·“Apollo開放平臺9.0擁有極強場景通用能力，適配環(huán)節(jié)減少40% 、代碼閱讀量減少90%、代碼調(diào)試量減少80%，可以實現(xiàn)‘開箱即用’，一周內(nèi)就能完成自動駕駛車輛閉環(huán)。”

12月19日，百度推出Apollo開放平臺的全新升級版本——Apollo開放平臺9.0。

據(jù)百度自動駕駛平臺生態(tài)部總經(jīng)理張亮透露，在Apollo開放平臺8.0至9.0開發(fā)過程中，重構(gòu)了12萬行代碼，新增20萬行代碼。對于這次升級的主要亮點，張亮總結(jié)稱：“Apollo開放平臺9.0在工程、算法和工具等方面實現(xiàn)了全面升級，通用層可賦能多種應(yīng)用場景的規(guī)模化落地，整體操作更加靈活易上手，使用場景通用易拓展。極大提升開發(fā)效率的同時，可幫助更多開發(fā)者快速搭建屬于自己的自動駕駛系統(tǒng)。”

百度自動駕駛平臺生態(tài)部總經(jīng)理張亮。

工程框架方面，Apollo開放平臺9.0對包管理進行全面升級，將模塊按照功能顆粒度拆分成更小的軟件包，開發(fā)者可以更加方便地根據(jù)自己的需求選擇使用。據(jù)介紹，基于此，統(tǒng)一調(diào)度接口后，開發(fā)者最快1天內(nèi)即可完成場景Demo搭建，調(diào)參方式簡化使得調(diào)參效率提升1倍，新增插件機制讓代碼學(xué)習成本降低90%的同時代碼量降低50%。除此之外，Apollo開放平臺9.0首次適配了ARM架構(gòu)。

圖片來源：百度

算法方面，Apollo開放平臺9.0在此前的基礎(chǔ)上優(yōu)化了感知算法，Lidar檢測采用了比較新的CenterPoint模型，視覺上采用了Yolo X + Yolo 3D模型，據(jù)張亮介紹，這兩個模型都灌入百萬級數(shù)據(jù)訓(xùn)練，召回率和精準率都有大幅提升。同時提供了增量訓(xùn)練，支持獨立自主完成模型訓(xùn)練，可在維持模型原有檢測能力的前提下，顯著提升特殊目標和特殊場景的檢測能力，從而達到用較低成本輕松提升定制場景的檢測效果。另外，其全面支持4D毫米波雷達，使障礙物檢測和極端天氣場景安全性都得到了增強。

圖片來源：百度

工具方面，除了在原有工具的基礎(chǔ)上新增功能外，還新增了包括高精地圖制圖、傳感器標定和集成等工具。Apollo開放平臺9.0全新升級的Dreamview+在多場景使用、自由布局、數(shù)據(jù)資源等多個方面進行了提升，旨在讓調(diào)試流程更簡潔、窗口布局更靈活、資源取用更方便。

張亮認為，商用車領(lǐng)域有大量的細分場景，但是使用數(shù)量較乘用車相比有一定差距，如何在控制成本、保證安全的前提下，快速布局自動駕駛的全棧技術(shù)，仍然是行業(yè)參與者遇到的難題。

如何應(yīng)對？張亮表示，“Apollo開放平臺9.0擁有極強的場景通用能力，適配環(huán)節(jié)減少40% 、代碼閱讀量減少90%、代碼調(diào)試量減少80%，可以實現(xiàn)‘開箱即用’，一周內(nèi)就能完成自動駕駛車輛閉環(huán)。同時，Apollo開放平臺9.0覆蓋場景愈加豐富，1個月即可完成場景應(yīng)用業(yè)務(wù)系統(tǒng)閉環(huán)作業(yè)。在此基礎(chǔ)上，傳感器標定和地圖創(chuàng)建周期都縮短至小時級，大幅縮短落地時長。”

與此同時，硬件成本也要降低，選型要更豐富。張亮透露，硬件選型支持3Lidar（雷達）+4Camera（相機），相機支持超過4家廠商，從USB3.0升級為GMSL，激光雷達新增32線、64線等多品牌多型號設(shè)備，定位設(shè)備新增超過3家主流品牌設(shè)備支持，“可全方位助力不同場景的規(guī)模應(yīng)用落地”。