商汤绝影R-UniAD如何解决智驾安全焦虑？

在智能辅助驾驶领域，端到端模型在遇到没有见过的新场景时，如何给出安全可靠的决策，是当前行业的一大难点和痛点。在极端场景有效信息提取率不足1%的现状下，即使有百万辆规模的量产车回流数据量，也很难充分满足端到端模型的数据训练要求。

那这个问题该如何解决？商汤绝影在2025上海车展上全面展示了自己的解题思路——生成式智驾R-UniAD技术方案。

简单来说，这一技术方案是将强化学习引入到智能驾驶，让端到端智驾与世界交互的不断深入，通过生成的方式真实还原并深度理解驾驶环境，从而主动预测并处理复杂状况，验证辅助驾驶的安全边界，让驾驶安全更有确定性、更加值得信赖，并且超越人类的驾驶极限。

R-UniAD具备挖掘复杂场景、4D仿真复现、强化学习、泛化验证的能力，以“施工占道刹停”场景为例，将车辆因为没有识别锥桶封路，在施工区域急刹的路测视频作为输入，然后R-UniAD会对这个场景进行4D仿真复现。

传统方案完成以上工作需要好几天的时间，而R-UniAD几个小时就够了，而且场景更为精细可控，极大提升效率。

之后的步骤就是针对性强化学习的训练，最后经过泛化训练后，再遇到类似前方障碍物场景，端到端模型也能及时变道。

在持续升级技术方案的同时，商汤绝影也在加快辅助驾驶方案量产交付，目前其量产方案合作企业已有4家车企7款车型，后续企业还将推动更多车型量产落地。