起大早，趕晚集？2026年百度智駕有啥新技術？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]在智能駕駛領域，有些公司擅長說話，有些公司擅長做事。百度在自動駕駛領域的投入可以追溯到2013年，到現在已超過十年。這十年間，百度搭建了全球最大的自動駕駛開放平臺Apollo，積累了超過1.5億公里的L4級自動駕駛測試里程，打造了全球規模最大的Robotaxi車隊之一。

然而在主流媒體中，百度的名字更多出現在AI大模型和搜索業務上，它在自動駕駛底層技術上的積累反而沒有太多的聲音。一個在全球范圍內同時擁有高精地圖、自研AI芯片、開源平臺和規模化運營能力的自動駕駛參與者，在2026年的自動駕駛領域還有技術新突破嗎？

端到端模型做了什么根本性的改進？

過去幾年，主流的自動駕駛系統一直靠模塊化架構支撐，感知、預測、規劃、控制各跑各的模型，再靠規則把結果串起來。這套架構上的每個模塊只看自己的事，上一個環節的誤差傳到下一個環節會被放大，而且各模塊間缺乏對環境反饋的閉環理解。

2024年，百度發布了Apollo ADFM大模型，這是全球首個支持L4級自動駕駛的大模型，基于大模型技術重構了自動駕駛算法體系，兼顧安全性和泛化性，據稱安全性高于人類駕駛員十倍以上，覆蓋城市級全域復雜場景。

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到2026年，ADFM已經進入了更成熟的階段，1月發布Apollo開放平臺11.0版本時，核心方向之一就是讓功能型無人車實現從發車準備、路線設定、自動駕駛行駛、任務執行、異常接管到回庫停車的完整端到端作業流程。車輛不再依賴大量人工規則來銜接不同任務，模型直接從感知數據出發，端到端地決定車輛動作。

在這個方向上，百度與上海交通大學聯合提出的FlowAD框架是一次有明確數據支撐的探索，該成果于2026年3月被機器學習頂會ICLR 2026錄用。在FlowAD框架下，當車輛做出如變道或減速動作時，周圍其他交通參與者的行為會也會因此改變。

傳統反應式規劃只看當前狀態做反應，不考慮自車動作如何反過來影響整張場景圖。FlowAD是在特征層面顯式地建模相對場景流，讓模型理解自己動一下之后別人會怎么動。在nuScenes數據集的標準測試中，這項改進使碰撞率降低了19%，響應速度提升60%，為端到端模型帶來了直接的性能增益。

占用網絡帶來了什么質的變化？

端到端模型解決的是決策問題，但決策的前提是看得清楚、看得完整。傳統目標檢測有一個根深蒂固的局限，那就是模型只能識別它見過的東西，當高速公路上出現一輛側翻的貨車，或者路邊突然冒出一根施工遺棄的水管時，由于這些障礙物不在它有限的類別列表里，檢測框很可能直接漏掉。

占用網絡（Occupancy Network）提供了一條完全不同的感知路徑，百度將其稱為自動駕駛感知從有限檢測到無限理解的轉變。它把車輛周圍的三維空間切成密集的體素網格，每個網格獨立判斷有沒有被占據，而不需要去辨認前面到底是什么東西。這意味著任意形狀、任意類別的障礙物，只要是實體，就能被識別出來。

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百度Apollo從10.0版本起就將占用網絡引入開源框架，2024年初，百度與極越聯合研發的OCC占用網絡在極越01上首次量產上車，這是行業較早將占用網絡從論文推向實車的嘗試，雖然極越最后的結局大家都知道了，但這也是百度智駕的一次商業化落地（相關閱讀：新勢力的繁榮與沒落，從極越 “原地散伙”看行業宿命）。

到2026年，這一技術已更加成熟。與傳統檢測相比，占用網絡在異形障礙物和通用障礙物場景下的感知表現有質的提升，尤其在中國的復雜城區路況中，修路遺留的錐桶、臨時堆放的建材、貨車掉落的雜物，這些過去屬于檢測盲區的東西有了可靠的技術手段來應對。

工程工具與車路協同如何降低智駕門檻？

技術再好，如果開發者用不起來，始終走不出實驗室。2026年，百度為BEV感知模型開發者推出了一套標準化的工具鏈，即Apollo-BEV-Train（模型訓練）、Apollo-BEV-Model-Export（模型導出）、Apollo-Model-Deployment（模型驗證），三個階段順序銜接，覆蓋從算法開發到上車驗證的完整閉環。

開發者不需要從零搭建環境，可以按這套標準流程快速完成模型迭代。對自動駕駛這樣一個工程極其復雜的領域來說，工具鏈是否齊全，很大程度上決定了技術能否擴散到更廣泛的開發者群體中。

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將野從單車拉寬到道路基礎設施上，百度Apollo車路協同在2026年也有新動作，3月發布的車路協同5.0全域方案，打通了車、路、云、人全鏈路數據，據實測數據，這套方案能讓城市道路通行效率提升40%，早晚高峰擁堵時長縮短近一半。這條路線將智能駕駛能力的一部分從車輛轉移到道路上。一輛本身不具備高性能感知硬件的車，駛入已完成智能改造的路段，也能享受到一定級別的高級駕駛能力。

AI芯片與計算基礎設施有哪些新動作？

算法和感知的進步，最終需要算力來托底，百度在AI芯片這個方向上布局已久，昆侖芯是百度旗下自研芯片團隊，2026年1月正式向港交所提交了分拆上市申請。根據公開披露的產品路線圖，昆侖芯M100芯片面向推理場景，計劃2026年量產；M300芯片則面向更高性能需求，同時支持訓練與推理任務，預計2027年初推出。

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在計算基礎設施上，百度針對自動駕駛大模型訓練和推理的算力需求，也在持續擴大部署規模。百度副總裁石清華在2026年4月的一個行業論壇上指出，汽車行業正在從AI訓練階段邁入全量推理時代，行業面臨嚴重的算力短缺，推理算力的占比和調用量正在激增。百度的百舸AI計算平臺與自研昆侖芯芯片形成的底層能力，正成為百度自動駕駛體系里不可或缺的一環。

2026年在百度自動駕駛的技術演進中，能夠看出一條相對清晰的路線，端到端的大模型把決策做得更連貫，占用網絡把感知的邊界向外推了一大步，標準化的工具鏈讓更多人能夠參與進來，車路協同把單車智能的壓力分擔了出去，自研AI芯片則在底層把算力這條命脈攥在自己手里。這五個方向的進展，每一項單獨看都不是革命性的，但當它們被鉚合在一起時，就會構成的是一個完整且可控的自動駕駛技術體系。

最后的話

相較于現在火熱的一些智駕公司或平臺，百度的關注度好像并沒有那么高，也有很多人在評價百度時，采用起個大早，趕個晚集來形容。這種評價不能說全無道理，過去幾年，當一些同行在發布會上頻繁喊出時間表和規模目標時，百度在自動駕駛上的公開聲量的確不算高，但如果把目光從發布會轉向技術棧本身，會看到一個不太一樣的百度。

2026年的百度在端到端大模型、占用網絡感知、車路協同、自研AI芯片和開發者工具鏈上都有實際進展，而且這些進展覆蓋了從感知到決策、從車端到路端、從算法到芯片的完整鏈路。在自動駕駛這樣一個還沒有真正撞線的領域，趕晚集的判斷是否下得太早，最終要看技術積累能在多大程度上轉化為可持續的落地能力，至少從2026年的技術更新來看，百度手里還捏著一把牌，并且這些牌正在一張一張擺上桌面。