此次合作的核心在于采用了一段式端到端架构、扩散生成式模型以及“强化学习+开悟智驾世界模型”的训练框架。一段式架构将感知、规划与决策整合为统一模型，减少了传统模块化方案中的信息损耗与延迟，提升了系统响应速度与决策效率。
图片来源：商汤绝影
扩散生成式模型使车辆能够在复杂场景下生成多种可行的行驶轨迹，并选择最优策略，增强了在无序交通环境中的自主博弈能力。结合开悟智驾世界模型与强化学习，系统具备了在虚拟环境中持续训练、优化决策的能力，可针对不同驾驶风格进行适配，实现系统的持续进化。
在武汉的公开道路测试中，该方案展现了应对高复杂度场景的能力。在隧道出口光线剧烈变化、车流密集的情况下，系统完成了连续、流畅的车道切换。在无清晰车道线的狭窄混行道路上，系统能够精准预判周围车辆与行人动向，实现平稳穿行。面对人车混杂的大型路口，其决策表现出了接近人类驾驶员的果断性与适应性。
目前行业智驾方案主要分为两类：感知与规划分离的二段式端到端架构，存在信息传递效率瓶颈；以及基于模仿学习的方案，对训练数据外的新场景泛化能力有限。商汤与东风的生成式智驾方案通过技术路径创新，试图规避上述局限，构建覆盖全栈的智能驾驶能力。
该方案将搭载于东风汽车旗下多款车型，为其智能驾驶系统的迭代提供了可进化的技术基础。双方的合作进一步扩展至舱驾一体融合与高阶智驾平台开发，为后续面向L3及以上级别的功能落地进行技术储备。
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