先进算法引入：通过将先进的CenterPoint和Yolo X + Yolo 3D等最新算法引入主模型，开发者可以受益于更强大的感知能力。这意味着系统对目标检测和多类别场景处理等方面有了更卓越的性能，为开发者提供更多的数据和场景处理的可能性。
深度训练和大规模数据：通过百万数量级的训练数据对主模型进行深度训练，模型的准确性得到了显著提升。这使得开发者能够在各种复杂的现实场景中获得更可靠的结果，无论是在城市环境还是在更具挑战性的交通状况下。
激光雷达感知升级：引入了CenterPoint模型，相较于以前的CNNseg，提供了更高的精确性和泛化能力。这为环境感知提供了更为可靠的基础，使得开发者在处理障碍物和环境感知方面更有信心。
相机感知升级：从传统的Yolo模型过渡到了Yolo X + Yolo 3D的结构，引入了先进的三维感知能力。这一变化增强了系统对多目标、多类别场景的适应性，为开发者提供更多处理多样化场景的选择。
推理延迟优化：特别针对实时性要求高的场景，版本9.0专注于降低整个推理延迟。这使得模型在Orin芯片上能够流畅运行，为开发者提供了在实时应用中做出迅速响应的能力。
系统性能和效率提升：通过多项优化工作，9.0版本取得了系统性能和效率方面的令人瞩目进展。这使得开发者可以在实际生产中更好地满足各种需求，从而提高整个系统的可用性。

通过主模型的升级，Apollo开放平台9.0版本在充分实现开放平台能力的同时，成功将自身的场景应用与之有效结合，为开发者提供了更强大的工具和资源。除了主模型的升级之外，9.0版本还引入了增量训练的创新性解决方案，以更好地满足各种不同应用场景的需求，同时考虑了开发者和合作伙伴的特定需求，为感知系统结果提供更灵活的路径和方法。

以一个典型的增量训练例子来说明，在开发者使用Apollo开放平台9.0 版本时，采用增量训练的方式将其应用于特定场景。在这个场景中，通过左侧感知障碍物的模型，成功检测到了一个相当特殊的车辆，即一辆卡车。不同于普通卡车的是，该车辆没有后部车斗，也没有车厢，只有一个平板的托板。

这种增量训练的方法赋予开发者能力，使其能够根据其特定场景的需求，对系统进行有针对性的调整和优化。开发者可以通过引入特殊场景下的数据，定向地改进模型以更好地适应特殊车型或环境。这种灵活性和定制性的增量训练使感知系统更好地适应各种复杂的实际应用场景，提高了系统的适应性和性能。

从开发者的角度看，这种增量训练的解决方案带来了显著的好处。首先，9.0版本提供了个性化和精准的模型训练途径，使得开发者能够更加灵活地应对特定场景的挑战。其次，通过增量训练，开发者可以有效地改进系统，提高检测准确性，从而增强整个感知系统的性能。这使得开发者能够更好地满足特定应用的要求，提供更可靠的自动驾驶解决方案。

采用了增量训练的模式，引入了大约2000帧左右的特定数据。通过这一系列增量数据的训练，右侧的图展示了显著改进后的检测结果。在这个图中，检测的准确度和整个障碍物边界的定义都呈现出了非常清晰的特征。这种改进对于增强整个感知能力和提供有效辅助有着显著的帮助效果。
Apollo开放平台9.0版本引入了一些新的传感器技术，其中包括越来越受欢迎的4D毫米波。这种技术在9.0版本中得到全面支持，覆盖了从底层软件驱动到9.0版本功能应用层面的各个方面。4D毫米波在应用中具有多个优势，包括成本方面的优越性、全面性的点源数据以及在特定环境下，尤其是在恶劣天气条件下，对自动驾驶感知系统的卓越辅助。这种先进传感器的引入为整个算法体系注入了新的能量，进一步提升了系统的性能和鲁棒性。
对于开发者而言，这些改进和引入的新技术带来了显著的好处。首先，增量训练模式使得开发者能够有效地改进检测算法，提高准确性和精确度。通过引入特定数据，开发者能够有针对性地优化系统，从而提供更可靠的感知能力。
新传感器技术的引入为开发者提供了更多的工具和选择。4D毫米波的优越性能使得开发者能够更全面地考虑自动驾驶系统的感知需求，同时在成本效益方面也更具竞争力。这为开发者提供了更灵活的解决方案，以满足不同场景和应用的需求。

