前言
咱们好，我是小包，好久不见啊。最近 群盛行，期望咱们能防护好自己啊。
自动驾驶，近几年热门议题之一，小包就是这个议题的忠诚粉丝，究竟现在的包可还不会开车，假如车能自己跑那就太好了 。但关于自动驾驶来说，也是众说纷纭，小包暂时还没这个水平去指点一下江山，就来讲一些最近在亲近重视的百度 Apollo 敞开渠道。
Apollo 这个名字小包就特别喜爱，百度在国内也算是自动驾驶的领头羊。百度 Apollo 是一个自动驾驶范畴的敞开生态渠道，为许多想学习自动驾驶技能的开发者供给诸多学习资源，不论你是想入门或者想磨炼自己的技能，都能够好好重视一下。
12 月 28 日，百度还推出了全新的版本——Apollo敞开渠道8.0。从渠道的才能、架构全都进行了晋级，直观来说就是运用起来会更便利。这个特别招引小包，那么它到底晋级在哪些地方呢？今日想和咱们略微共享和探讨一下。
新架构：更合理和完善，开发者上手更简单
Apollo 敞开渠道 8.0 搭建了新的架构体系，愈加重视于生态的建设，构建技能与生态相结合的新架构。下面分别供给了架构的演变以及新架构简述:
经过两张图咱们能够发现，新的架构有下面两大特征:
- 架构分层愈加合理，功用愈加全面完善，这对运用 Apollo 渠道的开发人员来说是极大的利好。
- 软件中心层供给依据本地的 PnC 仿真调试，能够极大程度进步研制功率，
- 云端服务层新增实训、模型练习功用，模型的练习及其消耗算力，Apollo 渠道供给模型练习的功用能够有效地缓解算力不足，并且下降开发者的本钱
- 构建良好的生态体系
- 软件中心层集成各类自动驾驶常用的软件集，这能够极大的进步开发者的功率，避免重复造轮子。
- 软件应用层依据场景对用户敞开全新的自动驾驶模块扩展才能与扩展方式，一起鼓舞开发人员一起奉献新场景，不断完善软件应用层。众人拾柴火焰高，信任在众多的开发者的力气下，生态体系会不断完善。
Apollo 敞开渠道 8.0 的晋级可谓是自动驾驶开发人员的利好，它供给了更多易用的东西，并开端构建越来越完善的生态体系，关于 Apollo 敞开渠道 8.0 ，小包真是满怀等待。
新才能：装置更快、调试和开发功率更高
软件包办理
Apollo 敞开渠道 8.0 在工程结构中引进了软件包办理机制，这是一项十分有用易用的革新，详细有两大优势。
- 装置简单快速
Apollo 以往版本的装置布置需求进行工程编译，这个进程十分耗时，最慢甚至要达数天，引进软件包办理后，有效节省了编译时间，整个进程可缩短到 30 分钟，Apollo 装置的时间本钱大幅下降。
- 扩展快捷标准
许多经典的语言都存有包办理东西，例如 python 的 pip，js 的 npm，Apollo 敞开渠道 8.0 中的包办理东西也是类似的，能更科学标准的办理依靠联系，模块间的耦合度下降，逻辑性更强。此外，依据 Apollo 敞开渠道 8.0 中供给的新扩展计划，能更快捷的定制化组件。
感知全流程
Apollo 敞开渠道供给了丰富的感知模型，详细如下图。右侧为 Apollo 敞开渠道 8.0 新添加的三个模型，每类感知模型添加一个。
- CenterPoint 模型不再需求人为设定 Anchor 尺度，其依据要害点检测得出物体的尺度、方向和速度，具有更高的精度
- CaDNN 模型中心在于结合鸟瞰投影，猜测图画中每个像素的深度分布，其精度远高于 SMOKE 模型
- BEV PETR 模型独具匠心，融合了 3D 坐标信息和图画特征，完成了视觉 360 障碍物感知，提升了视觉感知才能。
除了新增模型以外，Apollo 敞开渠道 8.0 敞开了感知的全流程开发环节，这意味着开发者不止能够运用渠道供给的模型，还能够依据实际需求运用其他模型。
感知全流程开发环节的敞开意味着开发人员不再完全受限于渠道，具有了自己创新实践的才能，更大程度上解封了开发人员的生产力。那么问题来了，运用自定义模型难吗？
不止不难，还十分简单，渠道人性化的规划了整套流程。
- 模型练习环节：渠道支撑运用 Paddle3D 的模型，不必重复造轮子；一起引进 meta 信息来标准模型的根底信息。规划模型时，用户只需遵从 meta 标准，就能够规划出兼容性强、性能好的模型。
- 模型布置环节：关于契合 meta 标准的模型，渠道供给了模型布置东西能够一键进行布置，模型布置的难度大大下降。
- 验证环节：用户本地经过数据包便能够完成算法的评估，一起还供给各类感知结果可视化东西。
PnC东西链
关于自动驾驶来说，实际的测验本钱较高，通常借助仿真来进行测验，仿真的快捷、灵敏、测验的全面性关乎到自动驾驶的作用评估，仿真至关重要。
Apollo 敞开渠道 8.0 新增本地仿真支撑，允许在本地运用 dreamview 仿真器来模仿车辆仿真。一起为 dreamview 添加了 studio 组件，借助组件能够下载 studio 的场景与动力学模型，这十分有利于进步 PNC 调试功率。
此外，Apollo studio 还供给了云端仿真功用，开发者能够一键创立所需求的仿真场景，且供给快捷的场景办理。
PnC 东西链的改善都是十分贴近于实际需求，能很大程度上进步用户的工作功率，大大的赞。
新社区：免费大咖课程等多种资源
自动驾驶技能学习难度大，门槛高，关于个人学习者十分不友好，很容易走弯路。鉴于此，百度上线的全新社区 Apollo Studio 打造了一个自动驾驶一站式学习实践的渠道，能够为开发者供给许多学习实践、东西资源、技能沟通等服务，一起也能够供给一个沟通、生长的环境，这样更有利于作为技能开发人员的生长。
这个社区小包是大大好评的，它不仅供给体系的课程学习，一起还供给了许多竞赛、沟通，培训等，在这个社区中，能够学练结合，也能够找到志同道合的挚友，来一起共同进步。
假如是对自动驾驶技能真的十分感兴趣、有志于未来在这个范畴长时间开展的，我真的引荐你去体验一下 Apollo敞开渠道8.0。刚刚提到的 Apollo Studio敞开社区现在也已经上线了，链接在这里，有需求的都能够上去注册看看
