這項(xiàng)由華中科技大學(xué)和地平線機(jī)器人公司聯(lián)合開展的研究發(fā)表于2025年2月，論文名為《RAD: Training an End-to-End Driving Policy via Large-Scale 3DGS-based Reinforcement Learning》，目前已在arXiv預(yù)印本平臺(tái)發(fā)布。有興趣深入了解的讀者可以通過https://hgao-cv.github.io/RAD 訪問完整論文和更多演示結(jié)果。

在自動(dòng)駕駛的世界里，如何讓AI學(xué)會(huì)像人類一樣安全駕駛一直是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法就像讓新手司機(jī)只看別人開車的視頻來學(xué)習(xí)，而從來不讓他們實(shí)際上路練習(xí)。這種"紙上談兵"的方式存在明顯的問題：AI雖然能模仿人類的駕駛動(dòng)作，但面對(duì)突發(fā)狀況時(shí)往往束手無策。

華中科技大學(xué)王興剛教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合地平線機(jī)器人公司的研究人員，想出了一個(gè)絕妙的解決方案：為AI創(chuàng)造一個(gè)極其逼真的數(shù)字世界，讓它在這個(gè)虛擬世界中反復(fù)"碰車"、"出錯(cuò)"，從無數(shù)次失敗中學(xué)會(huì)真正的駕駛技能。這就像為新手司機(jī)準(zhǔn)備了一個(gè)完美的駕駛模擬器，可以在安全的環(huán)境下體驗(yàn)各種危險(xiǎn)情況。

研究團(tuán)隊(duì)的核心創(chuàng)新在于將兩種截然不同的學(xué)習(xí)方法巧妙結(jié)合：一種是傳統(tǒng)的"觀看學(xué)習(xí)"（模仿人類駕駛員的操作），另一種是"試錯(cuò)學(xué)習(xí)"（在虛擬環(huán)境中反復(fù)練習(xí)）。這種組合就像讓學(xué)員既要學(xué)習(xí)駕校教練的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作，又要在模擬器上體驗(yàn)各種極端情況，最終培養(yǎng)出既規(guī)范又應(yīng)變能力強(qiáng)的駕駛技能。

最令人驚嘆的是，他們使用了一種叫做3D高斯點(diǎn)云渲染（3DGS）的先進(jìn)技術(shù)來構(gòu)建這個(gè)數(shù)字世界。這項(xiàng)技術(shù)能夠創(chuàng)造出與真實(shí)世界幾乎無法區(qū)分的虛擬駕駛環(huán)境，就像《黑客帝國(guó)》中的虛擬現(xiàn)實(shí)一樣逼真。在這個(gè)數(shù)字世界里，每一棟建筑、每一輛車、甚至每一個(gè)行人都栩栩如生，為AI提供了最接近真實(shí)的訓(xùn)練場(chǎng)景。

一、傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛AI的"成長(zhǎng)煩惱"

要理解這項(xiàng)研究的價(jià)值，我們先來看看傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛AI面臨的困境。當(dāng)前大多數(shù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)都采用一種叫做"模仿學(xué)習(xí)"的方法來訓(xùn)練AI。這種方法的工作原理很像我們教孩子學(xué)寫字：給孩子看大量的漂亮字帖，讓他們照著寫，希望通過不斷模仿來掌握正確的筆畫。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，研究人員會(huì)收集大量人類司機(jī)的駕駛數(shù)據(jù)，包括方向盤轉(zhuǎn)向角度、油門剎車力度、行駛軌跡等等，然后讓AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)這些"標(biāo)準(zhǔn)答案"。表面上看，這種方法似乎很合理，就像讓AI成為一個(gè)永遠(yuǎn)不會(huì)疲勞、反應(yīng)極快的"完美司機(jī)"。

然而，問題很快就暴露出來。首先是"因果混亂"的困擾。AI可能學(xué)會(huì)了在看到綠燈時(shí)直行，但它真的理解綠燈代表可以通行嗎？還是僅僅因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中綠燈和直行經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)？這就像一個(gè)孩子學(xué)會(huì)了在看到媽媽拿鑰匙時(shí)穿鞋，但他可能以為穿鞋是因?yàn)榭吹搅髓€匙，而不是理解全家要出門這個(gè)真正的原因。