Apollo开放平台9.0版本通过技术创新和系统优化，为开发者提供了更强大的工具和资源，以推动自动驾驶技术的不断发展。这使得开发者能够更高效地构建、优化和定制自动驾驶系统，为整个行业的进步贡献了重要的力量。

9.0版本算法升级总结

主模型更先进、效果更好，准召率大幅超越老模型。
增量训练解决场景适应性问题，少量数据促场景效果大幅提升，开源高质代码调优助模型训练独立完成。
全面支持4D毫米波雷达，丰富前沿传感器选择，提升检测效果、加强极端天气场景安全性。

更易用的工程框架

在Apollo开放平台9.0版本中，不仅延续了8.0版本的卓越包管理能力，而且对软件模块进行了更为精细的处理。这一精细的模块化设计为开发者提供了更高度的灵活性，使其能够更精细地定制软件架构，从模块级别深入到应用的能力、具体功能以及特定的功能模块（feature）层级，进一步提升了自动驾驶系统的软件搭建效率。

在工程框架的应用方面，9.0版本引入了三个关键的新变化，这些变化旨在满足不同开发能力层级的开发者需求，并同时考虑到学习者和最终工程应用者的多样需求。

新版本加强了模块化设计，为开发者提供了更灵活的定制和集成功能模块的机会。这使得开发者可以更轻松地应对项目需求，无论其技术水平如何，都能够满足其个性化的开发需求。模块的拆分和深入定制的能力使得系统更容易扩展和维护，为开发者提供了更大的创造空间。
引入了更先进的应用能力，提供了更强大的功能和特性。这使得开发者能够更灵活地应对自动驾驶系统的复杂性，同时也满足了高级开发者对于更高级功能的追求。新版本的功能和特性的强化为开发者提供了更多工具，以更好地解决实际问题，同时促使系统更加智能和高效。
新版本注重学习和工程化应用的平衡，为初学者和有经验的工程师提供了平滑的学习曲线。初学者可以逐步掌握系统的各个层面，而有经验的工程师则能够享受更多的定制和优化选项，以满足不同用户在学术研究和实际应用方面的需求。这种平衡为开发者提供了更好的使用体验，同时推动了自动驾驶技术的进步。

Apollo开放平台9.0版本的技术升级为开发者提供了许多显著的好处，特别是对于深度开发需求的开发者而言：

全面且灵活的接口封装：对于构建自动驾驶应用示范或测试车辆的开发者，9.0版本提供了完整接口的封装模式，使开发者能够轻松调用全部软件功能。这种全面而灵活的接口设计简化了开发流程，为开发者提供了出色的基础能力，使开发者能够更专注于应用程序的具体实现。
系统化参数调整方式：针对有更深层次开发需求的开发者，9.0版本提供了系统化的参数调整方式。通过全局和局部参数的结构化处理，开发者能够通过调整参数的形式对整个自动驾驶软件的性能和结果进行精细管理和控制。这使得开发者可以更好地适应不同场景和应用的需求，实现差异化的配置。
插件化管理的核心模块：针对更深层次的开发需求，9.0版本将核心模块内的关键功能插件化管理。这使得开发者能够更为便捷和灵活地组合各种插件能力，构建出针对特定场景的复杂自动驾驶应用。这种灵活性和可组合性为开发者提供了更大的自主权，促使开发者更高效地进行深度开发。
工程框架升级带来的便利：

包管理的细颗粒度：将软件包拆分成更细颗粒度，使得开发者可以随时随地根据需要进行选择和组装，进一步提升了系统的易用性。
降低二次开发成本：快速完成应用场景demo搭建，并通过高效的参数配置调参方式，降低了二次开发的时间和成本。
模板接口实现功能扩展：通过模板接口实现功能扩展，代码学习成本降低90%，同时代码量降低50%。这促使开发者更容易理解和扩展现有功能，提高了开发效率。

这些技术化的改进使得Apollo开放平台9.0版本成为一个更加灵活、高效、功能强大的自动驾驶软件搭建平台。不仅满足了不同层级开发者的需求，而且推动了自动驾驶技术的进一步发展。

开发工具DreamView+全新升级

9.0版本也正式带来了全新自动驾驶开发的配套工具DreamView+，新的DreamView+解决了非常多老的开发工具中遗留的一些问题和不足，首先是全新DreamView+整体的介绍

上述描述所提及的大图展示了新版DreamView+的界面创新，使开发者能够更高效地完成原本需要在多个页面间切换和跳转的工作。这一更新的设计注重于将开发任务集中呈现在一个简洁而高效的界面上，以提供更流畅的开发体验。

