在2023年12月2日，我有幸参加百度Apollo举行的技术交流活动，Apollo是一个百度公司开发的开源的自动驾驶项目，这次线下技术交流让我对自动驾驶有了深入的了解。
在活动中，来自Apollo项目的专家们对 Apollo 技术的进行介绍和演示。他们详细并且有耐心地讲解了 Apollo 平台的技术架构演变、功能和应用场景，并通过云实验平台的演示让我感受到了自动驾驶技术的未来。我了解到，Apollo Beta在8.0的基础上对工程、感知算法、开发者工具等方面进行了全面升级，可以实现从车辆感知、决策到执行的全流程自动驾驶。
Apollo Beta在8.0的基础上将工程进行了全面升级，Apollo 8.0首次引入软件包管理的概念，将Apollo各个模块进行了整理并以软件包的形式进行发布，优化了下载安装流程并提升了开发效率。现在，Apollo 新版本Beta推出包管理2.0，将模块按照功能粒度拆分成更小的软件包，开发者可以根据需要自由选择组合。不仅如此，包管理2.0还在功能扩展方面做了优化和提升，大大提高了Apollo的二次开发能力。
Beta在Apollo 8.0的基础上对感知算法进行了升级优化，Lidar检测采用了比较新的CenterPoint模型并使用百度百万级数据进行训练，视觉上采用了Yolo X、Yolo 3D模型，检测效果和泛化性都得到了巨大提升，而且还提供了增量训练，支持独立自主进行模型训练。
另外，Beta感知增加了对4D毫米波的支持，障碍物检测和天气适应性都得到了极大增强。
在新版本Beta中，对Apollo开发者工具Dreamview进行了一系列的技术升级和功能拓展，带来了全新的Dreamview+。新版Dreamview+在多场景使用、自由布局、数据资源、语言支持四个方面进行了全面提升：
- 基于模式的多场景——流程更简洁：以感知、PnC等具体开发场景作为模式分类，精简各类模式下的操作步骤，优化使用流程，提升开发效率；
- 基于面板的布局——可视化更灵活：支持自由配置可视化面板的布局、各面板内容以及大小，使开发者能创建符合自身工作流的操作界面；
- 集成云端资源中心——取用更方便：数据资源集中，可便捷管理和迅速取用，同时进一步加强与 Studio 云端资源互动，可一键下载各类资源用于算法测试，包括地图、场景、车辆配置、数据包等，进一步丰富开发者资源库。
- 新人引导与中英切换——上手更轻松：可视化提供使用引导，协助新开发者快速学习操作流程及步骤，降低学习和探索成本；全量功能支持中英切换，降低专业名词理解难度，响应国内外开发者诉求。
在专家的演讲之后，主办方安排了自由讨论时间，我与其他参会者进行了交流和互动。这让我有机会认识来自不同单位的自动驾驶相关专业人士，与他们分享了自己的见解和感受。我们交流了自动驾驶技术在未来可能的发展趋势、面临的挑战以及有效的解决方案。通过与他们的交流，我扩展了自己的视野，还获得了一些宝贵的建议和启发。
参加这次 Apollo 技术交流活动让我对自动驾驶技术有了更全面的认识。我深刻体会到自动驾驶技术的发展正在推动着交通行业的变革，它将为人们的出行带来更大的便利和安全。同时，我也意识到自动驾驶技术仍然面临着诸多挑战，需要不断的创新和突破。