更嚴(yán)重的是"開環(huán)訓(xùn)練與閉環(huán)應(yīng)用"之間的巨大鴻溝。開環(huán)訓(xùn)練就像在教室里學(xué)駕駛理論，學(xué)員只需要回答"看到紅燈應(yīng)該怎么做"這樣的問題。而閉環(huán)應(yīng)用則是真正的道路駕駛，每一個(gè)動(dòng)作都會(huì)影響車輛位置，進(jìn)而影響后續(xù)的決策。這種差異導(dǎo)致AI在實(shí)際駕駛時(shí)容易出現(xiàn)"累積誤差"：一個(gè)小小的判斷失誤可能導(dǎo)致車輛偏離預(yù)定軌跡，而偏離軌跡又會(huì)影響下一步的決策，最終導(dǎo)致越來越大的偏差。

此外，人類駕駛數(shù)據(jù)主要反映的是常見的、相對(duì)安全的駕駛場(chǎng)景。真正的危險(xiǎn)情況，比如突然竄出的行人、其他車輛的違章行為、惡劣天氣等，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)得相對(duì)較少。這就像讓醫(yī)學(xué)生只學(xué)習(xí)健康人的案例，卻很少接觸疑難雜癥，結(jié)果培養(yǎng)出的"醫(yī)生"在面對(duì)復(fù)雜情況時(shí)就顯得力不從心。

二、革命性的解決方案：數(shù)字世界中的"試錯(cuò)教學(xué)"

面對(duì)傳統(tǒng)方法的局限，研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)革命性的解決方案。他們的核心思路是：既然在真實(shí)世界中讓AI反復(fù)試錯(cuò)太危險(xiǎn)，那就創(chuàng)造一個(gè)足夠逼真的數(shù)字世界，讓AI在其中自由探索、大膽試錯(cuò)。

這個(gè)數(shù)字世界的構(gòu)建采用了目前最先進(jìn)的3D高斯點(diǎn)云渲染技術(shù)。簡(jiǎn)單來說，這種技術(shù)能夠?qū)⒄鎸?shí)世界"復(fù)制"到計(jì)算機(jī)中，創(chuàng)造出視覺效果幾乎與真實(shí)世界無法區(qū)分的虛擬環(huán)境。不同于傳統(tǒng)游戲引擎創(chuàng)造的略顯生硬的虛擬場(chǎng)景，3DGS技術(shù)構(gòu)建的環(huán)境能夠完美還原真實(shí)世界中的光影效果、材質(zhì)質(zhì)感，甚至連街邊小店的招牌文字都清晰可見。

在這個(gè)數(shù)字世界中，AI可以化身為虛擬司機(jī)，駕駛虛擬車輛在各種場(chǎng)景中反復(fù)練習(xí)。更重要的是，這里沒有真實(shí)世界的安全顧慮，AI可以盡情"犯錯(cuò)"。撞上路邊的花壇？沒關(guān)系，重新開始。闖了紅燈？記錄下來，學(xué)習(xí)改進(jìn)。與其他車輛發(fā)生碰撞？正好體驗(yàn)一下這種情況該如何避免。

這種學(xué)習(xí)方式被稱為"強(qiáng)化學(xué)習(xí)"，它模仿了人類和動(dòng)物的自然學(xué)習(xí)過程。就像孩子學(xué)走路時(shí)會(huì)不斷摔倒，但每次摔倒都讓他們更好地理解如何保持平衡一樣，AI通過在虛擬環(huán)境中的反復(fù)試錯(cuò)，逐漸掌握真正的駕駛智慧。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套精巧的"獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制"來指導(dǎo)AI的學(xué)習(xí)。當(dāng)AI做出正確決策時(shí)，比如在黃燈前及時(shí)停車，系統(tǒng)就給予正面反饋；當(dāng)AI出現(xiàn)危險(xiǎn)行為時(shí)，比如距離前車太近，系統(tǒng)就給予負(fù)面反饋。通過這種反饋機(jī)制，AI逐漸學(xué)會(huì)區(qū)分安全與危險(xiǎn)的行為，形成正確的駕駛判斷。

三、巧妙的雙重學(xué)習(xí)策略

然而，僅僅讓AI在虛擬世界中自由探索還不夠。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，純粹的試錯(cuò)學(xué)習(xí)可能導(dǎo)致AI養(yǎng)成一些"奇怪"的駕駛習(xí)慣。比如，AI可能學(xué)會(huì)了一種技術(shù)上可行但看起來很不自然的轉(zhuǎn)彎方式，或者形成了過于激進(jìn)的駕駛風(fēng)格，雖然能夠避免事故，但會(huì)讓乘客感到不適。

