全球自動駕駛激戰，滴滴與清華走出一條技術新路

新智元報道

編輯：犀牛

【新智元導讀】從STAPO算法到Robotaxi落地，滴滴與清華這次聯手，押注的不是一時熱度，而是自動駕駛下一個十年的底層勝負手。

2026年4月，全球自動駕駛競賽已經進入白熱化。

一邊是Waymo高歌猛進：每周完成50萬次付費出行，一年翻了一番，業務擴展到10座城市。

另一邊，特斯拉的Austin Robotaxi車隊活躍車輛只有44輛，馬斯克去年許下的「年底500輛」并沒有兌現，NHTSA的調查也始終懸在頭頂。

更有意思的是，在海外聽證會上，Waymo和特斯拉的高管罕見地說了同一句話：如果本國不盡快加速立法，中國將主導自動駕駛的未來。

這個「中國」，當然不是一個抽象概念。

就在全球巨頭正面纏斗的同時，北京清華園里，一件看起來不算喧嘩、卻可能影響深遠的事，正在悄悄發生。

滴滴自動駕駛成立「深穹遠航實驗室」，與清華大學李升波教授課題組達成產學研深度融合專項合作，雙方聯合提出的STAPO算法論文正式發布，大模型強化學習微調領域取得了令人矚目的突破。

這背后是一家積累近十年的出行科技公司，和中國最頂尖的智能駕駛學術團隊之間，一次關于底層能力的深度握手。

一位「隱形冠軍」教授

要理解這次合作的分量，先要看看李升波教授背后站著的那所學院。

清華大學車輛與運載學院，是中國車輛工程領域最重要的學術高地之一。

它的歷史可以追溯到上世紀三十年代，在國內車輛工程人才培養、汽車前沿研究、產業協同創新等方面，長期處在第一梯隊。

而李升波，正是這塊高地上最活躍、也最能打的一位實戰派學者。

他是清華大學車輛與運載學院、人工智能學院長聘教授，曾在斯坦福、密歇根、伯克利等世界名校學習和工作，發表論文200余篇，引用超過22600次，連續4年入選愛思唯爾中國高被引學者。

但這些頭銜和數字，還不是最關鍵的。

真正讓業內看重他的，是他既懂理論，又能落地。

一方面，他主導研發的DSAC系列強化學習算法，在國際上做到了領先水平；另一方面，他還參與推動了國內首個全神經網絡端到端自動駕駛系統IDrive，讓算法不只停留在論文里，而是能真正跑上真實道路、進入真實車輛。

