百度Apollo平台开放后首次技术详解，要“通过生态共同解决自动驾驶问题”

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今天(7月22日)，随着开源自动驾驶平台apollo1.0的开通，百度首次为开发者举办了一场技术说明沙龙。

沙龙分为三个部分，“阿波罗数据平台使用介绍”，讲解如何获取阿波罗代码框架并将其应用于开发；“阿波罗代码开放框架——百度自动驾驶仪中ros的探索与实践”，介绍阿波罗数据平台以及如何利用阿波罗平台训练算法模型；基于深度学习的端到端自动驾驶方案介绍了如何设计和实现一套完整的自动驾驶方案。

沙龙吸引了相当多的企业和开发商参加。据雷新志佳(公开号:雷锋网)的初步了解，人员比例大致为专业开发商>大学>汽车公司& 1。

"通过生态学解决自动驾驶的问题."在沙龙的第一个主题演讲中，百度阿波罗数据平台技术负责人杨凡说。

杨凡认为，阿波罗平台的开放分为两个部分:“能力的开放”和“资源的开放”，两者相辅相成。

在7月5日发布的阿波罗平台1.0中，百度开启了封闭场所追踪的自动驾驶。开放能力包括控制和定位能力，开放资源包括云数据平台1.0、3d障碍标记数据和道路黑客数据。

今年9月，阿波罗还将开发在固定道路上自动驾驶的能力和资源，包括感知、规划、高精度地图和模拟。

杨凡表示，开放自动驾驶能力和数据资源不是最终目标，与汽车公司等广泛的生态合作伙伴形成解决方案是百度开放阿波罗平台的增量价值。

在现场，百度演示了apollo1.0架构的应用测试。林肯mkz作为测试车，结合惯性导航和百度计算单元等传感器，将自驾车辆在封闭场地的组装时间缩短至三天。

在“阿波罗代码开放框架——ros在百度自动驾驶仪中的探索与实践”的讲座中，百度阿波罗平台架构师何伟展示了ROS技术在自动驾驶仪领域的技术优势，并介绍了如何离线安装和部署本地docker环境以及编译阿波罗。

百度阿波罗平台1.0在7月5日举行的百度人工智能开发者大会上首次发布。目前，主要开放四个技术模块:定位模块、传感模块、车辆规划与运行(ai+大数据、车辆精确控制、适用于不同路况)、软件运行框架(支持英特尔、NVIDIA等各种芯片)。

阿波罗计划是一个开放、完整、安全的生态系统和架构，它包括四层:云服务层、软件平台层、参考硬件层和参考汽车层。随着技术能力和资源的开放，百度表示将在2020年实现城市快速路自动驾驶的开放共享。

雷锋新智能驾驶俱乐部将继续关注沙龙的技术深度。

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