DeepSeek带动，智驾风潮涌起新浪。
在22日举行的2025GDC全球开发者先锋大会上，商汤绝影公布了其最新的R-UniAD端到端自动驾驶技术，引起了多方瞩目。该技术在多方面有着独特的创新与突破。
“算法、算力和数据三者共同推动着人工智能技术的螺旋式上升和进步，随着强化学习等算法引入到大模型训练的思路得到验证，新的尺度定律正在开启，数据价值被进一步深入挖掘，模型能力天花板被打开。”
商汤绝影CEO，商汤科技联合创始人、首席科学家王晓刚表示，强化学习的技术创新也同样可以迁移到端到端自动驾驶领域。
基于UniAD端到端自动驾驶方案和“开悟”世界模型，商汤绝影R-UniAD将通过强化学习加速智驾跨越式演进。在4月即将到来的上海车展上，商汤绝影将重磅发R-UniAD端到端自动驾驶方案，并完成实车部署，持续引领端到端智驾技术的潮流。
R-UniAD的技术核心，在于强化学习与世界模型的协同创新。
采用三阶段训练路径，包括模仿学习冷启动、强化学习迭代优化和高效蒸馏部署。其中“开悟”世界模型具有高保真场景生成、长时推演一致性和实时交互能力等关键作用。
在数据效率方面堪称革命，突破小样本学习。与传统端到端方案相比，它大大降低数据规模门槛，将数据需求降至十分之一量级，且优化数据质量。与特斯拉的模式不同，商汤通过仿真与真实数据融合的“车云一体”模式，为车企提供新的技术选项。
性能上实现从“类人”到“超人”的跨越，超越模仿学习局限，覆盖长尾场景，还能适配个性化驾驶风格。
在行业影响与商业化进程中，R-UniAD标志着端到端自动驾驶进入新的阶段，重塑技术路线竞争格局，车企合作可赋能有限算力芯片部署高阶智驾功能。并且将于2025年4月上海车展展示实车部署方案，2025年底首搭车型量产交付并实现多种功能的端到端全链路控制。
当然，在会场上的专业讲座中，R-UniAD也面临着挑战。
世界模型存在可靠性边界，如仿真与真实世界的语义鸿沟需修正；强化学习可能产生“反常识策略”，要建立驾驶策略可解释性框架满足监管；未来在AGI时代，还可能与通用大模型深度融合实现跨模态场景理解。
总之，商汤绝影R-UniAD为自动驾驶行业带来诸多可能，随着实车演示和量产推进，或将推动自动驾驶向更高层次发展。