【与 Apollo 共创生态:展望自动驾驶全新未来】

news2024/10/6 16:22:59

1、引言

历经七年的不懈追求与创新,Apollo开放平台已陆续推出了13个版本,汇聚了来自全球170多个国家与地区的16万名开发者及220多家合作伙伴。随着Apollo开放平台的不断创新与发展,Apollo在2024年4月19日迎来了Apollo开放平台的七周年大会,在这七年间,Apollo与众多合作伙伴及开发者携手并进,共同见证了Apollo开放平台跨越式成长。
在这个激动人心的重要时刻,有幸观看了Apollo开放平台七周年大会的直播,深受启发,看到了自动驾驶技术在过去七年中取得的巨大进步,令人印象深刻。

Apollo

Apollo是一个开放、完整、安全的自动驾驶平台,助力开发者快速搭建自动驾驶系统。
这个平台它将能帮助合作伙伴快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统,与封闭的系统相比,Apollo能以更快的速度成熟,让每个参与者得到更多的受益,提供技术领先,覆盖广,高自动化的高精地图服务,全球唯一开放,拥有海量数据的仿真引擎,全球开放数据量第一。基于深度学习自动驾驶算法演示和算法评比的Road hackers。

Apollo拥有开放的简单城市路况的自动驾驶能力,拥有高速公路+普通城市道路的全自动驾驶能力,它汇聚了众多的OEM厂商,Tier1、网络运营商、政府机构、高校、科研机构、出行服务商、初创企业和个人开发者。

2、Apollo开放平台

Apollo开放平台是百度公司推出的一个面向自动驾驶领域的开放式平台。该平台旨在为开发者提供丰富的工具和资源,帮助开发者加速自动驾驶技术的研发和应用。
Apollo开放平台为开发自动驾驶技术的企业和个人提供了便利的条件和环境。

同时在七周年之际,Apollo开放平台推出企业生态计划,继续以开放的姿态,引领技术革新,与合作伙伴共同在未来的旅程中共创更加辉煌的明天。

3、Apollo平台企业生态计划

在这里插入图片描述
随着技术的发展和产业的落地,Apollo平台除了开源项目,还推出了Apollo X企业解决方案;其中的Apollo开源项目,提供开源的技术框架与丰富的社区资源,建立广泛的技术共识,降低个人开发者技术门槛。

(1)Apollo X 企业自动驾驶解决方案

Apollo X企业解决方案是面向企业为了加速企业场景应用落地。Apollo X企业解决方案是面向企业客户,提供特定场景预制套件和企业协同开发工具链,它包括了Application X企业预制套件Studio X企业协同工具链,通过合作服务,助力客户自研产品应用落地。
它结合了百度在人工智能和自动驾驶领域的技术优势,为企业提供了一整套的自动驾驶解决方案,包括高精度地图、感知、定位、规划、控制等模块。
在这里插入图片描述
Apollo X企业解决方案旨在帮助企业降低自动驾驶技术研发的门槛,加速自动驾。详细方案可以在点击查看:Apollo X企业解决方案
其中方案含义的四大优势:

  1. 易于可扩展性框架
    基于软件包管理快速上手
    多层次扩展方式降低门槛
  2. 产业应用研发范式
    源自产业实践的人+ 云+车开发模式
    自动驾驶研发全阶段覆盖的工具链
  3. 自主可控核心技术
    自研自动驾驶高性能框架
    基于场景优化的定位,感知等能力
  4. 开放生态
    企业硬件套件解决核心硬件成本
    生态硬件提供丰富选项
Application X企业预制套件

覆盖多ODD(Operational Design Domains)与多样化的作业流程需求,从快递配送到矿区运载,从园区接驳到道路清扫,我们提供丰富的场景用途。
在这里插入图片描述

Studio X企业协同工具链

1、提供从算法开发到车辆动力学模拟的全套工具,支持快速迭代和仿真测试。
2、通过实车模式、状态监测和版本管理,实现从研发到实车测试的无缝对接。
3、 智能采集、数据挖掘和标注管理,为模型算法迭代提供强有力的数据支持。

Apollo X 企业自动驾驶解决方案,专为企业自动驾驶产品开发而设计。从算法开发到实车测试,提供一站式支持。
这一方案以高性能和可靠性为核心,助力企业快速实现自动驾驶技术的商业化落地,推动智能化未来。

(2)Apollo开放平台携手伙伴共创生态

Apollo开放平台秉承其核心理念——开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢,致力于推动自动驾驶技术的革新与发展。为了深化并持续推进生态共创合作,Apollo开放平台在现有伙伴关系基础上,推出了全新的共创会员伙伴计划。共创会员计划旨在与合作伙伴共享市场机遇,实现共赢发展。
在这里插入图片描述
加入共创会员的合作伙伴将有机会一起分享到广阔的商业市场机遇。
作为会员,将会获得包括优先技术访问、决策参与和定制支持在内的专属权益。
在这里插入图片描述

