商湯絕影發(fā)布生成式智駕R-UniAD，與東風、廣汽等7款車型合作

作者丨田哲，編輯丨林覺民

“更低成本的真實數據需求，更快迭代智駕系統(tǒng)。”? ? ? ? ? ? ? ?? ? ??? ? ?? ? ? ?? ? ??

4月23日，第二十一屆上海國際車展上，商湯絕影發(fā)布了包括生成式智駕R-UniAD、4D世界模型“絕影開悟2.0”、AI內核“絕影千機”在內的多個核心技術。統(tǒng)觀絕影發(fā)布的技術，一句話概括為：不是做“功能模型”，而是做“系統(tǒng)AI”。

過去幾年，端到端技術被認為是智能駕駛實現路徑中的“終極形態(tài)”，但大多數方案都卡在數據、性能、安全三道門檻前。

R-UniAD的思路，是在這三道門檻外，再造一層AI基礎設施。據介紹，R-UniAD結合世界模型和強化學習，以VLAR（視覺、語言、行動、強化學習）技術架構為核心，支持仿真環(huán)境中進行閉環(huán)訓練，讓模型能在虛擬世界里“試錯—強化—泛化”，最終形成系統(tǒng)策略能力。

以車展現場展示的“施工占道場景”為例，R-UniAD先通過“絕影開悟”世界模型構建4D動態(tài)環(huán)境，再讓模型反復在這個世界里強化訓練不同策略。最終結果是，模型不僅能精準避讓，還能泛化到其它類似場景中。這種能力的意義在于，它不僅降低了數據成本，更提高了模型上限——在少數據場景里跑出更強泛化能力，是當前行業(yè)少見的嘗試。

如果說R-UniAD是智駕端的系統(tǒng)性升級，“絕影千機”則是智能座艙側對AI內核的一次重構。“絕影千機”是一個服務于車載OS系統(tǒng)的AI內核，核心技術是由MOE多模態(tài)模型、類人記憶框架和智能體框架三部分組成。配合升級后的New Member，用戶可以在座艙中體驗到“免喚醒的多輪多角色對話”“基于記憶的個性化建議”“主動感知情緒與需求”等能力。更重要的是，這些能力的背后都基于統(tǒng)一的AI底座，而不是多個功能拼湊。絕影強調的不是“發(fā)布”，而是“交付”。

據介紹，目前其生成式智駕系統(tǒng)已合作東風等4家車企，將量產7款車型。2025年，包括與廣汽合作的地平線征程?6M平臺方案、與東風聯合推進的端到端UniAD方案都將正式量產交付。

此外，其醫(yī)療AI模型“旅醫(yī)”也已在星途攬月量產落地。從生成式智駕到類人智能座艙，商湯絕影正在從“AI能力提供者”轉型為“汽車系統(tǒng)參與者”，在模型、平臺、接口、系統(tǒng)交互之間建立起一整套閉環(huán)能力。這并不意味著商湯絕影要成為一個整車廠商的替代者，而是在“車腦”這個越來越復雜的系統(tǒng)里，找到AI該有的位置。

在上海車展上，商湯絕影CEO王曉剛、東風汽車研發(fā)總院智能化技術首席總工程師張振林與雷峰網等媒體展開對話，以下為經過編輯的部分對話內容。

Q：目前東風和商湯絕影的合作是怎么開展的？

張振林：東風與商湯絕影合作始于2021年，最初聚焦智艙及智駕大模型應用。特別是UniAD發(fā)布后，雙方都看好AI定義汽車的趨勢。東風在產品工程化方面有優(yōu)勢，商湯在AI算法和數據算力上具備積累。去年溝通密切，今年初已組建聯合開發(fā)團隊，共同推進端到端方案量產。

Q：您所提到的端到端大模型，東風汽車目前有明確的應用時間節(jié)點嗎？

張振林：東風、商湯絕影兩個團隊正在密切配合，我們計劃最快是在今年年底。

Q：兩位認為與其他智駕公司相比，雙方合作的優(yōu)勢是什么？

王曉剛：我們在AI基礎設施上有長期投入（如2019年起建設的AIDC數據中心），東風則貼近用戶和數據源，雙方算法和工程能力互補，能形成良性反饋閉環(huán)。

張振林：我們推行“自研+生態(tài)”雙輪驅動，與商湯合作像“結婚”一樣緊密，商湯在算力、工程部署經驗豐富，雙方協同落地更高效。

Q：之前商湯絕影提出過把強化學習引入到端到端自動駕駛訓練中，這個思路是受到DeepSeek的啟發(fā)嗎？強化學習需要配合強大的世界模型，對”強大“有什么樣的標準？

王曉剛：強化學習+世界模型的組合是提升端到端模型的有效路徑。關鍵在于仿真環(huán)境的真實性、時空一致性和復雜度，訓練數據需滿足真實物理規(guī)則。我們聯合東風量產團隊，對世界模型提出嚴格要求，需要模擬車輛即將碰撞，以及各種復雜、極端的交通場景。

Q：目前行業(yè)內大模型上車進展如何？后續(xù)將如何發(fā)展？

王曉剛：大模型在汽車應用仍在快速發(fā)展，我們從去年端到端自動駕駛邁向今年的世界模型、模擬仿真，提升系統(tǒng)安全邊界。座艙方面，隨著DeepSeek等出現，大模型深度思考能力增強，也讓我們座艙體驗空間打開，包括艙駕融合、駕駛員狀態(tài)判斷、失能識別等，都已落地應用。

Q：現在AI技術在智能汽車上的應用處于怎樣的水平？

王曉剛：智能化已進入深度融合階段，不再是工具，而是人車交互。我們針對不同車型和成本，設計不同技術配置，明確每種方案的安全邊界和能力上限。

張振林：我們配合國家對L2/L3標準劃分，為不同品牌和檔位車型制定分級方案。例如東風“天元智駕”系列已在10萬元車型上實現高速NOA，后續(xù)還會持續(xù)優(yōu)化成本，推動高階智駕下沉。

Q：智能駕駛技術現在還有哪些難點沒有被攻破？

王曉剛：自動駕駛的難點在于基礎設施標準不統(tǒng)一，不是技術本身。目前車端傳感器配置不一，數據回流管道也未打通。未來比拼的是基礎設施構建能力。