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今年是百度Apollo自动驾驶平台成立7周年的重要时刻。七年前,Apollo项目的启动标志着中国自动驾驶事业的崛起,为我们这个时代带来了全新的科技革新。

自从2017年正式开源以来,Apollo已经成长为全球最具影响力的自动驾驶平台之一。这个开放、共享的生态系统不断吸引着来自全球各界的优秀力量加入,推动着自动驾驶技术的快速发展。

在过去的七年里,Apollo团队与合作伙伴携手攻克了一个又一个技术难关,不断优化和完善系统,为商业化应用提供了丰富的解决方案。我们见证了从概念到量产的蜕变,见证了自动驾驶技术在城市交通、物流配送等领域的广泛应用。

今年,我有幸受邀参加了Apollo 7周年大会，让我对Apollo自动驾驶平台有了更加深刻的了解. 今天我想跟大家一起分享一下Apollo 7周年大会的主要内容和心得体会.

活动链接
Apollo开放平台企业生态计划https://apollo.baidu.com/community/article/1262

阿波罗X企业自动驾驶解决方案

阿波罗已经发布了7周年，吸引了众多开发者。然而，随着技术发展和产业应用落地，越来越多的企业对阿波罗的应用提出了更高的要求。因此，阿波罗推出了阿波罗X企业自动驾驶解决方案，包括提供企业预制套件、推荐硬件选型、完整丰富的研发和运维工具链等。此外，还关注了自动驾驶企业在实际应用过程中的痛点问题，如提高开发效率、降低成本等。

自动驾驶技术提升与挑战

阿波罗开放平台产品负责人熊伟老师还与我们讨论了企业在技术能力、团队建设、产品能力和组织能力等方面的提升，以及自动驾驶研发过程中的挑战。为了应对这些挑战，企业需要从功能研发转换为指标驱动数据驱动，并提供更加低成本量产的车规级硬件软件部分包。同时，企业还需要提供多方位的推广方式，如官网推荐合作项目等。此外，会议还介绍了自动驾驶的核心要求，包括道路和交通设施、交通参与者、环境等方面的要求。基于对ODD和作业流程的梳理，企业可以得到具体的场景功能要求，如电力的阅读、垃圾分类和处理等。

自动驾驶系统功能与性能的详细解析

此外,熊伟老师还介绍了自动驾驶系统在起步、巡航、定速巡航、路口操作等方面的功能需求。

• 在起步阶段，需要处理路侧障碍事故和坡道情况；

• 在巡航阶段，需要通过减速带、弯道和主动路径变道进行行驶；

• 在路口操作时，与交通信号灯交互识别信号灯，并按照路径规划执行。

自动驾驶系统的软件和硬件指标

包括:

感知功能模块

1）优化Lidar与Camera的融合效果：在感知技术方面，Apollo已经降低了Lidar与Camera数据融合的复杂性，并利用大规模的百万级别标注数据对模型进行了深入训练，从而显著提高了感知的准确率和召回率。 2）异形障碍物检测改进：针对园区场景中常见的异形障碍物，Apollo面临着深度模型训练时缺乏相似标注数据的挑战，这导致检测效果不佳。为此，Apollo引入了新的背景分割算法，该算法能够与深度学习模型协同工作，共同提高异形障碍物的检测召回率。

安全功能模块

• 在确保功能增强的同时，9.0版本在安全性和稳定性方面进行了显著优化，并经过多方验证：

1）安全性提升：9.0版本提供从信息采集、异常监测、故障报警、故障处理及展示的全流程功能安全机制，覆盖硬件、软件、车体、网络多种故障维度，同时支持企业开发者根据自身需要定制故障类型。 2）稳定性保障：Apollo联合企业合作伙伴经过两个多季度的持续测试，并在教育、矿卡、物流、环卫、巡检等超5个场景落地，经过10余家合作伙伴验证，自动驾驶任务成功率稳定在98%以上。通过功能增强、安全及稳定性提升，结合核心层的工程结构、算法能力和文档升级，整体适配环节减少40%，代码阅读量减少90%，代码调试量减少80%，企业开发者一周内即可完成自动驾驶实车闭环。