為了解決這個(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)絕妙的解決方案：將傳統(tǒng)的"觀看學(xué)習(xí)"和新穎的"試錯(cuò)學(xué)習(xí)"結(jié)合起來，讓它們相互補(bǔ)充、協(xié)同工作。這就像培養(yǎng)一個(gè)優(yōu)秀的鋼琴演奏者，既要讓他學(xué)習(xí)大師的經(jīng)典演奏技法，保證基本功扎實(shí)，又要讓他有足夠的自由度來處理樂譜上沒有標(biāo)注的細(xì)節(jié)，形成自己的演奏風(fēng)格。

在這個(gè)雙重學(xué)習(xí)體系中，"觀看學(xué)習(xí)"負(fù)責(zé)確保AI的駕駛行為符合人類的基本期望。它讓AI學(xué)會(huì)了什么是正常的起步、轉(zhuǎn)彎、停車，什么樣的駕駛節(jié)奏讓乘客感覺舒適。而"試錯(cuò)學(xué)習(xí)"則負(fù)責(zé)提升AI處理突發(fā)狀況的能力，讓它學(xué)會(huì)在緊急情況下如何做出最優(yōu)決策。

具體來說，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種4:1的訓(xùn)練比例，即每進(jìn)行4輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，就進(jìn)行1輪模仿學(xué)習(xí)訓(xùn)練。這個(gè)比例是經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)調(diào)試得出的最佳配置。如果強(qiáng)化學(xué)習(xí)的比重太高，AI雖然能力很強(qiáng)但行為可能過于"非人類化"；如果模仿學(xué)習(xí)比重太高，AI雖然駕駛風(fēng)格很像人類，但應(yīng)急能力不足。

四、構(gòu)建超逼真的數(shù)字駕駛世界

創(chuàng)建這個(gè)數(shù)字訓(xùn)練世界的過程本身就是一項(xiàng)技術(shù)奇跡。研究團(tuán)隊(duì)從2000小時(shí)的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)中精心挑選出4305個(gè)最具挑戰(zhàn)性的"高風(fēng)險(xiǎn)片段"。這些片段包括了各種復(fù)雜的交通狀況：密集的城市交通、突然變道的車輛、橫穿馬路的行人、復(fù)雜的十字路口等等。

選擇這些高風(fēng)險(xiǎn)片段有著深刻的用意。在真實(shí)駕駛中，大部分時(shí)間都是相對(duì)平靜的直線行駛或簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)彎，真正考驗(yàn)駕駛技能的往往是那些突發(fā)的、復(fù)雜的情況。通過專注于這些挑戰(zhàn)性場(chǎng)景，AI能夠更高效地學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)各種困難狀況的策略。

每個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)片段都被轉(zhuǎn)換成一個(gè)獨(dú)立的3D數(shù)字環(huán)境。這個(gè)轉(zhuǎn)換過程需要重建場(chǎng)景中的每一個(gè)細(xì)節(jié)：道路的紋理、建筑物的外觀、車輛的型號(hào)、行人的衣著，甚至天空的云朵和陽(yáng)光的角度。最終生成的虛擬環(huán)境如此逼真，以至于訓(xùn)練中的AI感受到的視覺信息與真實(shí)世界幾乎沒有差別。

為了最大化學(xué)習(xí)效率，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)多線程并行訓(xùn)練系統(tǒng)。32個(gè)獨(dú)立的"工作進(jìn)程"同時(shí)運(yùn)行，每個(gè)都在不同的虛擬環(huán)境中訓(xùn)練AI。這就像同時(shí)開設(shè)32個(gè)駕校訓(xùn)練場(chǎng)，每個(gè)場(chǎng)地都在進(jìn)行不同類型的訓(xùn)練項(xiàng)目，大大加快了整體的學(xué)習(xí)進(jìn)度。

在每個(gè)虛擬環(huán)境中，AI控制的車輛按照真實(shí)的物理規(guī)律行駛。研究團(tuán)隊(duì)采用了簡(jiǎn)化但準(zhǔn)確的自行車運(yùn)動(dòng)模型來模擬車輛動(dòng)態(tài)，確保虛擬駕駛體驗(yàn)與真實(shí)駕駛高度一致。當(dāng)AI做出轉(zhuǎn)向或加減速?zèng)Q策時(shí)，虛擬車輛會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的物理反應(yīng)，AI需要基于新的車輛狀態(tài)來做出下一步?jīng)Q策。

