为什么强化学习还没有真正改变自动驾驶？

最近强化学习（RL）又开始火了，很多人认为它会成为端到端下一阶段。

这个方向没有问题，但很多人忽略了一个事实：目前自动驾驶的强化学习没有一个足够可信的环境（Environment）。

强化学习本质只有四个要素：Environment、State、Action 和 Reward。

过去一年，大家讨论最多的是强化学习对驾驶轨迹的优化，仿佛又出现了一个银弹。

但实际上，这只是问题的一部分。

真正的问题是：模型去哪儿探索？

AlphaGo 可以无限下棋，机器人可以在仿真中不断跌倒重来，因为它们都有一个可以反复试错的环境。

自动驾驶没有。

没有任何一家车企会允许一辆还在探索策略的车直接驶上开放道路。强化学习需要试错，但是自动驾驶不允许试错。

很多人会说，那就在仿真里训练。

但对于端到端自动驾驶来说，事情远没有这么简单。

传统规划算法处理的是检测框、地图和轨迹，仿真只需要保证交通规则和车辆动力学足够准确。

端到端模型却直接面对 Camera、激光雷达等原始传感器，它学习的内容不仅是控制， 也是对世界的理解

这意味着，仿真不仅要还原车辆运动，还要真实模拟光照、天气、材质、传感器噪声、交通参与者行为以及各种长尾场景。任何一个环节与现实存在偏差，模型都有可能学到错误策略，而强化学习又会不断放大这种偏差。

这里提一嘴，现在似乎开始出现了一些连lifeifei 和 Lecun 一起来都满足不了的宣传需求。

这也是为什么，今天真正落地的路线，并不是在线强化学习，而是离线强化学习（Offline RL）。

利用真实驾驶数据训练基础模型，在离线数据中用强化学习完成策略优化，再通过真实车辆验证和数据回流不断迭代。这是一条更加符合工程现实的路线。

行业领先方案也正在朝这个方向演进。未来自动驾驶真正的发展方向，不会是"强化学习替代监督学习"，而是三种能力共同演进：

监督学习负责让模型学会基本驾驶能力；离线强化学习负责持续优化驾驶策略。真实车辆负责验证结果并持续产生新的训练数据。

而像地平线 HSD2.0 这样的优秀工程实践，其实并没有特别强调强化学习单一维度，强化学习算法是整个工程中的一部分。

而在这个强化学习的探索中，怎么定义合理的reward，是否会像以前一样出现模型在不同场景里的表现偏好的不一致。

依然是一个待解决的工程问题，还有很长的路要走。

而没有以前的基础，强化学习不会是你的杀手锏。

地平线正式发布hsdv2.0