為什么頭部智駕玩家都在押注強化學習？

2026-07-02 11:14

最近一些智駕玩家發布大模型，尤其是世界模型時，有一項技術總是伴隨著頻繁出現，那就是強化學習，地平線6月29日發布的HSD V2.0，核心升級就是世界模型+端到端強化學習雙技術底座；Momenta在4月北京車展上宣布R7強化學習世界模型量產首發；小馬智行4月發布PonyWorld世界模型2.0，強調其核心變化在于AI具備了自我診斷與定向進化的能力；蔚來在2026年1月將世界模型+閉環強化學習架構全量推送至數十萬輛車；輕舟智航同樣推出了基于世界模型+強化學習統一架構的解決方案。

強化學習似乎總是伴隨著世界模型一起出現，為什么頭部智駕玩家都在押注強化虛席？

模仿學習的天花板在哪里？

過去幾年，自動駕駛模型的主流訓練方式是模仿學習，即讓AI觀看海量人類駕駛數據，學習人在特定場景下會如何操作。在模仿學習的框架下，端到端自動駕駛系統逐漸成為主流架構，它將原本獨立的感知、預測、規劃等模塊整合到一個統一的神經網絡中，直接從傳感器輸入學習駕駛策略。這種組合在前幾年取得了顯著進展，但天花板也很明顯。

模仿學習的本質是復現人類已有的駕駛行為，AI能學到的，不會超出人類駕駛員曾經做過的范圍。這意味著系統很難處理那些人類駕駛員也很少遇到的極端場景，如前方突然滾出一個輪胎、夜間逆光條件下突然竄出的非機動車等，通過模仿學習訓練的大模型就很難處理好。此外，這些場景在真實道路上出現頻率極低，數據采集成本極高，但恰是自動駕駛安全性最需要攻克的部分。

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更關鍵的問題在于，模仿學習只能讓AI學會像人一樣開，但無法讓AI學會比人開得更好。此外，給大模型訓練的真實駕駛數據中既有好的駕駛行為，也有大量不夠好的駕駛行為，如果訓練目標只是模仿，系統會連人類的缺陷一起學進去。

強化學習的介入，恰恰是為了突破這些限制。

強化學習的訓練邏輯有何不同？

強化學習的訓練邏輯和模仿學習完全不同，它不要求AI去模仿誰，而是給AI設定一個如安全、高效地完成駕駛任務這樣的目標，然后讓AI在一個環境里自己嘗試、獲得反饋、逐步優化自己的行為。

強化學習在自動駕駛中主要采用深度強化學習框架，將深度神經網絡與強化學習相結合。在算法方面，由于自動駕駛涉及連續動作空間（方向盤角度、油門、制動等）和高維狀態輸入（多傳感器數據），常用的算法包括深度確定性策略梯度（DDPG）、軟演員-評論家（SAC）以及近端策略優化（PPO）等。其中PPO因其訓練穩定性和相對較高的樣本效率，在產業界獲得了廣泛應用。

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強化學習的核心機制是一個持續循環的試錯過程，在每個時刻，智能體感知環境狀態，并據此做出動作決策，環境回饋一個獎勵信號，智能體再根據這個信號調整后續決策，如此往復，最終持續動態優化到一條最優的駕駛策略。這一過程涉及幾個關鍵設計要素。

狀態空間是智能體能夠感知到的環境信息的集合，在自動駕駛場景中包括自車速度、加速度、航向角等自身狀態，周圍車輛和行人的位置與運動軌跡，以及車道線、交通信號燈等道路結構信息。動作空間則是智能體可以執行的控制指令，在連續控制場景中一般包含方向盤轉角、油門開度和制動壓力三個維度的輸出。

在所有設計環節中，獎勵函數最為關鍵，它直接定義了什么樣的行為是被鼓勵的、什么樣的行為是需要避免的，相當于為AI設定了學習的目標。自動駕駛的獎勵函數需要同時平衡安全性（避免碰撞）、效率（縮短通行時間）和舒適性（減少急加速和急剎車）這三個相互沖突的指標。有相關研究已提出了多種設計方案，如基于二維碰撞時間的安全指標配合分段獎勵，或者將多目標統一納入一個綜合函數。

策略網絡則是承載最終決策的深度神經網絡，它接收狀態輸入，輸出具體的動作指令，網絡參數的更新依據是智能體在交互過程中累積獲得的獎勵總和，獎勵越高，說明當前策略越優，網絡就朝著這個方向調整。通過與環境反復交互，策略網絡會逐步動態優化到能夠最大化累積獎勵的最優駕駛策略。

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這套邏輯在游戲領域已經被驗證過，像是AlphaGo下圍棋、OpenAI打Dota，都是通過強化學習讓AI自己跟自己下棋、自己跟自己打游戲，最終超越人類頂尖選手，自動駕駛行業現在做的事情，本質上是把同樣的思路搬到物理世界。

但自動駕駛和圍棋有一個根本區別，圍棋的規則是確定的，落子之后的局面變化是可以精確計算的，而真實道路沒有確定的規則，其他車輛和行人的行為無法被精確建模，這就引出了強化學習在自動駕駛中落地的一個關鍵前提，需要一個足夠真實的訓練場，而這個訓練場，就是現在行業里反復被提及的世界模型。