五、精心設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)激勵(lì)機(jī)制

為了引導(dǎo)AI學(xué)會(huì)正確的駕駛行為，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套復(fù)雜而精妙的獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)。這套系統(tǒng)就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛教練，能夠?qū)W(xué)員的每一個(gè)動(dòng)作給出及時(shí)、準(zhǔn)確的反饋。

獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)主要關(guān)注四個(gè)核心方面。首先是動(dòng)態(tài)碰撞避免，當(dāng)AI與其他移動(dòng)車輛或行人發(fā)生碰撞時(shí)，會(huì)收到強(qiáng)烈的負(fù)面反饋。這教會(huì)了AI保持安全車距、觀察其他交通參與者的動(dòng)態(tài)。其次是靜態(tài)障礙物避讓，AI需要學(xué)會(huì)識(shí)別并避開路邊的護(hù)欄、路標(biāo)、建筑物等固定障礙。

第三個(gè)方面是軌跡精度控制。AI不僅要避免碰撞，還要盡可能沿著合理的路徑行駛。偏離正常行駛軌跡過遠(yuǎn)會(huì)觸發(fā)負(fù)面反饋，這確保了AI的駕駛路徑符合交通規(guī)則和駕駛習(xí)慣。最后是方向控制精度，AI需要保持正確的行駛方向，避免無意義的左右搖擺或突然的大幅度轉(zhuǎn)向。

為了讓獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制更加細(xì)致和有效，研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了"輔助學(xué)習(xí)目標(biāo)"。這些目標(biāo)就像駕駛教練給出的具體指導(dǎo)，比如"現(xiàn)在應(yīng)該減速"、"向右打方向盤"等。通過這種細(xì)粒度的指導(dǎo)，AI能夠更快地理解在特定情況下應(yīng)該采取什么行動(dòng)。

有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)還將整個(gè)行為空間分解為橫向控制（轉(zhuǎn)向）和縱向控制（加減速）兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的部分。這種分解簡(jiǎn)化了學(xué)習(xí)難度，讓AI可以專門針對(duì)不同類型的駕駛動(dòng)作進(jìn)行優(yōu)化。橫向控制主要與避讓靜態(tài)障礙物、保持車道等行為相關(guān)，而縱向控制則主要處理與前車保持距離、應(yīng)對(duì)交通信號(hào)等情況。

六、令人驚嘆的學(xué)習(xí)成果

經(jīng)過大規(guī)模訓(xùn)練后，RAD系統(tǒng)展現(xiàn)出了令人印象深刻的性能提升。在由337個(gè)全新的、從未見過的3D虛擬環(huán)境組成的測(cè)試中，RAD相比傳統(tǒng)的模仿學(xué)習(xí)方法展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢(shì)。

最引人注目的成果是碰撞率的大幅降低。傳統(tǒng)方法的總體碰撞率約為27%，而RAD將這一數(shù)字降低到了8.9%，實(shí)現(xiàn)了超過3倍的安全性提升。更細(xì)致地分析，動(dòng)態(tài)碰撞率從24%降至8%，靜態(tài)碰撞率從3%降至0.9%。這意味著在相同的測(cè)試條件下，RAD訓(xùn)練的AI發(fā)生事故的概率大幅下降。

除了安全性的顯著提升，RAD在駕駛精度方面也表現(xiàn)優(yōu)異。位置偏差率從13.9%降至4.2%，方向偏差率從10.4%降至2.1%。這表明RAD不僅能夠避免事故，還能更精確地沿著預(yù)定路徑行駛，展現(xiàn)出更加穩(wěn)定和可預(yù)測(cè)的駕駛行為。

在駕駛舒適性方面，RAD同樣表現(xiàn)出色?？v向加速度變化（影響乘客前后擺動(dòng)的感受）和橫向加速度變化（影響乘客左右搖晃的感受）都明顯小于傳統(tǒng)方法，表明RAD訓(xùn)練的AI能夠提供更加平穩(wěn)、舒適的駕駛體驗(yàn)。

研究團(tuán)隊(duì)還通過詳細(xì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各個(gè)設(shè)計(jì)選擇的重要性。他們發(fā)現(xiàn)，如果移除強(qiáng)化學(xué)習(xí)而只使用傳統(tǒng)的模仿學(xué)習(xí)，碰撞率會(huì)上升到22.9%。如果移除模仿學(xué)習(xí)而只使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，雖然碰撞率能夠降到14.3%，但平均軌跡偏差會(huì)增加到34.5%，駕駛行為變得過于激進(jìn)和不自然。