Apollo共创会员

共创会员的主要权益:

能力赋能:获得企业培训和行业交流活动的机会。
社区共建:参与定期的圆桌会议,拥有项目提案权。
商机共享:有机会加入Apollo商业解决方案货架,参与商业项目。
营销共享:参与Apollo主办的行业会议,官网logo展示,媒体发布,人才招聘等。

了解更多详细信息可看:Apollo开放平台生态计划

4、学习与展望

通过观看了Apollo开放平台七周年大会直播,更加深入了解了自动驾驶技术的发展现状和未来趋势,认识到Apollo开放平台在各个行业的广阔应用前景。它推出的企业生态计划,在自动驾驶领域能提供的丰富资源和技术支持,这对于企业开发自动驾驶应用具有重要意义。

学习

Apollo平台企业生态计划的创新点:

  1. 开放平台:Apollo平台为企业提供了开放的技术平台,让更多的企业可以接入和使用自动驾驶技术,从而推动整个行业的发展。
  2. 综合解决方案:Apollo平台提供了一整套的自动驾驶解决方案,包括高精度地图、感知、定位、规划、控制等模块,帮助企业快速实现自动驾驶技术的研发和应用。
  3. 生态合作:Apollo平台与各类企业展开合作,构建生态系统,共同推动自动驾驶技术的发展和应用,实现产业链上下游的协同创新。
  4. 数据共享:Apollo平台通过数据共享机制,让企业可以获取到丰富的数据资源,从而加速自动驾驶技术的研发和应用,降低企业的研发成本。

展望未来

随着自动驾驶技术的不断发展和应用,Apollo平台企业生态计划将在未来发挥更加重要的作用,为推动自动驾驶技术的发展和应用做出更大的贡献。
我们也要随着时代的发展,跟紧脚步,参与到Apollo开发者社区平台,与Apollo平台共同探索自动驾驶技术的未来。 共同努力使自动驾驶技术能够在更多领域取得突破,带来更大的社会和经济效益。最后,也期望Apollo平台企业生态计划在未来能够更好地服务于企业和社会,实现可持续发展和共同繁荣,在多个领域发光发热!!!!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1642486.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

43 单例模式

目录 1.什么是单例模式 2.什么是设计模式 3.特点 4.饿汉和懒汉 5.峨汉实现单例 6.懒汉实现单例 7.懒汉实现单例(线程安全) 8.STL容器是否线程安全 9.智能指针是否线程安全 10.其他常见的锁 11.读者写者问题 1. 什么是单例模式 单例模式是一种经典的&a…

保研面试408复习 1——操作系统、计网、计组

文章目录 1、操作系统一、操作系统的特点和功能二、中断和系统调用的区别 2、计算机组成原理一、冯诺依曼的三个要点二、MIPS(每秒百万条指令)三、CPU执行时间和CPI 3、计算机网络一、各个层常用协议二、网络协议实验——数据链路层a.网络速率表示b.数据…

机器学习的两种典型任务

机器学习中的典型任务类型可以分为分类任务(Classification)和回归任务(Regression) 分类任务 回归任务 简单的理解,分类任务是对离散值进行预测,根据每个样本的值/特征预测该样本属于类 型A、类型B 还是类…

迎接AI时代:智能科技的社会责任与未来展望

AI智能体的社会角色、伦理挑战与可持续发展路径 引言: 在技术的浪潮中,AI智能体正逐步成为我们生活的一部分。它们在医疗、教育、交通等领域的应用,预示着一个全新的时代即将到来。本文将结合实际案例和数据分析,深入探讨AI智能体…

JavaWeb请求响应概述

目录 一、请求响应流程-简述 二、深入探究 三、DispatcherServlet 四、请求响应流程-详细分析 一、请求响应流程-简述 web应用部署在tomcat服务器中,前端与后端通过http协议进行数据的请求和响应。前端通过http协议向后端发送数据请求,就可以访问到部…

Amazon EKS创建S3数据存储卷

亚马逊相关文档 1、创建适用于 Amazon S3的IAM策略 创建存储桶amazoneks {"Version": "2012-10-17","Statement": [{"Effect": "Allow","Action": "s3express:CreateSession","Resource": &…

docker部署nginx并配置https

1.准备SSL证书: 生成私钥:运行以下命令生成一个私钥文件。 生成证书请求(CSR):运行以下命令生成证书请求文件。 生成自签名证书:使用以下命令生成自签名证书。 openssl genrsa -out example.com.key 2048 …

