APOLLO自动驾驶技术沙龙：未来已来，共创智能交通新时代

在这次Apollo会议上，我深刻地感受到了人工智能自动驾驶技术领域的最新进展和未来趋势。作为一名从事软件开发工作的人员，我深感荣幸能够参加这次盛会。

前言

本次活动是百度Apollo社区工程师齐聚首钢Park，带来现场实操与技术分享。主要围绕Apollo新版本的整体介绍、工程技术分享、算法技术分享、工具技术分享，顺便在现场体验了一下百度人工智能相关的产品。我们知道百度在国内做自动驾驶探索还是比较早的。2013年就开始准备，2017年就开始发布相关的版本，到目前差不多已经迭代了12个版本，在Beta中，他们在工程框架、算法和工具三个方向实现了全面升级，使得Apollo在整体操作更加的灵活、功能更加的丰富强大，极大的提升了开发效率和用户体验，助力更多开发者构建自己的自动驾驶系统。

Apollo新版本的整体介绍

1.包管理整体进化，便于二次开发。

之前的历史版本需要全量下载，下载时间比较长，编译时间更久，后来在新版本中对模块组件颗粒度重构以满足不同的智能化场景。使得Apollo整体架构更加清晰，降低新人开发者上手的门槛。

2.统一调度接口。

只需基于接口调度模块，即可实现特定场景的自动驾驶，可短时间完成Demo场景搭建。

3.新增插件机制，降低代码量，减少学习成本。

不用每个代码都看明白，把对应的插件拿过来复用即可。

4.引入全新的模型，检测效果大大提升。

在激光雷达检测方向，采用centerpoint替换了cnnseg模型;相机检测方向，采用yoloX+yolo3d替换了原yolo模型。

5.提供增量训练，以满足多种场景

代码训练完全开源，开发者可独立完成模型训练。

算法技术分享

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。

1.Beta在8.0版本基础上，对算法模型进行了更新升级，同时还在其他方面做了优化。

2.Beta使用百万真实路测数据对CenterPoint进行训练和优化，精度和召回率相较于应用最多的CNNSeg模型提升了20%+，检测能力和泛化能力显著提升。

3.Beta提供了Tensorrt + fp16推理 & Int8推理的功能和教程，在保持模型检测效果前提下，大幅降低了模型的推理耗时和GPU占用，在低算力平台运行可满足实时性要求。

4.Beta开源了CenterPoint的训练代码，新增了以下功能：冻结网络层训练、fp16训练、适配自定义数据集等。开发者可以根据教程，使用公开/自定义数据集快速展开训练，大大降低了用户的训练开发成本，开发者可快速方便地开展模型训练部署、增量训练、Apollo感知赛事等任务。

5.在相机检测方向，视觉感知上我们使用了Yolo X+Yolo 3D两阶段模型替换了原来的Yolo单阶段模型，使得Beta的相机检测更易用、更好用，同时速度更快、效果更好。

工具技术分享

在新版本Beta中，小桥老师对Apollo开发者工具Dreamview进行了一系列的技术升级和功能拓展的讲解，带来了全新的Dreamview+。

1.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；

2.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；

3.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。

4.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。

总结

自动驾驶技术作为人工智能和汽车工业领域的重要交叉点，尽管在过去几年取得了长足进步，但目前自动驾驶仍然面临着一系列挑战和问题。比如增强传感器技术、改进深度学习算法，并确保车辆与其他交通参与者之间的高效通信让自动驾驶汽车在行驶过程中必须能够准确地感知周围环境，并做出适时的决策，自动驾驶系统需要与乘客进行有效的交互，以传递信息、确认指令或获取意见。设计一个直观且易于理解的人机交互界面，让乘客始终了解车辆的状态，是一个重要的问题。自动驾驶技术在良好天气条件下表现良好，但在恶劣天气下，如雨雪天气，传感器性能可能会受到限制，导致驾驶风险增加。开发能够适应各种天气条件的自动驾驶系统是当前的重要课题。自动驾驶技术尚未完全成熟，仍然面临着多项挑战。但是，随着科技的不断进步和持续投入研发，我们可以预见自动驾驶汽车将成为未来道路交通的重要组成部分，为我们带来更便捷、更安全的出行体验。现场还展示了许多最新的研究成果和产品。其中最引人注目的是自动驾驶汽车展示。这些成果展示了自动驾驶的强大潜力和无限可能性，让我对未来充满了期待。