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·強(qiáng)化學(xué)習(xí)+世界模型，絕影構(gòu)建VLAR技術(shù)架構(gòu)，突破端到端瓶頸

·R-UniAD創(chuàng)新鏈路：挖掘復(fù)雜場景、4D仿真復(fù)現(xiàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、泛化驗(yàn)證

·近實(shí)時在線交互的4D世界模型“絕影開悟2.0”，生成式智駕R-UniAD的核心基石

·絕影輔助駕駛目前已合作4家車企，上車7款車型，基于地平線征程?6、英偉達(dá)DIRVE AGX Thor平臺打造的方案將在今年上車東風(fēng)、奇瑞等車企伙伴

隨著輔助駕駛普及的不斷深入，公眾越來越關(guān)注駕駛系統(tǒng)的安全性，期待輔助駕駛帶來更安全也更流暢的智慧出行體驗(yàn)。只是許多輔助駕駛方案在遇到新場景時難以妥善處理，事故時有發(fā)生，暴露出當(dāng)前技術(shù)方案的諸多瓶頸。

想要提高安全性，端到端模型需要海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，然而，即使是百萬量產(chǎn)車回流的數(shù)據(jù)量，極端場景有效信息提取率不足1%。

不僅如此，因?yàn)槎说蕉说姆妒绞悄７聦W(xué)習(xí)，遇到?jīng)]有見過的新場景，它的駕駛決策存在很大的不確定性，安全邊界模糊，給駕駛安全帶來風(fēng)險，更難以超越人類的駕駛能力。

因此，商湯絕影發(fā)布了生成式智駕R-UniAD技術(shù)方案，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入到智能駕駛，讓端到端智駕與世界交互的不斷深入，通過生成的方式真實(shí)還原并深度理解駕駛環(huán)境，從而主動預(yù)測并處理復(fù)雜狀況，驗(yàn)證輔助駕駛的安全邊界，讓駕駛安全更有確定性、更加值得信賴，并且超越人類的駕駛極限，為智能駕駛行業(yè)樹立了新路標(biāo)。

商湯絕影構(gòu)建VLAR架構(gòu)，突破端到端數(shù)據(jù)、安全、性能三大瓶頸

人工智能技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步推動著智能駕駛的演進(jìn)。一開始的智駕都是規(guī)則式的，主要通過物理模型和邏輯預(yù)定義等方式來實(shí)現(xiàn)輔助駕駛的基礎(chǔ)功能執(zhí)行，但面對復(fù)雜場景略顯乏力。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入和AI大模型的出現(xiàn)，商湯絕影2022年發(fā)布了行業(yè)首個感知決策一體化的智駕通用模型UniAD，并榮獲CVPR 2023最佳論文，引領(lǐng)了智能駕駛行業(yè)的創(chuàng)新潮流，智駕進(jìn)入到端到端時代，模型學(xué)會類人交互，性能表現(xiàn)大幅提升。

隨著端到端路線探索和實(shí)踐的持續(xù)深入，它開始觸及瓶頸。首先，端到端是通過海量的高質(zhì)量人類駕駛數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，比如特斯拉就以超700萬輛量產(chǎn)車形成的數(shù)據(jù)回流來訓(xùn)練端到端模型，但人類的日常駕駛中，極難遇到像車禍等極端場景，這導(dǎo)致了僅有不超過1%的數(shù)據(jù)可用于最終訓(xùn)練，高價值數(shù)據(jù)的稀缺性成為制約端到端訓(xùn)練的一大瓶頸。

另一方面，由于端到端的本質(zhì)是對人類駕駛行為的最佳模仿，遇到?jīng)]有見過的新場景，端到端方案的駕駛決策存在很大的不確定性，為駕駛安全帶來風(fēng)險，同時，基于模仿學(xué)習(xí)的技術(shù)范式可以做到接近人類但難以突破人類能力上限。因此，性能和安全性也成為了端到端發(fā)展的兩大瓶頸。