SpringCloud微服务:Eureka 和 Nacos 注册中心

共同点 都支持服务注册和服务拉取都支持服务提供者心跳方式做健康检测 不同点 Nacos 支持服务端主动检测提供者状态:临时实例采用心跳模式,非临时(永久)实例采用主动检测模式Nacos 临时实例心跳不正常会被剔除,非临时实…

【LLM第二篇】stable diffusion扩散模型、名词解释

最近在整理大模型的相关资料,发现了几个名词,不是很懂,这里整理一下: stable diffusion(SD)模型: 扩散模型(Diffusion model)的一种,主要用于生成高质量的图像&#xf…

Web后端开发中对三层架构解耦之控制反转与依赖注入

内聚与耦合 内聚 比如说我们刚刚书写的员工的实现类 在这里我们仅仅书写的是和员工相关的代码 而与员工无关的代码都没有放到这里 说明内聚程度较高 耦合 以后软件开发要高内聚 低耦合 提高程序灵活性 扩拓展性 分析代码 如何解耦 创建容器 提供一个容器 存储东西 存储E…

计算机毕业设计Python+Spark考研预测系统 考研推荐系统 考研数据分析 考研大数据 大数据毕业设计 大数据毕设

安顺学院本科毕业论文(设计)题目申请表 院别:数学与计算机科学 专业:数据科学与大数据 时间:2022年 5月26日 题 目 情 况 题目名称 基于hive数据仓库的考研信息离线分析系统的设计与实现 学生姓名 杨娣荧 学号 201903144042 …

springmvc下

第二类初始化操作 multipartResolver应用 localeResolver应用 themeResolver应用 handlerMapping应用 handlerAdapter应用 handlerExceptionReslver requestToViewNameTranslator应用 viewResolver应用 flashMapManager应用 dispatcherServlet逻辑处理 processRequest处理web请…

Llama改进之——SwiGLU激活函数

引言 今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1,该激活函数取得了不错的效果,得到了广泛地应用。 SwiGLU是GLU的一种变体,其中包含了GLU和Swish激活函数。 GLU GLU(Gated Linear Units,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层…

JVM知识总汇(JVM面试题篇5.1)

个人理解,所学有限,若有不当,还请指出 1.JVM是由哪些部分组成,运行流程是什么? JVM为java虚拟机,是java程序的运行环境(其实是java字节码文件的运行环境),能够实现一次编…

【LinuxC语言】信号相关函数——kill、raise、pause与alarm

文章目录 前言一、函数介绍1.1 kill() 函数1.2 raise() 函数1.3 pause() 函数1.4 alarm() 函数 总结 前言 在Linux环境下,信号是一种重要的进程间通信机制,用于处理异步事件和控制进程行为。除了使用signal函数来设置信号处理函数外,还有一些…

初识C语言——第九天

ASCII定义 在 C 语言中,每个字符都对应一个 ASCII 码。ASCII 码是一个字符集,它定义了许多常用的字符对应的数字编码。这些编码可以表示为整数,也可以表示为字符类型。在 C 语言中,字符类型被定义为一个整数类型,它占…

C语言学习【最基本】

C语言学习 简单的 C 程序示例 #include "stdio.h" /* 提供键盘输入与屏幕输出支持 */ /* 相当于把stdio.h文件中的所有内容都输入到该行所在位置 拷贝-粘贴 *//* void 表示不带任何参数 */ int main(void) /* 函数名 */ { …

【跟我学RISC-V】(二)RISC-V的基础知识学习与汇编练习

写在前面: 这篇文章是跟我学RISC-V的第二期,是第一期的延续,第一期主要是带大家了解一下什么是RISC-V,是比较大体、宽泛的概念。这一期主要是讲一些基础知识,然后进行RISC-V汇编语言与c语言的编程。在第一期里我们搭建了好几个环…

虚拟化技术 安装并配置ESXi服务器系统

安装并配置ESXi服务器系统 一、实验目的与要求 1.掌握创建VMware ESXi虚拟机 2.掌握安装VMware ESXi系统 3.掌握配置VMware ESXi系统的管理IP 4.掌握开启VMware ESXi的shell和ssh功能的方法 二、实验内容 1.安装VMware workstation 15或更高版本 2.创建VMware ESXi虚拟…

Python数据分析案例44——基于模态分解和深度学习的电负荷量预测(VMD+BiGRU+注意力)

案例背景 承接之前的案例,说要做模态分解加神经网络的模型的,前面纯神经网络的缝合模型参考数据分析案例41和数据分析案例42。 虽然我自己基于各种循环神经网络做时间序列的预测已经做烂了.....但是还是会有很多刚读研究生或者是别的领域过来的小白来问…