任务集中和简化操作：通过将关键统计和完成工作集中于一个界面上，减少了在不同页面间切换和跳转的频率。这种设计能够使开发者更迅速地获取所需信息，从而提高了工作效率。
多角色支持与定制化：通过针对不同开发者角色提供感知模式和PnC模式，界面设计考虑到了开发者的多样性需求。这种个性化定制能够使开发者更专注于开发者特定角色所需的数据和功能，提高了工作流的适应性和灵活性。
更深入的系统状态分析：新的PnC模式提供更丰富的可视化数据，有助于开发者更全面、深入地分析系统性能，发现和解决潜在的技术问题。这种深度的系统状态分析有助于优化代码和应用程序，提高了开发质量。
提高开发效率和体验：总体而言，这些界面的改进和功能优化使得开发者能够更便捷地进行开发工作，减少了不必要的操作步骤，提升了开发效率和整体的用户体验。

新版DreamView+的升级不仅仅集中在用户界面、性能和外观上，还深入引入了高度灵活和便利的自定义功能，这对开发者在编写代码和开发应用时具有重大影响。

这些自定义功能的广泛覆盖使得开发者可以根据自身独特的工作流程和开发需求进行个性化设置，从而提高了工作效率和灵活性。

拖拽功能支持：新版DreamView+支持页面、结构和窗口的拖拽功能。这允许开发者通过简单的拖拽操作，重新调整页面布局、组件结构以及窗口位置。这种灵活性使得开发者能够轻松地定制界面，使其符合个人工作流程，而不是被固定的布局所束缚。
页面功能排布自定义：除了拖拽功能外，新版DreamView+还允许开发者对整个页面功能进行自定义排布。这意味着开发者可以根据个人喜好和工作流程，自由调整页面上各项功能的位置和排列方式。这种高度的灵活性使得开发者能够专注于核心任务，并更有效地利用工作空间。
提升工作效率和专注力：这种自定义功能的引入极大地提高了工作效率。开发者可以根据个人喜好和工作需求配置开发环境，使其更加符合个体化要求。这种定制化的工作环境使得开发者能够更专注于核心开发任务，而不必在意界面结构的限制，从而提高了整体工作的专注度和效率。
满足个性化需求：最重要的是，新版DreamView+提供了高度的个性化定制选项，满足了每个开发者独特的需求。无论是界面布局还是功能排布，都可以根据开发者的工作喜好进行灵活调整，为开发者提供了更符合其个人习惯的开发环境。

这些自定义功能的引入让开发者能够更好地掌控开发环境，充分发挥其个人优势，提高了工作效率和专注度。这种高度个性化的设计使DreamView+成为一个更具灵活性和适应性的开发工具，有助于开发者更高效地完成复杂的开发任务。

在新版DreamView+的升级中，资源管理方面的本地端和云端一体化为开发者提供了极为高效的开发环境，直接影响了开发工作的流畅性和效率。

一体化资源中心：整合云端和本地端的资源中心使得开发者能够更轻松地获取自动驾驶开发所需的各类资源，如数据包、地图数据和车辆信息。开发者不再需要手动下载和管理这些资源，大大简化了调试和开发过程，提高了工作效率。
减少手动操作：升级后，开发者无需手动下载补丁或数据包到本地，这消除了繁琐的手动操作步骤。这种自动化的资源获取过程节省了大量时间，使开发者能够更专注于核心开发任务而非资源管理。
集中化资源管理体验：通过提供便捷而集中的资源管理体验，新版DreamView+使得开发者能够更方便地管理和浏览各类资源。这种集中化的设计有助于提高开发者对资源的可见性和控制性，进一步提高了开发效率。
云端本地同步功能：引入云端和本地端的同步功能解决了过去由于数据同步问题而导致的麻烦。开发者无需担心本地和云端数据不一致，通过同步功能能够确保数据在不同环境下的一致性，减轻了开发者的同步操作负担。
专注核心开发工作：整个升级使得开发者能够更专注于核心自动驾驶应用的开发，而不被繁琐的资源管理和同步问题所干扰。这提高了整体开发的顺畅性和便捷性，推动了自动驾驶应用的快速开发。

新版DreamView+通过技术化的改进，为开发者提供了更为高效和便捷的开发体验，从资源管理到同步功能的引入，都旨在降低开发者的操作负担，使其能够更专注于创造性的开发工作。这些改进直接转化为更高效的自动驾驶应用开发过程，为开发者创造了更良好的工作环境。