今年年初，DeepSeek-R1基于純強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵創(chuàng)新引發(fā)了廣泛的關(guān)注，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大模型技術(shù)路線可以遷移到端到端輔助駕駛算法的訓(xùn)練與研發(fā)之中。2025年2月，商湯絕影發(fā)布了行業(yè)首個與世界模型協(xié)同交互的端到端技術(shù)方案R-UniAD，通過世界模型生成在線交互的仿真環(huán)境，以此進(jìn)行端到端模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，行業(yè)開始邁向生成式智駕。

本屆上海車展上，商湯絕影全面展示了R-UniAD技術(shù)方案，基于世界模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)兩大核心技術(shù)，構(gòu)建集“視覺-語言-行動-強(qiáng)化學(xué)習(xí)”于一體的VLAR技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)生成式智駕的核心突破。

基于世界模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，絕影構(gòu)建集“視覺-語言-行動-強(qiáng)化學(xué)習(xí)”于一體的VLAR技術(shù)架構(gòu)

商湯絕影的R-UniAD是「多階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)」端到端技術(shù)方案，具體分為三個階段，首先是依靠冷啟動數(shù)據(jù)通過模仿學(xué)習(xí)進(jìn)行云端的端到端輔助駕駛大模型訓(xùn)練；然后基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓云端的端到端大模型與世界模型協(xié)同交互，持續(xù)提升端到端模型的性能；最后云端大模型通過高效蒸餾的方式，實(shí)現(xiàn)高性能端到端輔助駕駛小模型的車端部署。

這三個階段的核心在于第二階段的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)與世界模型”，也就是VLAR技術(shù)架構(gòu)。在VLAR技術(shù)架構(gòu)的支持下，R-UniAD能夠重構(gòu)萬千世界，讓實(shí)采Corner Case數(shù)據(jù)需求降低2個量級；同時依托云端超100萬案例和1024場景類型，構(gòu)建更加精確、全面的虛擬測試場景，充分探索安全邊界，賦予了輔助駕駛有確定性的安全感，最終通過不斷地強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來的模型，相較于人類駕駛員的碰撞率降低1個量級，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超人類的駕駛能力。

R-UniAD如何讓安全更有確定性：挖掘復(fù)雜場景、4D仿真復(fù)現(xiàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、泛化驗(yàn)證

因?yàn)楦黝愂┕し雷o(hù)設(shè)施搭配不同的空間布局，組合繁雜多變，所以施工占道場景是輔助駕駛領(lǐng)域的棘手難題，也是交通事故頻發(fā)的重要場景。上海車展發(fā)布會上，商湯絕影現(xiàn)場演示了針對“施工占道剎停”場景，R-UniAD如何依托“VLAR”增強(qiáng)模型能力。

首先，以“施工占道剎?！甭窚y視頻作為輸入，即自車因?yàn)闆]有識別錐桶封路，在施工區(qū)域進(jìn)行急剎。

接下來是R-UniAD對這個場景基于“絕影開悟”世界模型進(jìn)行4D仿真復(fù)現(xiàn)。第一步是把案例視頻進(jìn)行解耦，分為3D的動態(tài)前景與靜態(tài)背景；第二步，使用物理引擎、3DGS等重建和渲染技術(shù)對場景進(jìn)行復(fù)現(xiàn)；第三步，用“絕影開悟”世界模型對場景細(xì)節(jié)進(jìn)行修復(fù)，讓場景變得更加逼真。

完成這三步的流程，傳統(tǒng)方案需要數(shù)天時間，R-UniAD僅需幾個小時就能完成，而且場景更為精細(xì)可控，一致性達(dá)到了95%，相比單一的3DGS技術(shù)提高了1.5倍。

然后就是進(jìn)行針對性強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練。在閉環(huán)仿真工具鏈中設(shè)置對“施工占道剎?！卑咐攒囓壽E的Reward計算維度和分值，包括最大最小加速度、是否到達(dá)終點(diǎn)、是否違反交通規(guī)則、是否碰撞等維度，并根據(jù)規(guī)則進(jìn)行組合計算。端到端模型就在仿真環(huán)境中自行駕駛，系統(tǒng)根據(jù)自車軌跡給予相應(yīng)Reward分值反饋。

在初期訓(xùn)練中，自車因?yàn)闆_入對向車道或者同向車道被扣分，如果能夠及時剎停變道，就會得到高分。端到端模型不斷生成該場景下各種可能駕駛策略，并與世界模型生成的環(huán)境交互，通過數(shù)千次強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，經(jīng)過不斷評分反饋，端到端模型會找到最優(yōu)路徑，能預(yù)判施工占道，絲滑變道繞行。