滴滴自動駕駛選擇和清華合作，看中的其實正是這一點：不是單純借高校的名頭，而是要把學術能力真正轉化成工程能力。

STAPO：給大模型訓練「拔毒刺」

雙方合作后拿出的第一個標志性成果，就是STAPO。

這個名字聽上去很技術，但它解決的問題，其實并不難理解。

打個比方：一個學生考試得了高分，但解題過程里夾雜了幾行莫名其妙的亂碼。

你如果拿這份卷子去教別的學生，這些亂碼也可能被當成「正確步驟」學進去。

大模型強化學習訓練里，恰恰就存在類似問題。STAPO做的事情，就是把這些「壞信號」揪出來。

這些被剔除的虛假詞元只占極少一部分，大約只有0.01%。

也就是說，不需要大刀闊斧重構訓練體系，只要精準處理掉極少量的噪聲，就能顯著改善訓練效果。

研究團隊已經明確，要把STAPO進一步用于自動駕駛端到端模型的微調訓練，幫助無人車在遇到陌生復雜路況時，也能保持更穩定的判斷和更強的泛化能力。

這就是它真正讓人興奮的地方：它不是停在紙面上的算法技巧，而是可能從推理任務走向物理世界，真正進入自動駕駛和機器人系統的大腦。

從論文到道路，從算法到車輪，這正是滴滴與清華這次合作最有分量的意義。

產學研融合的「中國范式」

縱觀全球，企業與頂尖高校深度綁定從來不是新鮮事。

Waymo的根，連著斯坦福大學DARPA挑戰賽時代的積累；特斯拉前AI負責人Karpathy也出身斯坦福AI實驗室。

福特、通用、豐田、大眾等傳統車企，也都長期和高校研究機構保持深度合作。

這背后其實只有一個樸素規律：自動駕駛不是只靠工程堆出來的行業，它必須持續吸收最前沿的理論、算法和人才。

沒有頂尖學術力量的支撐，企業很難長期領先。

滴滴與清華的合作，正是中國企業在這條規律上的一次深度實踐。

2026年1月16日，程維率隊訪問清華大學，雙方簽署了產學研深度融合專項合作協議，以及未來出行聯合研究中心二期合作協議。

清華看重的是滴滴的真實場景和產業能力，滴滴看重的是清華的學術實力和人才資源。

雙方想做的，不是簡單「聯合發論文」，而是搭一條真正貫通的鏈路：從研究、到工程、再到商業落地。

深穹遠航實驗室，就是這條鏈路的載體。

它采用「實體運營+資源共用+聯合攻關」的方式，把高校的原創研究與企業的真實場景、工業級算力和工程體系對接起來。

這樣一來，論文不再只是論文，代碼也不再只停在實驗室里，而是能盡快進入車輛、進入道路、接受真實世界的檢驗。

這就是它更高一層的意義——它指向的不是一次合作，而是一種中國式產學研融合的新范式。

十年埋頭拉車的低調務實派

滴滴自動駕駛的故事，要從2016年說起。

那一年，滴滴剛剛在網約車大戰中突破重圍。

時任滴滴聯合創始人兼CTO的張博，用整整一年時間去看全球自動駕駛產業，最后得出了一個判斷：L4自動駕駛真正進入人們生活，大概需要十年。

它不會在兩三年內突然量產，也不會遙遙無期。

從2016到2026，正好十年。

這十年里，滴滴自動駕駛其實一直在往前走，只是風格始終偏低調。

2019年業務獨立運營，2020年在上海推出L4級載人測試并完成超5億美元融資，2021年發布連續5小時無接管路測視頻，2023年開啟商業化運營并發布Robotaxi概念車和多項核心硬件，2024年與廣汽埃安推進合資合作，2026年1月首款Robotaxi量產車R2正式交付。

放在整個行業里看，這條軌跡并不慢，甚至相當扎實。

只是過去很多年，外界對滴滴的關注更多集中在網約車平臺本身，而忽略了它其實是國內最早系統布局L4自動駕駛的一批企業之一，而且從未真正停下研發的腳步。

不像很多主營自動駕駛的公司頻繁對外發布技術和運營數據，滴滴自動駕駛更像是一個「埋頭拉車、抬頭看路」的低調務實派。

張博曾坦言,我們認為還需要進一步專注地打磨技術、打磨產品，把它打磨得更好以后，再推出到用戶那里。

如今，隨著國內自動駕駛政策法規逐步明晰，行業環境持續改善，滴滴自動駕駛也開始顯露出厚積薄發的實力。

在技術層面，它已經掌握感知、預測、決策、控制、大規模仿真系統、大規模機器學習平臺在內的L4級自動駕駛全棧核心技術，實現了自主可控，關鍵零部件國產化率超過90%。

在運營層面，滴滴自動駕駛已連續安全運行2100天，北京和廣州的全無人載客測試，保持安全穩定的運行表現。

而在量產層面，滴滴和廣汽埃安建立起深厚的合作關系，新款Robotaxi已經交付，具備全球化能力，今年也將陸續在廣州、北京等城市逐步示范應用。

就在4月11日，智能電動汽車發展高層論壇（2026）在北京國家會議中心舉辦，滴滴聯合創始人、滴滴自動駕駛公司CEO張博登臺演講，系統性闡述了滴滴自動駕駛的核心理念與全球化路徑。