新版本的DreamView+总结

调试流程更简洁
窗口布局更灵活
资源取用更方便

文档平台重构

在Apollo开放平台9.0中，文档中心的全面升级直接从开发者的角度出发，为个人开发者、院校研究人员和企业开发者提供了更加精细和全面的开发支持。

定制化文档服务：文档中心通过差异化服务，为不同类型的开发者提供了专门定制的开发文档。这使得开发者能够更直接地获取符合其需求的信息，提高了文档的实用性和可定制性。
详细代码注释和说明：优化后的文档注重代码管理和完备性，通过提升代码相关的注释和说明，使得开发者在阅读代码时更容易理解逻辑和功能。这直接降低了代码的理解成本，加速了开发者的学习和应用过程。
提高开发效率：通过优化文档，开发者能够更迅速地融入Apollo开发环境。详细的代码注释不仅降低了学习曲线，还降低了错误率，使得开发者能够更高效地使用平台功能，从而提高整体开发效率。
流畅的阅读体验：文档中心的升级使得阅读文档更加流畅。清晰的结构和优雅的排版有助于开发者更快地找到所需信息，提升了开发者的使用体验。
支持多样化的开发者群体：通过满足个人开发者、院校研究人员和企业开发者的不同需求，文档中心的升级确保了所有开发者都能够在其专业领域内找到所需的支持和信息，提高了平台的适用性。

这次文档中心的升级使得开发者能够更加轻松地理解和使用Apollo开放平台9.0，为其开发工作提供了更强大的支持。这一系列的技术改进直接翻译为更高效、更愉悦的开发体验，从而提高了整体的开发者满意度。

文档平台重构总结

降低学习使用成本
操作更便捷
阅读更顺畅
内容更充实。

应用场景的规模化落地

更强的综合开发能力

在Apollo开放平台9.0版本中，迎来了一系列令人振奋的技术升级，为自动驾驶系统的开发者们提供了更强大的工具和功能，为复杂场景下的系统性能提供了显著的提升。

RTK和SLAM引入的精准定位技术：

好处：开发者现在可以利用高度精准的车辆定位，尤其是在复杂环境下。引入SLAM有助于克服定位漂移问题，提供更可靠的基础定位数据。
开发者的收益：高水平的车辆定位精度为路径规划和车辆控制提供了更可靠的基础。这意味着开发者可以在不同场景下更准确地掌握车辆位置，提高系统的鲁棒性。

感知模块的优化和融合：

好处：优化激光雷达和摄像头融合，重新训练感知模型，提供更为有效的感知工具。系统的鲁棒性得到增强，对复杂场景的适应能力提高。
开发者的收益：更有效的感知工具意味着开发者可以更准确地理解周围环境，提高系统对复杂场景的理解能力。这为开发者提供了更可靠的感知数据，有助于构建更智能、反应更快的自动驾驶系统。

新的背景分割算法和异形障碍物检测：

好处：针对复杂环境中的异形障碍物，新增算法结合深度学习技术，提供更全面的解决方案。
开发者的收益：更精准地检测异形障碍物意味着开发者可以更有效地规避难以捉摸、非常规的障碍物。这为系统的安全性和适应能力提供了关键的优势。

规划控制的精度和流畅度提升：

好处：更灵活、稳定的路径规划和车辆控制，为用户提供更为舒适和安全的驾驶体验。
开发者的收益：更高水平的控制精度意味着开发者可以实现更智能的驾驶决策，提供更流畅的行车体验。这为开发者提供了更大的控制权，使开发者能够精细调整系统以满足特定需求。

Apollo开放平台9.0版本的这些技术升级为开发者提供了更强大、更灵活的工具，使开发者能够更轻松地处理复杂场景、提高系统性能，并优化用户体验。通过引入先进技术和优化算法，这一版本为开发者创造了一个更具创造性和发展空间的环境，有助于构建高性能、可靠的自动驾驶系统。

丰富场景能力

在应对场景丰富化的挑战时，Apollo团队聚焦于三个核心维度，为开发者提供更多灵活性和便利性，使其能够更高效地开发和部署自动驾驶系统。

标准协议的模式整合特殊车辆行为与功能：

技术更新：引入标准协议的模式，允许不同场景下的自动驾驶车辆实现特殊作业动作，如矿卡的举升或者落斗操作，以及环卫车辆的清扫或喷洒。
开发者好处：开发者可以通过标准化的接口轻松地整合各种车辆行为，为车辆赋予特定的功能。这为开发者提供了更高度可定制的解决方案，使开发者能够适应各种特殊应用场景。

