强化学习在自动驾驶领域面临的挑战 - 强化学习面临严重奖励黑客问题，安全要求提高会导致效率降低，而效率提升又可能牺牲安全性，设计平衡各项表现的奖励函数非常困难[2] - 自动驾驶需在达成最终行驶目标的同时，严格遵守中间过程的驾驶规则，而机器人具身智能的目标更清晰、灵活性更高，限制更少，导致强化学习在后者中应用更广且更成功[2] - 强化学习理论在较长时间内缺乏重大突破，GRPO等方法的提出进一步降低了其应用门槛[2] 自动驾驶强化学习落地的关键因素 - 强化学习在自动驾驶中的进一步落地，关键在于需要能与强化学习互相配合的良好架构，现有模型直接用于强化学习大概率行不通[3] 自动驾驶之心知识星球社区概况 - 自动驾驶之心知识星球是一个集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体的综合类自驾社区，目前成员已超过4000人，目标在未来2年内发展到近万人规模[6] - 社区汇总了超过40个开源项目、近60个自动驾驶相关数据集、行业主流仿真平台及各类技术学习路线，内容涵盖感知、仿真、规划控制、端到端、VLA、多模态大模型等多个方向[10][11] - 社区成员来自上海交大、北京大学、CMU、清华大学等国内外知名高校实验室，以及蔚小理、地平线、华为、大疆、百度等自动驾驶头部公司[10]