自动驾驶硬件与软件的定制与应用

在自动驾驶软硬件定制和应用方面,熊伟老师介绍了自动驾驶中间件CRT的定制化应用，以及硬件和软件方面的需求。CRT已经通过产业级商业应用，表现优秀，今年将进行进一步增强，以保障其延时稳定性。硬件方面，以叉六功放机为主，合作伙伴中跑得比较多的是Arm架构芯片。关于相机，包括相机的时钟同步和驱动，目前已经有一些合作计划。激光雷达方面，已经与多家厂商合作，完成了主流传感器的接入和适配。定位设备方面，已经完成适配和支持，后面还会增强共建共享的硬件生态机制。企业协同开发工具链包括功能研发、实操闭环和数据管理工具，目前已经发布并逐步完善。

研发平台功能升级与优化策略

在研发平台功能升级与优化策略方面,熊伟老师主要讨论了研发平台在功能研发转向指标驱动数据驱动的过程中，如何从仿真测试转向模型训练和车队运营管理。

• 首先，仿真测试方面，将增加场景数量和编辑功能，支持大规模并发。
• 其次，模型训练方面，将提供增量训练方式，并发布模型。
• 最后，车队运营管理平台方面，将与第三方合作共建数据管理平台，包括记录、应用和数据挖掘等方面。

地图工具优化与仿真平台应用

在地图工具优化与仿真平台应用方面熊伟老师主要介绍了地图工具的优化和增强，包括地图数据采集、可视化、生成和编辑等功能。相较于之前工具，该版本效率较高，应用性较好，支持阿波罗9.0及之前的版本。 仿真平台也是一个重要的研发提效工具，提供了场景编辑、资源管理、仿真运行、回放等功能，支持静音路测等场景快速转换。此外，还介绍了数据闭环的完整方案，包括数据记录、加工标注等，并提倡与合作伙伴深度合作，共建能力。

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自动驾驶软件的合作模式与阿波罗开放平台

胡旷老师介绍了Apollo平台的三种合作模式，包括基础合作、订阅服务和定制化。

1. 基础合作:可以获得自动驾驶软件版本、文档、问题解答支持、培训等，帮助快速完成应用适配。

2. 订阅服务:可以获得软件版本、硬件推荐、研发和车辆集成工具链等，并提供专项培训和人才招聘。

3. 定制化方式:可以提供面向场景化的功能、场景化硬件套件和丰富的企业培训。最后，鼓励大家加入阿波罗开放平台，共同推进企业应用落地。

生态共创计划与硬件生态伙伴

在生态共创计划与硬件生态伙伴方面,胡旷老师介绍了Apollo工具服务层的发展历程，从1.0到2.0的升级，以及在硬件设备层和软件应用层的拓展。 同时，提到了开源社区的建设，降低了自动驾驶技术从业者的门槛，并为企业场景落地和教育人才培养提供了完整的商业解决方案。 此外，还介绍了生态伙伴计划，通过开放硬件接入标准，吸引了全球众多优秀厂商加入，为开发者提供了多样化的硬件适配体验。 最后，推出了共创会员计划，旨在与合作伙伴共享商业市场红利，共建维护好开源社区共同根基。

总结

参加百度Apollo自动驾驶平台7周年大会是一次非常有意义的经历。在这次大会中，我深刻地感受到了自动驾驶技术的快速发展和应用前景。从百度工程师们的展示和演讲中，我看到了他们对自动驾驶技术的热情和执着。我相信，在不久的将来，自动驾驶技术将会成为我们生活中不可或缺的一部分，为我们带来更多的便利和安全。最后,祝Apollo平台越办越好,能够引领中国汽车走向世界.