参数调配和接口调用的灵活性：

技术更新：引入参数调配和接口调用机制，允许开发者根据特殊场景或作业环境对车辆进行更多有效的能力赋予，包括速度、线路、行驶范围以及路权等方面的控制。
开发者好处：开发者可以根据具体需求对自动驾驶车辆进行更精细的控制，提高系统的适应性。这种灵活性使得开发者能够更好地满足不同行业和应用场景的定制需求。

闭环系统和第三方辅助的引入：

技术更新：引入第三方辅助，涉及系统调度、远程驾驶等方面，构建一个完整的自动驾驶应用闭环。这包括与合作伙伴的协作，以增强系统的整体性能和功能。
开发者好处：开发者可以利用完整的闭环系统，轻松地集成第三方辅助，提高应用系统的鲁棒性。这种集成和协作为开发者提供了更高效的开发、测试和部署流程。

这些技术性的改进为开发者创造了更为强大和灵活的开发环境。开发者能够更好地应对多样化的应用场景和行业需求，提高开发效率，同时为自动驾驶系统的扩展和适应性提供了更强大的支持。

硬件选型与运维工具

在9.0版本中，全面支持ARM架构编译，且可以在场景通用能力层稳定高性能运行。同时引入了多项先进传感器，为硬件BOM图谱带来了广泛的扩展。对于选择软件平台进行车辆部署的合作伙伴而言，这意味着在硬件配置方面拥有更为灵活的选择空间。从开发者的角度来看，这一系列技术升级和硬件拓展带来了以下显著好处：

ARM架构编译的全面支持：

技术更新：引入ARM架构编译支持，意味着开发者可以充分利用ARM架构的优势，实现更高效、更灵活的硬件资源管理和利用。
开发者好处：开发者得以更直接地优化和定制软件，以充分发挥新一代ARM结构的性能和能效。这为开发者提供了更大的灵活性，使其能够更好地适应不同的计算需求。

新传感器的引入：

技术更新：引入多项新传感器，为车辆提供更丰富、精准的感知能力，包括但不限于先进的视觉、雷达和激光传感器。
开发者好处：开发者可以更充分地利用新传感器的数据，提升车辆的感知能力和环境理解。这为开发更复杂、智能的自动驾驶算法提供了更多的可能性，促使创新和不断演进。

硬件选择的灵活性：

技术更新：提供更广泛的硬件选择空间，使合作伙伴能够根据具体需求和预算要求灵活配置车辆硬件。
开发者好处：开发者可以根据应用场景和性能要求选择最合适的硬件配置，以最大程度地发挥软件和硬件协同工作的优势，提高系统整体性能。

推荐的运维工具：

技术更新：推荐两个运维工具，专注于规模化部署和后期持续运营，以提高系统稳定性和可维护性。
开发者好处：运维工具的推荐意味着开发者可以借助这些工具更高效地管理和维护车辆系统，降低运营成本，集中精力于算法优化和创新开发。

这一系列的技术升级和硬件拓展为开发者提供了更多创新的可能性和更大的灵活性，使其能够更好地适应不断演进的自动驾驶技术要求。

传感器标定工具的技术优势及开发者好处：

激光雷达和摄像头的可视化标定：

技术更新：传感器标定工具支持激光雷达和摄像头的可视化标定，为开发者提供了直观且精准的标定界面。
开发者好处：开发者可以更轻松地进行传感器标定，通过可视化界面直观地调整参数，减少了试错的成本，提高了标定的准确性。

成功率在90%以上：

技术更新：工具的成功率在90%以上，表明标定过程的稳定性和可靠性较高。
开发者好处：提高了标定的成功率意味着开发者能够更快速地完成标定工作，减少了重新标定的次数，节省了时间和资源。

成本节省：

技术更新：工具的高成功率和可视化标定降低了开发者进行标定所需的人力和时间成本。
开发者好处：成本的降低使得开发者能够将更多资源投入到算法优化和创新上，提高了整体研发效率和质量。

标定时间缩短到小时级：

技术更新：通过优化流程，从云端上传数据等步骤的简化，使得整个标定过程的时间缩短到小时级。
开发者好处：缩短的标定时间意味着开发者可以更迅速地验证和迭代算法，加速开发周期，提高研发效率。

