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當今時代，通過科技改變生產生活各項方式的先進技術紛紛崛起，交通產業也經歷著巨大的變革，隨著國家對于智能交通、交通強國戰略的支持與舉措，更加需要相關技術的支撐與賦能。Apollo聚焦智能，深耕技術，持續開源，踐行時代使命，在自動駕駛技術各個方面著力研發，以全行業的前行為目標，吸納各方力量，不斷拓寬開源之路。

開放賦能

Apollo持續踐行

從創立之初，百度Apollo就秉持著開放、共享、創新、共贏的理念，依托開放平臺，以技術賦能生態，與眾多合作伙伴一道，推動自動駕駛時代的加速到來。多年來，Apollo領銜十項全國之最，無論是中國最大的自動駕駛測試車隊、累計測試歷程還是自動駕駛專利數等等，都在領跑中國速度。通過開源，Apollo構建出全球最活躍的自動駕駛生態，擁有8萬多名開發者，開源代碼70多萬行，相關合作伙伴210多家。完成了5年12個版本的迭代，不斷拓寬適用場景。在教育生態方面，Apollo一向潛心與教育生態伙伴合作，為自動駕駛行業培養跨學科、有交叉融合能力和創新實踐能力的綜合人才。專注技術，奮力創新，賦能整個行業的道路上Apollo一直在探索與堅持。

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攜手飛槳

讓技術開源無止境

在自動駕駛技術中，感知是十分重要的技術模塊之一，是自動駕駛車輛與外界環境信息交互的關鍵。為了讓開發者更好更快的使用感知技術，Apollo開放平臺提供了一整套完整的無人駕駛感知方案。不僅適配了目前主流的激光雷達，覆蓋16線到128線，還將激光雷達感知、相機感知、毫米波雷達感知進行融合，同時還提供車道線檢測、紅綠燈檢測、車輛檢測、行人檢測等技術，可以生成準確的目標檢測結果。Apollo還支持主流的感知框架和主流的檢測方法及模型（如基于點云檢測的PointPillars、基于相機檢測的Smoke、基于點云分割的CnnSegmentation等），助力開發者高效使用感知模塊技術。

在真實的場景中，環境信息復雜多樣、瞬息萬變，這對無人駕駛系統的感知能力提出了非常嚴格的要求。為了進一步降低開發者開發難度，同時方便開發者根據自己的實際場景對模型進行修改和迭代，此次Apollo開放平臺攜手飛槳基于大量業務實踐經驗，針對自動駕駛感知模塊推出了Paddle 3D開發套件。不僅豐富感知模型，覆蓋了單目、點云等多種模態及檢測、分割等多種任務類型；同時提供了感知模型訓練源碼，方便開發者定制，最大化壓縮開發成本，為開發者提供自動駕駛感知模塊一站式開發體驗！

本次合作對于Apollo和飛槳都實現了更好的提升

Apollo突出表現在幾個方面

首先，開發者可以根據自己的實際場景，對感知模型進行針對性的優化和迭代，通過高度整合的數據處理、模型訓練調優、模型部署能力，快速將迭代的模型集成進Apollo感知框架。

其次，引入了Paddle Inference推理框架，支持Nvidia系列顯卡等多重硬件，借助于TRT和OpenVINO加速庫，開發者可以獲得產業級的高性能推理能力。

再次，引入了更多的感知模型，支持單目、點云等不同模態以及檢測、分割等不同任務類型。開發者可以根據需求選擇模型類型并在Apollo內集成。

另外，Apollo內直接集成了性能指標更加先進的CenterPoint、Caddn模型，其中CenterPoint模型的參數量只有PointPillars模型的三分之一，CADDN模型的推理精度相較于SMOKE提升了一倍。

作為自動駕駛界首個3D視覺開發套件

Paddle3D擁有以下五大特性：

第一，豐富的模型庫：聚合主流3D感知算法及精度調優策略，覆蓋單目、點云等多種模態及檢測、分割等多種任務類型；

第二，靈活的框架設計：針對各類3D數據格式，靈活構建數據處理、骨干網絡等核心模塊，支持基于PaddleDetection/PaddleSeg靈活擴展至2D視覺感知能力，并提供API與腳本兩種訓練評估方式，滿足開發者靈活定制的差異化需求；

第三，端到端全流程：支持KITTI、nuScenes等主流3D數據集，提供從數據處理、模型搭建、訓練調優到部署落地的全流程能力；

第四，產業級部署方案：極致優化模型性能，適配多種自動駕駛主流芯片。支持計算圖優化、TRT/OpenVINO等加速庫，并提供了開箱即用的部署教程，5分鐘即可完成模型部署；

第五，無縫銜接Apollo：無縫對接Apollo自動駕駛平臺，支持真機與仿真平臺實驗效果快速驗證、多模態模型高性能融合，實現自動駕駛全棧式技術方案的高效搭建。

持續迭代

持續探索技術與場景無限可能

在探索自動駕駛技術的道路上，有著無數挑戰和機遇，只有不停止追逐的腳步，方可創造更多可能。Apollo希望在升級自身技術的同時，能夠吸收汲取整個行業的智慧，拓寬行業邊界，傳遞更多力量，為每一位潛行者全力賦能。每一次啟程，都是Apollo蓄力已久的腳步，只為開拓更廣闊的技術世界。未來，Apollo將持續迭代，探索更多新模式、新場景，與開發者共同實現自動駕駛技術的進階，推動自動駕駛技術發展進程。