在科技迅猛发展的浪潮中，2025GDC全球开发者先锋大会于上海徐汇盛大启幕，以“模塑全球 无限可能”为主题，聚焦大模型产业化解决方案的探索与场景落地应用，力求构建商业模式的正向闭环。此次大会吸引了全球科技精英的目光，成为技术创新与交流的重要平台。
2月22日，商汤大模型生产力论坛成为大会的一大亮点。商汤绝影CEO、商汤科技联合创始人及首席科学家王晓刚，在论坛上发表了重磅演讲，宣布了行业首屈一指的“与世界模型协同交互的端到端自动驾驶路线R-UniAD”。这一创新技术通过构建世界模型，生成在线交互的仿真环境，进而实施端到端模型的强化学习训练，为自动驾驶领域开辟了新的技术路径。
王晓刚指出，算法、算力和数据是推动人工智能技术不断攀升的三大支柱。随着强化学习等先进算法被引入大模型训练，新的尺度定律正在开启，数据价值得到深入挖掘，模型能力的天花板被不断突破。他强调，强化学习的技术创新同样适用于端到端自动驾驶领域。
商汤绝影基于UniAD端到端自动驾驶方案和“开悟”世界模型，通过强化学习加速智能驾驶技术的跨越式演进。王晓刚透露，在即将于4月举行的上海车展上，商汤绝影将隆重发布R-UniAD端到端自动驾驶方案，并完成实车部署，持续引领端到端智能驾驶技术的潮流。
回溯至2022年底，商汤绝影率先提出了行业首个感知决策一体化的自动驾驶通用模型UniAD，并在次年荣获国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)最佳论文奖。此后，特斯拉CEO马斯克直播试驾FSD V12，即端到端自动驾驶技术，引发了业界的广泛关注。如今，数据驱动的端到端自动驾驶解决方案已成为行业共识。
然而，基于模仿学习的端到端技术面临着数据稀缺性和质量参差不齐的挑战，难以突破人类驾驶能力的上限。特斯拉凭借七百万辆高阶智能驾驶量产车和超10万P算力，跨越了这一门槛，构建了与国内车企具有数量级差距的基础设施壁垒。这一现状促使业界开始探索新的技术路径，以突破现有限制。
今年春节期间，DeepSeek-R1基于纯强化学习的创新引发了广泛关注。通过少量高质量数据的冷启动，模型进行多阶段的强化学习训练，有效降低了大模型训练的数据规模门槛，延续了尺度定律，为模型变得更大更强铺平了道路。更重要的是，强化学习能够让大模型自行涌现出长思维链能力，显著提升推理效果。
基于这一技术突破，商汤绝影提出了“与世界模型协同交互的端到端技术路线”。王晓刚表示，通过高质量数据进行冷启动，用模仿学习的方式训练出一个端到端基础模型，再通过强化学习方法进行训练，能够大幅降低端到端自动驾驶数据规模门槛。据测算，小样本多阶段学习的技术路线能让端到端自动驾驶的数据需求降低一个数量级，为车企合作伙伴提供了超越特斯拉FSD的潜在机会。
商汤绝影的R-UniAD技术路线具体分为三个阶段：首先，依靠冷启动数据通过模仿学习进行云端的端到端自动驾驶大模型训练；其次，基于强化学习，让云端的端到端大模型与世界模型协同交互，持续提升性能；最后，通过高效蒸馏的方式，将云端大模型转化为高性能的端到端自动驾驶小模型，实现车端部署。
作为R-UniAD的核心基石，“开悟”世界模型具备生成高保真场景数据、保证长时推演一致性、并支持在线交互的强大能力。在“绝影实力AI DAY”上，王晓刚曾强调，智驾高端局的竞争不仅是车端模型的比拼，更是端到端技术的决战，战场在云端。为此，商汤绝影全新升级并发布了行业标杆级别的“开悟”世界模型。
在现场演示中，商汤绝影展示了“开悟”世界模型与主车闭环交互的方式，通过场景库文件导入初始位置信息，世界模型自动生成传感器仿真数据，端到端模型接收数据后生成自车位置反馈，世界模型再根据刷新位置渲染新的传感器仿真数据。这一演示充分展示了R-UniAD技术的实时交互能力。
随着商汤绝影的量产端到端智能驾驶方案预计年底交付，“开悟”世界模型正式用于数据生产，商汤绝影已抢占新技术路线的先机。在4月的上海车展上，商汤绝影将展示R-UniAD端到端自动驾驶方案的实车部署，助力车企合作伙伴基于更小数量级的数据，超越特斯拉的自动驾驶方案，加速智能汽车驶向更加智能的未来。