張博在演講中強調：安全與體驗是自動駕駛行穩致遠的根基。

他指出，L4級自動駕駛不僅可有效降低事故風險、提升交通安全，還將革新汽車體驗形態，打造智能移動出行空間。

經過十年積累，滴滴自動駕駛在AI核心技術、車規級硬件體系、海量真實場景三大層面實現了關鍵突破與深度融合。

活動現場，與廣汽埃安聯合打造的新一代Robotaxi車型R2同步亮相。

這款車搭載滿足中歐雙五星安全標準的車身平臺與多重安全冗余體系。

除了不斷打磨L4技術能力，滴滴自動駕駛還深度聚焦用戶體驗——車輛可根據用戶需求提前調整燈光、音樂、空調與座椅姿態，將出行工具升級為舒適、個性化的移動空間。

張博還在演講中指出，混合出行網絡是自動駕駛冷啟動的最佳路徑。

依托滴滴出行平臺可保障用戶打車的即時性和靈活性，同時實現自動駕駛車輛的有序落地，在真實場景中持續迭代技術與服務。

基于獨特的智能調度系統，滴滴自動駕駛已在廣州等地落地混合派單模式，為用戶提供靈活可靠的出行選擇。

在全球化層面，張博直言，當前自動駕駛已成為全球科技競爭焦點，Robotaxi出海不僅考驗技術實力，更考驗安全體系與本地化服務能力。

不同于特斯拉、英偉達等公司，滴滴自動駕駛正在探索一條新的路徑——基于滴滴在海外14個國家的運營積累，以及自身在AI技術、硬件和出行場景上的體系能力，以混合網絡的業態加速中國自動駕駛成果全球落地。

阿聯酋將是滴滴自動駕駛國際化的第一站。滴滴自動駕駛正立足本地，攜手阿聯酋合作伙伴推進Robotaxi應用，計劃年內開展測試與試點探索。

主業反哺：滴滴獨有的「穩健基因」

滴滴在自動駕駛上還有一個別人很難復制的優勢：它背后有一個龐大而穩定的主營業務體系。

2025年，滴滴全年總營收2267億元，同比增長9.6%；國內出行業務調整后EBITA達到123.51億元。2025年對重點海外市場加大投入，國際業務保持高速增長。

也就是說，滴滴做自動駕駛，在一個有現金流、有場景、有運營能力的大體系中穩步往前走。

這件事特別重要。

因為自動駕駛行業這些年最不缺的，就是「理想很豐滿，現實很骨感」的案例。

Cruise停擺，Argo AI關閉，不少公司在技術還沒完全成熟、商業模式也沒跑通的時候，就先被高投入和長周期拖住了。

滴滴的路子不一樣。

它沒有把自動駕駛當成一場孤注一擲的豪賭，而是把它看作整個出行生態的自然延伸。

平臺調度、混合派單、車輛管理、充電補能、安全治理，這些聽起來不如模型、芯片、世界模型那么「性感」，卻恰恰是Robotaxi真正規模化時最關鍵的能力。

說到底，出行不是一個可以拿乘客冒險的行業。

在這個領域，「快」從來不是最高美德，「穩」才是底線。

滴滴聯合創始人、滴滴自動駕駛CEO張博曾說：滴滴始終堅持負責任的科技創新。

對于一家日均服務千萬級訂單的出行平臺來說，在面對安全問題時，必須有足夠的敬畏心。

這也是滴滴為什么一直強調「負責任的科技創新」。

自動駕駛的未來，屬于「慢即是快」的人

今天的自動駕駛賽道，很容易讓人產生一種錯覺：誰沖得最快，誰就贏了。

但真正漫長的技術長跑里，最后留下來的，往往不是最會喊口號、最會搶頭條的那一個，而是底盤最穩、系統最完整、后勁最足的那一個。

滴滴自動駕駛與清華大學這次合作，真正打動人的地方，也正在這里。

它在最底層的算法、最核心的人才、最真實的場景和最復雜的工程體系之間，搭起了一座長期有效的橋。

從STAPO出發，沿著多模態大模型、世界模型、強化學習一路往下走，最終落到真實道路上每一次更安全、更舒適、更可靠的出行體驗——這條路也許不算最熱鬧，但很可能是最扎實的一條路。

自動駕駛的終局競爭，不在于誰最先聲稱自己到達了終點，而在于誰真正有能力讓千千萬萬的普通乘客放心地乘坐、把安全交給自動駕駛企業。

在這場關于安全、信任和產業主導權的長跑里，滴滴自動駕駛與清華大學寫下的這一筆，也許還不是高潮，但很可能已經是答案的開頭。