最后，經(jīng)過泛化訓(xùn)練后，再遇到類似前方障礙物場景，端到端模型也能及時變道，并顯著提升對此類施工場景的泛化交互能力。

生成式智駕R-UniAD讓安全更有確定性

強(qiáng)化“施工占道場景”的應(yīng)對能力只是生成式智駕R-UniAD能力顯化的冰山一角。在VLAR技術(shù)架構(gòu)的助力下，商湯絕影能夠針對更多復(fù)雜長尾場景、極端工況，進(jìn)行4D仿真復(fù)現(xiàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、泛化驗(yàn)證，讓端到端模型比人類“看更多”、“學(xué)更快”、“開更好”，讓輔助駕駛的安全更有確定性，超越人類駕駛極限。

“絕影開悟”世界模型2.0，生成式智駕R-UniAD的核心基石

世界模型是生成式智駕的基石所在。2024年，在2024年11月“絕影實(shí)力AI DAY”上，商湯絕影發(fā)布了行業(yè)標(biāo)桿級別的“絕影開悟”世界模型，并已經(jīng)應(yīng)用于真值數(shù)據(jù)的生產(chǎn)。

去年“絕影開悟”世界模型主要聚焦2D視頻生成技術(shù)的打磨，今年上海車展，“絕影開悟”升級為2.0版本，進(jìn)化為近實(shí)時在線交互的4D世界模型，能夠?qū)崿F(xiàn)“4D空間自由交互”，推動智能體邁向通用空間智能，成為商湯絕影決勝智駕戰(zhàn)場的重磅武器。

絕影開悟世界模2.0

“絕影開悟2.0”具備三大能力，首先是“面向量產(chǎn)的數(shù)據(jù)生成”，它具有多樣性場景的可控生成的能力，為模型訓(xùn)練提供了海量且豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而且，它還能一鍵生成極端高風(fēng)險場景。

例如，Cut-in 場景是行車時極為常見但非常重要的場景，“絕影開悟2.0”能夠從100多個維度組合生成萬千Cut-in場景，包括白天、黃昏、凌晨、夜晚等不同光照類型；晴天、陰天、雨天等不同天氣；從高速到城市道路等不同道路等級；不同的車型，不同的Cut-in距離和車輛速度等等。

此外，極端風(fēng)險場景（如車禍、道路塌陷等）難以采集，成本也非常高昂。“絕影開悟2.0”只需輸入一段提示詞，就可以生成極端風(fēng)險場景，讓端到端模型可以在安全的虛擬環(huán)境中，讓系統(tǒng)反復(fù)學(xué)習(xí)和應(yīng)對這些危險場景，從而在實(shí)際駕駛中更好地預(yù)判和規(guī)避風(fēng)險。

細(xì)致的分類，可控的生成，有助于模型更好應(yīng)對特定場景，對提升輔助駕駛的安全性和可靠性有著重要意義。

其次，“絕影開悟2.0”能夠?qū)崿F(xiàn)“復(fù)雜場景自由復(fù)現(xiàn)”，根據(jù)不同需求，任意修改和調(diào)整場景中的各種要素，既可以替換特定車輛、插入新的車輛，或者刪除不需要的車輛，也能改變道路的布局、車輛的速度，創(chuàng)造稀缺復(fù)雜場景，從而豐富訓(xùn)練場景的多樣性。

最后，“絕影開悟2.0”具備近實(shí)時交互能力，比行業(yè) SOTA 提升 5 倍之多，讓仿真訓(xùn)練過程更加高效和逼真，車輛的決策和反饋能夠幾乎在瞬間得到響應(yīng)；同時感知結(jié)果接近真實(shí)精標(biāo)數(shù)據(jù)98%，能避免因數(shù)據(jù)風(fēng)格差異帶來的 Sim-to-Real 遷移時能力退化問題，為端到端模型打造了“云端虛擬訓(xùn)練場”。

