百度地图赛题专家解读来了，助力选手冲击决赛百万奖池

互联网地图过去只是导航工具，如今越来越多地承担开发基础设施的角色，给智能体和大模型应用提供位置感知能力，定位、路线规划、时空数据正从给 App 调用转向给 AI 调用。 工业场景里，园区、能源设施、物流网络都要在地图上实时展示海量设备数据，设备监控要同时呈现上万个点位。持续更新、高频交互之下，传统渲染方式容易加载慢、阻塞主线程、掉帧卡顿。 民生场景里，国家推行 15 分钟便民生活圈建设，居民步行一刻钟要能获得基础医疗、教育、购物、养老等服务，但社区规划依赖人工普查和静态数据，红绿灯、过街天桥、施工围挡都会改变实际步行范围，盲区很难被发现。 2026 上海开源软件应用创新大赛上，百度地图针对这两个痛点提出两道赛题，分别是《15 分钟生活圈智能体检与规划助手》和《海量空间数据流式高性能渲染技术》。 两道题，两种考法 命题一《15 分钟生活圈智能体检与规划助手》属于「开源 AI 工具赛道」。参赛者基于百度地图开放能力开发一款 Web 或小程序应用，输入社区中心点坐标，系统自动算出基于真实路网的 15 分钟步行等时圈，统计圈内民生设施覆盖，输出可视化体检报告并标注设施匮乏的灰色区域。 评审看四件事，功能正确性与覆盖率占 40%，重点在 API 调用是否稳定、等时圈热力图是否准确、能否识别服务盲区；API 深度调用与工程优化占 30%；产品交互与开源工程规范各占 15%。 命题二《海量空间数据流式高性能渲染技术》属于「AI+工业软件赛道」。百度地图 JSAPI 提供 WebGLLayer 自定义图层扩展能力，把业务空间数据接入 WebGL 渲染流程，借助 GPU 并行计算完成海量数据绘制。参赛者基于这一能力，面向工业园区、设备监控、物流运输、管网运行等场景构建渲染方案，把数据获取、解析、渲染异步化，做到边下载、边处理、边显示，并用 GPU Buffer 管理与 Shader 优化保持交互流畅。 评审四项，WebGL 高性能渲染能力占 40%，流式数据处理能力占 25%，实时交互与系统性能占 20%，工业场景应用与工程实现占 15%。 两道题技术栈不同，一道偏 GIS 分析与产品落地，一道偏图形渲染与性能工程，想清楚投哪一道，光看文档未必够。 9 月 18 日 19:00，百度资深研发工程师李高锋将做客「OSC开源社区」视频号直播间，现场解读这两道赛题，讲命题背景、解题思路和备赛要点，并回答选手提问。 李高锋 2015 年加入百度，长期做百度地图 Web 渲染引擎研发，负责核心引擎的技术架构设计与性能优化，主导过 JSAPI 4.0、JSAPI Three、数字孪生引擎等核心产品，推动二维三维一体化渲染、海量空间数据可视化方向演进。 正在准备这两道赛题，或者还在犹豫要不要报名的朋友，都可以带着问题来直播间。大赛报名截止 10 月 11 日，总决赛 10 月 29 日在上海张江人工智能创新小镇举办，30 支入围决赛的队伍将通过线下路演争夺价值 100 万元的总奖金。听完直播再动手，也不迟。 欢迎扫码预约直播：