当下辅助驾驶普及，可安全性问题频发，传统端到端模型瓶颈凸显。商汤绝影发布R-UniAD技术方案，R-UniAD通过引入世界模型与强化学习的协同框架（VLAR架构），突破了传统端到端模型依赖人类驾驶数据的天花板，云端算力+ 世界模型 + 强化学习的三角架构，4D仿真系统，本质是创建了一个数字孪生的驾驶元宇宙。单场景生成效率提升5倍、一致性达95%的特性，解决了智驾领域"数据荒漠"与"长尾困境"的悖论，特别是对极端场景的精确模拟能力如施工占道碰撞率降低1个量级。
这个颠覆性方案直击行业两大死穴：其一，传统模型依赖的极端场景数据获取成本堪比淘金，百万量产车有效信息提取率不足1%；其二，模仿学习的天花板注定无法突破人类驾驶员的能力边界。让AI在虚拟世界把该踩的坑都踩遍，现实开车自然更靠谱！