世界模型和強化學習為什么總被放在一起？

世界模型的作用，是將物理世界的規律壓縮進一個可計算的模型里，讓系統能夠預測未來狀態。說得更具體一些，世界模型不是一個簡單的仿真器，它要準確模擬物體之間的物理交互，車撞到護欄會怎樣、前車急剎時后車的反應時間窗口有多長、雨天路面濕滑對制動距離的影響是什么等，都是世界模型中需要考慮的參數。

只有世界模型的精度足夠高，強化學習才能在這個環境里取得正向的訓練結果。若世界模型本身不準確，AI在虛擬環境里學到的策略到了真實道路上可能完全失效。

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Momenta的方案就將這一過程拆解為三個層次，第一層是世界模型預訓練，即通過海量真實駕駛數據的預訓練，將物理規律、常識與因果關系壓縮進模型，使系統形成對物理世界的基礎認知；第二層是世界模型仿真，即將世界模型用于自動駕駛的閉環仿真，讓系統能夠推演自身行為變化時世界將如何演變，依托高效場景推演能力對長尾場景進行性能評估。第三層是在世界模型中進行強化學習，也就是在前兩層的基礎上，為強化學習構建一個高度真實的虛擬訓練場，讓系統在接近真實的環境中反復探索與試錯。

世界模型對于強化學習的價值，歸結起來可以落在兩個點上。

第一個是規模，真實道路上采集一個極端場景的數據可能需要跑幾十萬公里，但在世界模型里可以按需生成，逆光條件下非機動車與行人混行的路口、突然竄出的電瓶車、被遮擋的兒童等，在世界模型中可以快速模擬出來。

小馬智行PonyWorld 2.0的做法則更進一步，其系統能夠自動識別世界模型精度不足的具體場景，主動生成定向數據采集任務。如系統可以自動推送指令，要求團隊在特定時段于指定路口重點采集逆光條件下非機動車與行人混行場景的數據。這意味著AI可以指導人類團隊該去哪里采集什么數據，訓練效率大幅提升。同時，PonyWorld 2.0還能根據車端模型的薄弱環節，在世界模型中自動生成針對性訓練場景，大幅減少無效訓練數據的存儲與計算開銷。

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第二個則是安全，強化學習的本質是試錯，AI需要嘗試不同的行為，觀察結果，然后調整策略。這個過程如果在真實道路上進行，成本是非常高的，世界模型則提供了一個零成本的試錯空間，AI可以在里面反復嘗試、犯錯、學習，且不會造成任何實際損失。

從技術實現來看，世界模型與強化學習的結合有多種具體路徑，地平線在HSD V2.0中采用的是一段式端到端+世界模型+強化學習架構；Momenta的R7方案同樣基于世界模型預訓練+仿真+強化學習三層閉環。

當然，學術界也在探索新的結合方式，如WorldRFT框架將潛在世界模型規劃與強化學習微調相結合，通過層次化規劃任務分解來指導表征優化；DIVER框架則將擴散模型與強化學習結合，利用組相對策略優化（Group Relative Policy Optimization）來指導擴散過程，通過優化軌跡層面的多樣性和安全性獎勵，直接緩解了模態坍塌問題并增強避撞能力。

從技術驗證到規模化落地面臨哪些挑戰？

如果說2024到2025年是端到端架構從0到1的落地比拼，那么2026年之后的下半場，考驗的是對端到端范式的認知深度和持續迭代能力。強化學習在這一階段的作用，本質上是提供一種持續進化的機制，智駕系統不再依賴工程師不斷標注數據、調整規則，而是可以在世界模型提供的虛擬環境里自主迭代。

從行業實際發展來看，2026年自動駕駛大模型演化方向是多種技術路線的競爭與深度融合，目前主流的融合模式有兩種，一種是一段式端到端+世界模型+強化學習，代表廠商包括文遠知行、博世和Momenta；另一種是端到端+基座模型（VLM/VLA）+強化學習+世界模型，小鵬就是這一模式的代表。兩種模式的差異在于VLM/VLA是否作為獨立模塊存在，但核心架構都離不開世界模型和強化學習。

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當然，強化學習在自動駕駛中的應用也面臨不少挑戰，世界模型在復雜長尾場景下的泛化能力仍需大規模路測驗證。端到端強化學習方案的可解釋性問題也尚未根本解決，當系統做出一個決策時，很難追溯這個決策背后的具體原因。此外，強化學習對算力和訓練數據量的要求遠高于傳統方法，這意味著不是所有企業都有能力跟進這條技術路線。

但無論如何，2026年多家頭部企業同時將強化學習方案推向量產，已經說明這項技術不再是一個概念，而是正在成為自動駕駛模型訓練的標配組件，它解決了如何讓AI不僅在已知場景里表現良好，還能在從未見過的場景里做出正確判斷的問題。當世界模型開始參與真實道路決策，智駕系統的進化邏輯也正在被重新定義。

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