七、技術(shù)創(chuàng)新的三個(gè)關(guān)鍵突破

這項(xiàng)研究在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)了三個(gè)重要突破。第一個(gè)突破是首次將3DGS技術(shù)成功應(yīng)用到自動(dòng)駕駛的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中。傳統(tǒng)的模擬器，如CARLA等，雖然功能完善但視覺逼真度有限。而RAD使用的3DGS環(huán)境能夠提供與真實(shí)世界幾乎無法區(qū)分的視覺體驗(yàn)，大大縮小了仿真訓(xùn)練與實(shí)際應(yīng)用之間的差距。

第二個(gè)突破是創(chuàng)新性地結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)兩種不同的學(xué)習(xí)范式。傳統(tǒng)研究往往將這兩種方法視為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，而RAD證明了它們可以協(xié)同工作，相互補(bǔ)充各自的不足。強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了探索和應(yīng)變能力，模仿學(xué)習(xí)保證了行為的人類化和可接受性。

第三個(gè)突破是設(shè)計(jì)了一套專門針對(duì)端到端自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練框架。這個(gè)框架包括了三階段訓(xùn)練策略、解耦的動(dòng)作空間設(shè)計(jì)、多源獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制等多個(gè)創(chuàng)新組件。每個(gè)組件都經(jīng)過了充分的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，確保在實(shí)際應(yīng)用中的有效性。

特別值得一提的是研究團(tuán)隊(duì)對(duì)動(dòng)作空間的巧妙設(shè)計(jì)。他們將復(fù)雜的駕駛動(dòng)作簡(jiǎn)化為在0.5秒時(shí)間窗口內(nèi)的離散選擇，同時(shí)將橫向運(yùn)動(dòng)和縱向運(yùn)動(dòng)解耦處理。這種設(shè)計(jì)既保持了對(duì)真實(shí)駕駛行為的準(zhǔn)確建模，又大大簡(jiǎn)化了AI的學(xué)習(xí)難度。

八、從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)的前景

這項(xiàng)研究的意義遠(yuǎn)不止于學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)，它為自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)用化指明了新的方向。傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛開發(fā)往往需要在真實(shí)道路上進(jìn)行大量測(cè)試，這不僅成本高昂，而且存在安全風(fēng)險(xiǎn)。RAD展示的方法為在安全的虛擬環(huán)境中完成大部分訓(xùn)練和測(cè)試提供了可能。

當(dāng)然，研究團(tuán)隊(duì)也誠(chéng)實(shí)地指出了當(dāng)前方法的一些局限性?，F(xiàn)有的3DGS環(huán)境仍然采用"日志回放"的方式，即其他交通參與者按照錄制時(shí)的行為模式活動(dòng)，而不會(huì)對(duì)AI車輛的行為做出反應(yīng)。這與真實(shí)世界中其他司機(jī)會(huì)根據(jù)你的駕駛行為調(diào)整自己行為的情況不完全一致。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是3DGS技術(shù)本身還有改進(jìn)空間，特別是在處理行人、光照變化和惡劣天氣等方面。雖然當(dāng)前的渲染質(zhì)量已經(jīng)相當(dāng)出色，但要達(dá)到完全無法區(qū)分真假的程度還需要進(jìn)一步的技術(shù)進(jìn)步。

盡管存在這些局限，RAD已經(jīng)為自動(dòng)駕駛AI的訓(xùn)練開辟了一條全新的道路。隨著3DGS技術(shù)的不斷改進(jìn)和計(jì)算能力的提升，我們有理由相信，在不久的將來，AI將能夠在更加逼真和動(dòng)態(tài)的虛擬環(huán)境中接受訓(xùn)練，最終掌握與人類司機(jī)相媲美甚至更優(yōu)的駕駛技能。

九、對(duì)未來的啟示和思考

RAD項(xiàng)目的成功不僅推進(jìn)了自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，還為AI安全訓(xùn)練提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。在許多高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用場(chǎng)景中，如醫(yī)療診斷、金融決策、工業(yè)控制等，都存在著類似的問題：如何讓AI在不造成實(shí)際損害的前提下學(xué)會(huì)處理各種復(fù)雜和危險(xiǎn)的情況。