厚積薄發(fā)，商湯絕影全力推進(jìn)輔助駕駛量產(chǎn)交付

商湯絕影的生成式AI技術(shù)和產(chǎn)品持續(xù)創(chuàng)新，商業(yè)化落地也全面開花，量產(chǎn)交付正在加速推進(jìn)。

在“絕影2025上海車展發(fā)布會”上，東風(fēng)汽車集團(tuán)研發(fā)總院智能化技術(shù)首席總工程師張振林透露，他們和絕影團(tuán)隊正在攜手推動UniAD一段式端到端方案的量產(chǎn)落地，“除了端到端的合作，未來東風(fēng)汽車也將持續(xù)加大在智能化領(lǐng)域的研發(fā)投入，與絕影在開悟世界模型、DriveAGI等方面展開深度合作。”

在輔助駕駛領(lǐng)域，商湯絕影的量產(chǎn)方案目前已合作4家車企，上車7款車型，2025年更將厚積薄發(fā)，全力推進(jìn)輔助駕駛方案的量產(chǎn)交付。今年3月底，絕影和廣汽聯(lián)合打造的行業(yè)首批基于地平線征程?6M的輔助駕駛方案正式量產(chǎn)上市。2025年，絕影還有更多基于地平線征程?6打造的輔助駕駛方案量產(chǎn)落地奇瑞等眾多車企伙伴，在英偉達(dá)DIRVE AGX Thor平臺部署的絕影UniAD一段式端到端量產(chǎn)方案也將于2025年第四季度量產(chǎn)交付東風(fēng)汽車。

商湯絕影輔助駕駛的量產(chǎn)成果，并將于2025年全力推進(jìn)輔助駕駛方案的量產(chǎn)交付

不止如此，絕影基于地平線征程?6打造的量產(chǎn)方案得到中汽研的認(rèn)證，是首個獲得中汽研《CATARC 標(biāo)志認(rèn)證實(shí)施規(guī)則–“征程之星”領(lǐng)航輔助駕駛認(rèn)證》的輔助駕駛產(chǎn)品。

此外，本次上海車展期間，無論是基于地平線征程?6打造的高速輔助駕駛、城區(qū)輔助駕駛，還是一段式端到端量產(chǎn)方案的城區(qū)泛化，商湯絕影都在展館外開放了實(shí)車體驗(yàn)。

生成式智駕R-UniAD讓商湯絕影的輔助駕駛模型通過與世界模型生成的無限場景進(jìn)行不斷地強(qiáng)化學(xué)習(xí)與交互，在每一次的行駛中成長、進(jìn)步。豐富的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，讓絕影具備強(qiáng)大的工程化能力。兩者相互融合，助力絕影打造真正安全、可靠的輔助駕駛方案，和車企伙伴一起，為用戶創(chuàng)造更加安全可信賴的出行體驗(yàn)。

注：本文所提及的“智駕”、“智能駕駛”等，指L2級輔助駕駛。

關(guān)于商湯絕影——激發(fā)AGI創(chuàng)造力，讓智能汽車向超級智能體進(jìn)化

商湯絕影是加速智能汽車駛?cè)階GI時代的戰(zhàn)略合作伙伴。

依托商湯大裝置深厚的算力儲備、原生的汽車垂類大模型、領(lǐng)先的軟硬件架構(gòu)和全棧數(shù)據(jù)生產(chǎn)管線四大技術(shù)基座，商湯絕影將最前沿的人工智能技術(shù)與汽車產(chǎn)業(yè)深度融合，構(gòu)建了駕-艙-云三位一體的通用人工智能（AGI） 技術(shù)架構(gòu)，打造了智能駕駛、智能座艙和 AI 云的多元產(chǎn)品體系，致力于為每一個人提供靈活自適應(yīng)、深度個性化、安全可信賴、有人文關(guān)懷的未來出行方式。

商湯絕影的業(yè)務(wù)以中國為起點(diǎn)，布局全球，已在中國（上海、北京、深圳、廣州）、德國、日本等地設(shè)立研發(fā)中心。

截至2024年12月，商湯絕影已與本田、比亞迪、長城、廣汽、紅旗、極氪、奇瑞、蔚來等超過30家國內(nèi)外車企攜手合作，覆蓋超130款車型，累計交付總量超360萬輛。