[首发于智驾最前沿微信公众号]在智能驾驶领域，有些公司擅长说话，有些公司擅长做事。百度在自动驾驶领域的投入可以追溯到2013年，到现在已超过十年。这十年间，百度搭建了全球最大的自动驾驶开放平台Apollo，积累了超过1.5亿公里的L4级自动驾驶测试里程，打造了全球规模最大的Robotaxi车队之一。
然而在主流媒体中，百度的名字更多出现在AI大模型和搜索业务上，它在自动驾驶底层技术上的积累反而没有太多的声音。一个在全球范围内同时拥有高精地图、自研AI芯片、开源平台和规模化运营能力的自动驾驶参与者，在2026年的自动驾驶领域还有技术新突破吗？
端到端模型做了什么根本性的改进？
过去几年，主流的自动驾驶系统一直靠模块化架构支撑，感知、预测、规划、控制各跑各的模型，再靠规则把结果串起来。这套架构上的每个模块只看自己的事，上一个环节的误差传到下一个环节会被放大，而且各模块间缺乏对环境反馈的闭环理解。
2024年，百度发布了Apollo ADFM大模型，这是全球首个支持L4级自动驾驶的大模型，基于大模型技术重构了自动驾驶算法体系，兼顾安全性和泛化性，据称安全性高于人类驾驶员十倍以上，覆盖城市级全域复杂场景。
到2026年，ADFM已经进入了更成熟的阶段，1月发布Apollo开放平台11.0版本时，核心方向之一就是让功能型无人车实现从发车准备、路线设定、自动驾驶行驶、任务执行、异常接管到回库停车的完整端到端作业流程。车辆不再依赖大量人工规则来衔接不同任务，模型直接从感知数据出发，端到端地决定车辆动作。
在这个方向上，百度与上海交通大学联合提出的FlowAD框架是一次有明确数据支撑的探索，该成果于2026年3月被机器学习顶会ICLR 2026录用。在FlowAD框架下，当车辆做出如变道或减速动作时，周围其他交通参与者的行为会也会因此改变。
传统反应式规划只看当前状态做反应，不考虑自车动作如何反过来影响整张场景图。FlowAD是在特征层面显式地建模相对场景流，让模型理解自己动一下之后别人会怎么动。在nuScenes数据集的标准测试中，这项改进使碰撞率降低了19%，响应速度提升60%，为端到端模型带来了直接的性能增益。
占用网络带来了什么质的变化？
端到端模型解决的是决策问题，但决策的前提是看得清楚、看得完整。传统目标检测有一个根深蒂固的局限，那就是模型只能识别它见过的东西，当高速公路上出现一辆侧翻的货车，或者路边突然冒出一根施工遗弃的水管时，由于这些障碍物不在它有限的类别列表里，检测框很可能直接漏掉。
占用网络（Occupancy Network）提供了一条完全不同的感知路径，百度将其称为自动驾驶感知从有限检测到无限理解的转变。它把车辆周围的三维空间切成密集的体素网格，每个网格独立判断有没有被占据，而不需要去辨认前面到底是什么东西。这意味着任意形状、任意类别的障碍物，只要是实体，就能被识别出来。
百度Apollo从10.0版本起就将占用网络引入开源框架，2024年初，百度与极越联合研发的OCC占用网络在极越01上首次量产上车，这是行业较早将占用网络从论文推向实车的尝试，虽然极越最后的结局大家都知道了，但这也是百度智驾的一次商业化落地（相关阅读：新势力的繁荣与没落，从极越 “原地散伙”看行业宿命）。
到2026年，这一技术已更加成熟。与传统检测相比，占用网络在异形障碍物和通用障碍物场景下的感知表现有质的提升，尤其在中国的复杂城区路况中，修路遗留的锥桶、临时堆放的建材、货车掉落的杂物，这些过去属于检测盲区的东西有了可靠的技术手段来应对。
工程工具与车路协同如何降低智驾门槛？
技术再好，如果开发者用不起来，始终走不出实验室。2026年，百度为BEV感知模型开发者推出了一套标准化的工具链，即Apollo-BEV-Train（模型训练）、Apollo-BEV-Model-Export（模型导出）、Apollo-Model-Deployment（模型验证），三个阶段顺序衔接，覆盖从算法开发到上车验证的完整闭环。
开发者不需要从零搭建环境，可以按这套标准流程快速完成模型迭代。对自动驾驶这样一个工程极其复杂的领域来说，工具链是否齐全，很大程度上决定了技术能否扩散到更广泛的开发者群体中。
将野从单车拉宽到道路基础设施上，百度Apollo车路协同在2026年也有新动作，3月发布的车路协同5.0全域方案，打通了车、路、云、人全链路数据，据实测数据，这套方案能让城市道路通行效率提升40%，早晚高峰拥堵时长缩短近一半。这条路线将智能驾驶能力的一部分从车辆转移到道路上。一辆本身不具备高性能感知硬件的车，驶入已完成智能改造的路段，也能享受到一定级别的高级驾驶能力。
AI芯片与计算基础设施有哪些新动作？
算法和感知的进步，最终需要算力来托底，百度在AI芯片这个方向上布局已久，昆仑芯是百度旗下自研芯片团队，2026年1月正式向港交所提交了分拆上市申请。根据公开披露的产品路线图，昆仑芯M100芯片面向推理场景，计划2026年量产；M300芯片则面向更高性能需求，同时支持训练与推理任务，预计2027年初推出。
在计算基础设施上，百度针对自动驾驶大模型训练和推理的算力需求，也在持续扩大部署规模。百度副总裁石清华在2026年4月的一个行业论坛上指出，汽车行业正在从AI训练阶段迈入全量推理时代，行业面临严重的算力短缺，推理算力的占比和调用量正在激增。百度的百舸AI计算平台与自研昆仑芯芯片形成的底层能力，正成为百度自动驾驶体系里不可或缺的一环。
2026年在百度自动驾驶的技术演进中，能够看出一条相对清晰的路线，端到端的大模型把决策做得更连贯，占用网络把感知的边界向外推了一大步，标准化的工具链让更多人能够参与进来，车路协同把单车智能的压力分担了出去，自研AI芯片则在底层把算力这条命脉攥在自己手里。这五个方向的进展，每一项单独看都不是革命性的，但当它们被铆合在一起时，就会构成的是一个完整且可控的自动驾驶技术体系。
最后的话
相较于现在火热的一些智驾公司或平台，百度的关注度好像并没有那么高，也有很多人在评价百度时，采用起个大早，赶个晚集来形容。这种评价不能说全无道理，过去几年，当一些同行在发布会上频繁喊出时间表和规模目标时，百度在自动驾驶上的公开声量的确不算高，但如果把目光从发布会转向技术栈本身，会看到一个不太一样的百度。
2026年的百度在端到端大模型、占用网络感知、车路协同、自研AI芯片和开发者工具链上都有实际进展，而且这些进展覆盖了从感知到决策、从车端到路端、从算法到芯片的完整链路。在自动驾驶这样一个还没有真正撞线的领域，赶晚集的判断是否下得太早，最终要看技术积累能在多大程度上转化为可持续的落地能力，至少从2026年的技术更新来看，百度手里还捏着一把牌，并且这些牌正在一张一张摆上桌面。