地图采集、制图、编辑全流程工具的技术优势及开发者好处：

全流程工具支持：

技术更新：地图采集、制图、编辑的全流程工具为开发者提供了一体化的解决方案，简化了地图相关工作的流程。
开发者好处：开发者无需在不同工具之间切换，提高了工作的连贯性，降低了学习和使用成本。

规模化落地的基础打好：

技术更新：工具支持快速而高效的地图制作，为自动驾驶车辆在不同地域实现规模化落地提供了基础。
开发者好处：开发者能够更专注于算法和模型的优化，无需花费过多精力在地图制作的繁琐过程上，提高了开发效率。

更快速的规模化落地：

技术更新：工具的高效性和一体化特性使得车辆在不同地域更快速地进行规模化落地。
开发者好处：开发者能够更灵活地应对不同地理和道路条件，缩短了车辆从实验室到实际应用的时间，推动了项目的迅速推进。

这两个工具从技术上提供了高效、可靠的解决方案，为开发者节省了时间和资源成本，使其能够更专注于自动驾驶技术的核心创新和应用场景的优化。

定制化培养行业人才

最新开发者社区框架及百度Apollo开放平台9.0对开发者的好处：

学、练、验三个能力集于一体的综合型社区：

技术更新：社区提供了学、练、验三个方面的能力培养，以满足开发者在自动驾驶领域的全面需求。学习涵盖理论知识，练习提供实践机会，验收通过赛事检测应用实际能力。
开发者好处：开发者能够在一个全方位的学习环境中提升技能，不仅学习理论知识，还能通过实践和应用检测锻炼自己的能力。

基于底层的Apollo开放平台9.0：

技术更新：社区建立在Apollo的开放平台之上，提供了底层的技术支持和资源，使开发者能够更便捷地接入自动驾驶技术。
开发者好处：开发者可以直接使用底层的Apollo平台，省去了搭建基础框架的时间，能够更专注于自己的应用和创新。

提供学习、上手实验训练和赛事服务：

技术更新：社区为开发者提供了全方位的服务，包括学习资源、上手实验训练以及参与各类赛事的机会。
开发者好处：开发者可以通过社区获得丰富的学习资料、实践机会和比赛经验，全面提高自身技术水平。

挖掘潜质的自动驾驶从业者的人才：

技术更新：通过社区的学习、实践和赛事检测，百度团队成功挖掘出很多有潜质的自动驾驶从业者。
开发者好处：开发者有机会通过积极参与社区活动展示自己的能力，有可能被发掘成为业界的优秀人才，提升个人职业发展机会。

促进人才培养进程，共同推动科技发展：

技术更新：社区与中国机器人及人工智能大赛的深入合作，共同推动科技人才培养进程，为中国智能科技的发展贡献力量。
开发者好处：开发者可以通过参与合作赛事，与行业内优秀人才交流，促进自身的技术交流和学习，同时也有机会展示自己的技术实力。

这个综合型社区以及与大赛的合作为开发者提供了全面的学习、实践和竞技平台，有助于培养具有创新能力和实践经验的自动驾驶开发者，同时也促进了整个行业的人才培养和科技发展。

百度Apollo自动驾驶仿真赛对开发者的好处：

实践机会的丰富性：

技术更新： Apollo自动驾驶仿真赛为开发者提供了丰富的实践机会，通过参与赛事，开发者可以在虚拟环境中模拟真实道路情境，测试和改进自动驾驶算法。
开发者好处：开发者能够在实际场景的仿真环境中积累经验，提高对自动驾驶系统的理解和操作技能，从而更好地应对实际挑战。

参与队伍和院校的广泛性：

技术更新： 1500多支队伍来自全国300多所各类院校，展现了赛事的广泛参与度。
开发者好处：开发者有机会与来自不同院校的同行交流，分享经验和学习成果，拓展人际网络，促进合作和共同成长。

对未来自动驾驶人才的培养：

技术更新：赛事帮助在学校里面识别和培养未来自动驾驶的人才，为行业培养具备实际经验和技术造诣的专业人才。
开发者好处：参与者有机会通过仿真赛锤炼自己的技能，成为未来自动驾驶领域的专业人才，增加在该领域的就业竞争力。

推动自动驾驶技术的普及：

技术更新：超过5000人的参与人数表明自动驾驶仿真赛成功引起了广泛关注，推动了自动驾驶技术在开发者群体中的普及。
开发者好处：开发者有机会接触最新的自动驾驶技术，参与推动行业发展，同时增加个人技术储备。