這種"虛擬試錯(cuò)"的訓(xùn)練方法可能會(huì)在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。比如，可以為醫(yī)療AI創(chuàng)建虛擬病房，讓它在其中學(xué)習(xí)診斷各種疾?。粸榻鹑贏I構(gòu)建虛擬市場(chǎng)，讓它體驗(yàn)各種極端的市場(chǎng)波動(dòng)；為機(jī)器人創(chuàng)建虛擬工廠，讓它學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)各種意外狀況。

從更宏觀的角度看，RAD展示了一種新的AI開發(fā)哲學(xué)：不是簡(jiǎn)單地讓AI模仿人類行為，而是為它創(chuàng)造一個(gè)安全的學(xué)習(xí)環(huán)境，讓它通過自主探索來發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略。這種方法有可能培養(yǎng)出比單純模仿更加智能和適應(yīng)性更強(qiáng)的AI系統(tǒng)。

研究團(tuán)隊(duì)表示，他們的下一步工作將focused on解決當(dāng)前方法的局限性，特別是增強(qiáng)虛擬環(huán)境的互動(dòng)性和真實(shí)性。他們計(jì)劃開發(fā)能夠?qū)I行為做出響應(yīng)的虛擬交通參與者，構(gòu)建更加動(dòng)態(tài)和真實(shí)的訓(xùn)練環(huán)境。同時(shí)，他們也在探索將這種訓(xùn)練方法擴(kuò)展到更大規(guī)模、更復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景中。

說到底，RAD項(xiàng)目向我們展示了AI學(xué)習(xí)的一種全新可能性。通過在精心構(gòu)建的虛擬世界中反復(fù)練習(xí)，AI不僅能夠掌握復(fù)雜的技能，還能發(fā)展出處理未知情況的能力。這種"虛擬練習(xí)，現(xiàn)實(shí)應(yīng)用"的模式可能會(huì)成為未來AI訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)范式，讓我們能夠更安全、更高效地開發(fā)出真正智能的AI系統(tǒng)。

對(duì)于普通人而言，這項(xiàng)研究預(yù)示著更安全、更可靠的自動(dòng)駕駛汽車即將到來。不久的將來，當(dāng)你坐在自動(dòng)駕駛汽車中時(shí)，你可以更加放心，因?yàn)樨?fù)責(zé)駕駛的AI已經(jīng)在虛擬世界中"練習(xí)"了無數(shù)次，它知道如何應(yīng)對(duì)各種可能遇到的情況，就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的老司機(jī)一樣值得信賴。

Q&A

Q1：RAD是什么？它與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛AI有什么不同？

A：RAD是華中科技大學(xué)聯(lián)合地平線機(jī)器人開發(fā)的新型自動(dòng)駕駛AI訓(xùn)練方法。與傳統(tǒng)方法只讓AI"觀看"人類駕駛視頻學(xué)習(xí)不同，RAD為AI創(chuàng)造了極其逼真的3D虛擬駕駛環(huán)境，讓它在其中反復(fù)"碰車"試錯(cuò)，從而學(xué)會(huì)真正的應(yīng)急處理能力。這種方法將碰撞率降低了3倍以上。

Q2：3DGS虛擬環(huán)境到底有多逼真？

A：RAD使用的3D高斯點(diǎn)云渲染技術(shù)能創(chuàng)造出與真實(shí)世界幾乎無法區(qū)分的虛擬駕駛場(chǎng)景。不同于傳統(tǒng)游戲模擬器的生硬畫面，這種環(huán)境能完美還原真實(shí)世界的光影效果、材質(zhì)質(zhì)感，連街邊招牌文字都清晰可見，讓AI獲得與真實(shí)駕駛幾乎相同的視覺體驗(yàn)。

Q3：RAD訓(xùn)練出的AI會(huì)不會(huì)駕駛風(fēng)格太激進(jìn)，讓乘客感到不適？

A：不會(huì)。研究團(tuán)隊(duì)巧妙地將傳統(tǒng)的"觀看學(xué)習(xí)"和"試錯(cuò)學(xué)習(xí)"按4:1比例結(jié)合，既讓AI學(xué)會(huì)應(yīng)急處理，又保持人類化的駕駛風(fēng)格。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，RAD不僅大幅提升了安全性，在駕駛平穩(wěn)性和舒適度方面也優(yōu)于傳統(tǒng)方法，加速度變化更小，乘坐體驗(yàn)更舒適。