應(yīng)用于圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)。在智能駕駛領(lǐng)域,它能夠通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型實(shí)時(shí)處理圖像,識(shí)別道路上的行人、車輛、交通標(biāo)志等物體,為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供關(guān)鍵的環(huán)境感知信息,助力系統(tǒng)做出精準(zhǔn)決策。
然而,自動(dòng)駕駛技術(shù)的推進(jìn)并非易事,它依賴于大量的環(huán)境感知與決策場(chǎng)景數(shù)據(jù)。R-UniAD方案則巧妙地解決了這一問(wèn)題。該方案首先利用高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行冷啟動(dòng),通過(guò)模仿學(xué)習(xí)訓(xùn)練出一個(gè)基礎(chǔ)的端到端自動(dòng)駕駛模型。隨后,該模型將在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架下,與世界模型進(jìn)行協(xié)同交互,不斷提升性能。
具體而言,R-UniAD的實(shí)施分為三個(gè)階段:第一階段,利用冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)在云端進(jìn)行模仿學(xué)習(xí),訓(xùn)練出端到端自動(dòng)駕駛大模型;第二階段,基于強(qiáng)化學(xué)習(xí),讓云端大模型與世界模型進(jìn)行協(xié)同交互,持續(xù)優(yōu)化性能;第三階段,通過(guò)高效蒸餾技術(shù),將云端大模型壓縮為高性能的小模型,實(shí)現(xiàn)車端部署。
這一多階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)的端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)路線,不僅加速了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)程,還使其能夠更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的道路場(chǎng)景。通過(guò)“仿真+現(xiàn)實(shí)”的訓(xùn)練方式,智能駕駛系統(tǒng)能夠不斷從海量的駕駛數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和優(yōu)化模型,提升自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。
事實(shí)上,商湯絕影在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的探索早已開始。早在2022年底,他們就提出了行業(yè)首個(gè)感知決策一體化的自動(dòng)駕駛通用模型UniAD。而在2024年北京車展期間,商湯絕影還展示了UniAD的實(shí)車上路成果,展現(xiàn)了其在自動(dòng)駕駛技術(shù)上的深厚積累。
據(jù)透露,商湯絕影的量產(chǎn)端到端智能駕駛方案預(yù)計(jì)將在今年年底交付。同時(shí),“開悟”世界模型也已正式用于數(shù)據(jù)生產(chǎn)。在今年4月的上海車展上,商湯絕影還將展示“與世界模型協(xié)同交互的端到端自動(dòng)駕駛方案”的實(shí)車部署成果,進(jìn)一步推動(dòng)這項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。
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