基础打下的坚实性：

技术更新：赛事的成功举办为未来的自动驾驶技术发展奠定了坚实的基础，尤其是在学校里培养人才方面取得了显著成果。
开发者好处：开发者从这个成功的基础上受益，有望在未来更加稳固的技术环境中工作和创新。

Apollo自动驾驶仿真赛为开发者提供了丰富的实践机会，促进了人才培养和技术交流，同时为自动驾驶技术的推广普及搭建了坚实的基础。

百度团队校企合作对开发者的好处：

全面而扎实的资源建设：

技术更新：百度团队通过建设课程体系和“双师型”教师培训体系，为开发者提供了全面的学习资源。
开发者好处：开发者能够从完备的教育资源中受益，学到自动驾驶领域的基础理论和实践知识。

产教融合的实践机会：

技术更新：百度团队通过产教融合，建立实验基地，提供仿真实验和整车实训实验，让学生直接参与技术验证。
开发者好处：开发者能够在实际场景中应用理论知识，提升实际操作能力，更好地适应自动驾驶技术的实际需求。

专业人才缺口的明确定义：

技术更新：百度团队梳理出了自动驾驶人才缺口专业、培养方向和人才岗位的明确定义。
开发者好处：开发者可以更有针对性地选择学习方向，精准匹配行业需求，增加在职场上的竞争力。

丰富的教程和教材：

技术更新：在师资培训和课程培训的过程中，百度团队形成了丰富的、专项的自动驾驶人才培养的教程和教材。
开发者好处：开发者可以获得高质量的学习材料，更高效地掌握自动驾驶技术的相关知识和技能。

深度合作与成功案例：

技术更新：百度团队和多所院校展开深度合作，形成了一些成功的案例和标杆。
开发者好处：通过学习成功案例，开发者能够了解行业最佳实践，借鉴成功经验，提高自身职业发展的前景。

服务保障体系的强大支持：

技术更新：百度团队提供了强大的服务保障体系，包括师资培训、教材刷新、赛事引入等，覆盖更广泛的学生群体。
开发者好处：开发者可以享受到全方位的支持和服务，更好地应对学习和实践中的挑战。

百度团队的校企合作为开发者提供了系统而丰富的学习资源，强化了理论与实践的结合，明确了人才培养方向，为开发者在自动驾驶领域的职业发展提供了有力的支持。

结合个人案例来快速开箱DreamView+

实验目的：将高精地图快速显示到DreamView+中

实验步骤：

新建地图文件

参考结构：

Create a new map folder under APOLLO_ROOT/modules/map/data/ and put base_map.bin in the folder.

在modules/map/data下建立一个自己的地图，比如highway101

获取base_map.bin

可以到LGSVL里library库里找到想加载的地图，然后下载对应apollo格式的.bin地图文件，重命名为base_map.bin

如果是其他格式的，比如OpenDrive的文件，则需要转到Apollo支持的格式.bin文件

生成地图：

base_map是最完整的地图，包含所有道路和车道几何形状和标识。其他版本的地图均基于base_map生成。
routing_map包含base_map中车道的拓扑结构，可以有以下命令生成：dir_name=modules/map/data/demo#examplemapdirectory./scripts/generate_routing_topo_graph.sh --map_dir ${dir_name}
sim_map是一个适用于Dreamview视觉可视化，基于base_map的轻量版本。减少了数据密度，以获得更好的运行时性能。可以由以下命令生成：dir_name=modules/map/data/demo#examplemapdirectorybazel-bin/modules/map/tools/sim_map_generator --map_dir= d i r n a m e − − o u t p u t d i r = {dir_name} --output_dir= dirname−−outputdir={dir_name}

generate_map.sh如下：


#!/usr/bin/env bash
 
DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"
 
cd "${DIR}/.."
 
source "$DIR/apollo_base.sh"
 
if [ $# -eq 0 ]; then
 
  echo "Please specify name of your map directory."
 
else
 
  dir_name=modules/map/data/$1
 
  bazel-bin/modules/map/tools/sim_map_generator --map_dir=${dir_name} --output_dir=${dir_name}
 
  bash scripts/generate_routing_topo_graph.sh --map_dir ${dir_name}

执行下面的命令：


cd /apollo
 
generate_map.sh YOUR_MAP_FOLDER_NAME

重启dreamview:


./scripts/bootstrap.sh stop && ./scripts/bootstrap.sh
 
或
 
./scripts/bootstrap.sh restart

个人操作步骤：

首先从库里添加一个地图，比如highway101GE

然后下载对应的base_map.bin

然后docker 环境下，

bash ./scripts/generate_routing_topo_graph.sh --map_dir modules/map/data/highway101

生成routing_map.bin routing_map.txt

bazel-bin/modules/map/tools/sim_map_generator --map_dir=modules/map/data/highway101 --output_dir=modules/map/data/highway101

生成sim_map.bin sim_map.txt

mapshow的使用

mapshow简单来说，就是一个apollo框架中，用python脚本写一个可视化高精地图的工具。

该工具默认在 “/apollo/modules/tools/mapshow” 目录下。

所有可以运行一下命令将库添加到python运行库中。当然你也可以直接在此目录下运行，就不用添加运行环境了。


source scripts/apollo_base.sh
usage: python mapshow.py [-h] -m MAP [-sl] [-l LANEID [LANEID …]]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-m MAP, --map MAP Specify the map file in txt or binary format
-sl, --showlaneids Show all lane ids in map
-l LANEID [LANEID …], --laneid LANEID [LANEID …] Show specific lane id(s) in map

以上步骤，不到十几分钟的事件就把一个全新的高精地图完整的显示在了DreamView+中。

（此图已经过标识以及虚化）

正因为9.0版本有了DreamView+这个可视化工具，对于开发者来说，在日常开发中可以说是插上了一双翅膀，解决了以前的可视化及虚拟环境部署及调度的问题。

使用Apollo开放平台9.0 Beta版本之后的体验

Apollo一词，早在几年前就听说过了，业内的人士都称它为"阿波罗"。我在最早接触计算机视觉的时候，那时候学习opencv等一个视觉库，那时候我就在想，什么时候咱们国内可以将计算机视觉算法和可视化操作平台以及背后完整的文档平台和仿真模拟平台可以实现"一条链"式的服务。当我试用了Apollo开放平台9.0Beta版本之后，我想我们中国内陆已经实现了这一个超越全球的体系。对于新增的4D毫米波雷达的支持我想可以让开发者在视觉感知算法为主导的体系外多一种高性价比的辅助传感器选型，在原有的激光雷达点云处理算法的基础之上，又多了一层新的算法体系架构。

对于Apollo Studio开发者社区的构建，可以说让我们这些热爱计算机视觉领域的开发者找到了自己的归属，它的创建初衷为"一站式学习实践社区"，这与普通平台的开发者社区有所不同的是，它的实现了"一条龙"式的服务,包括：构建文档/课程【学习】--实验【练手】--赛事【验证】的开发者学习旅程，我相信这是我们开发者最需要的，也是对我们帮助最大的一种服务社区体系。

对于DreamView+的发布，这是我对Apollo开放平台9.0版本软件部分最为激动也是最为震感的一点。我想这对于载人自动驾驶领域的开发者来说是一个史诗级别的更新，在此之前没有一套可以高度定制化的HMI交互体系，因此开发者们不得不将智能驾驶域与智能座舱域进行拆分设计实现，在增加系统复杂度的同时还需要维持一整套系统软件通信平台，以支持智能驾驶系统和智能交互系统的商业化应用。而DreamView+的发布让开发者无需来走之前的复杂化的步骤，直接开箱即用来体验"舱驾一体"的技术实现方案，可以让开发者们在开发的过程中插上一双翅膀，进入“绿色通道”模式开发。

总之，对于这次百度Apollo团队更新的Apollo开放平台9.0版本给我了非常多的惊喜，这些惊喜是我们开发者想要的，是中国企业想要的，是全球产业想要的！

本人的期望

期望众多像我一样的对计算机视觉热爱的开发者们能够加入到百度的Apollo开发者社区中，在里面与众多都同样热爱的人一起学习进步，为中国的自动驾驶领域更加提升一个台阶。
期望百度Apollo团队可以不断的尝试更优秀的创新，在更好的维护开发者社区和其他技术的同时，创新出更优秀的时代标志性的产品，因为在新时代的眼中没有最好只有更好。
期望新型产业为主导的企业可以保持一颗合作共赢的心，与项百度Apollo团队这样的前沿技术团队共同打造属于新时代的产业。

如果我的些许期望可以为百度Apollo团队和众多开发者们和新型产业为主导的企业接下来的创新和实践带来更好的进步的话，我将深感荣幸！

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