北京
在智能輔助駕駛領域，端到端模型在遇到沒有見過的新場景時，如何給出安全可靠的決策，是當前行業的一大難點和痛點。在極端場景有效信息提取率不足1%的現狀下，即使有百萬輛規模的量產車回流數據量，也很難充分滿足端到端模型的數據訓練要求。
那這個問題該如何解決？商湯絕影在2025上海車展上全面展示了自己的解題思路——生成式智駕R-UniAD技術方案。
簡單來說，這一技術方案是將強化學習引入到智能駕駛，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還原并深度理解駕駛環境，從而主動預測并處理復雜狀況，驗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。
R-UniAD具備挖掘復雜場景、4D仿真復現、強化學習、泛化驗證的能力，以“施工占道剎?！眻鼍盀槔?，將車輛因為沒有識別錐桶封路，在施工區域急剎的路測視頻作為輸入，然后R-UniAD會對這個場景進行4D仿真復現。
傳統方案完成以上工作需要好幾天的時間，而R-UniAD幾個小時就夠了，而且場景更為精細可控，極大提升效率。
之后的步驟就是針對性強化學習的訓練，最后經過泛化訓練后，再遇到類似前方障礙物場景，端到端模型也能及時變道。
在持續升級技術方案的同時，商湯絕影也在加快輔助駕駛方案量產交付，目前其量產方案合作企業已有4家車企7款車型，后續企業還將推動更多車型量產落地。
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