Se lanza oficialmente Apollo 7.0 para diseñar un ecosistema diverso de robots automotrices
Bitauto News El 29 de diciembre, se celebró el subforo de conducción autónoma Baidu Create? 2021 (Baidu AI Developer Conference) "Creación de escenarios y tecnología de conexión de robots automotrices" en la aplicación "Xirang". En el foro, se lanzó oficialmente la versión Apollo 7.0 de la plataforma abierta de conducción autónoma Baidu Apollo, que mostró al mundo exterior el diseño del plan Apollo X en el diverso ecosistema de robots automotrices.
La plataforma abierta de conducción autónoma sirve como un soporte importante para la implementación de los robots automotrices multidimensionales de Baidu, Apollo7.0 lanzado en esta actualización, ha logrado un hito y una evolución completa desde el código hasta las herramientas, desde el código abierto. plataforma a plataforma con herramientas. Basado en las cuatro plataformas de código abierto de servicios en la nube, software de código abierto, desarrollo de hardware y certificación de vehículos, Apollo 7.0 proporciona una serie de actualizaciones que incluyen la plataforma de práctica integral en la nube Apollo Studio, servicios de simulación líderes en la industria y nuevos modelos eficientes. El código no solo es totalmente capaz y abierto, sino que también puede proporcionar una cadena de herramientas completa para la conducción autónoma, lo que la hace más fácil de usar, más avanzada y más eficiente para ayudar a los desarrolladores a utilizar las capacidades de la plataforma.
A nivel de plataforma de servicios en la nube, Apollo 7.0 ha actualizado oficialmente el servicio "data pipeline" popular entre los desarrolladores en la versión 6.0 a Apollo Studio, una herramienta en la nube de proceso completo que cubre a los desarrolladores desde que se inician en la computadora. para comenzar en la cadena de automóviles, brindando a los desarrolladores una experiencia de plataforma práctica integral. A nivel de plataforma de simulación, Apollo 7.0 lanza la primera plataforma de evaluación de simulación y capacitación de modelos de aprendizaje reforzado PnC de la industria. Se espera que proporcione una verificación unificada, como datos reales, funciones potentes, estándares de evaluación integrales y una arquitectura escalable. estándar para la investigación del aprendizaje por refuerzo. A nivel de plataforma de software de código abierto, Apollo 7.0 actualiza los módulos de algoritmos de percepción y predicción e introduce tres modelos basados en aprendizaje profundo: MaskPillars, SMOKE e Inter-TNT, que reducen eficazmente problemas como detecciones perdidas y fluctuaciones.
En la actualidad, la plataforma abierta de conducción autónoma Baidu Apollo ha completado 11 versiones. Cuenta con más de 80.000 desarrolladores en 135 países de todo el mundo, más de 210 socios y un total de 700.000 líneas de código fuente abierto. Ha crecido hasta convertirse en la plataforma abierta más activa del mundo para la conducción autónoma.
Apollo 7.0 no solo empodera a los desarrolladores, sino que también amplía aún más la capacidad de los robots automotrices para conectar tecnologías y escenarios. Al cooperar con las industrias y empoderarlas, Baidu Apollo y múltiples socios ecológicos crean conjuntamente "robots para automóviles" que funcionan en el transporte de pasajeros, carga, servicios de vida y otros campos, y se implementan completamente en automóviles de pasajeros, autobuses, logística troncal, almacenamiento y distribución. y minería. Escenarios segmentados como operaciones portuarias. En el "sitio" del metaverso del subforo de conducción autónoma, el robot de autobús Apollo de Baidu, el robot de vehículo de logística troncal DeepWay, el robot de camión minero autónomo Huaneng Yimin y el robot de vehículo minorista neolítico hicieron una aparición colectiva.
Como la primera solución inteligente de China que logra una cobertura total de la nube de vehículos y carreteras en el campo minero, el robot vehículo de operaciones especiales de minería Baidu Apollo tiene capacidades de conducción totalmente autónomas y puede lograr una ubicación y ubicación precisas a través de la colaboración entre vehículos y carreteras. La información sobre el estado de la operación de la solución seguirá evolucionando en el futuro para respaldar las operaciones de proceso completo en las superficies de trabajo; el robot de vehículos de logística troncal Deepway se basa en datos y es de autoaprendizaje, lo que permite una rápida iteración de las capacidades de conducción autónoma en camiones pesados de alta velocidad. escenarios. Deepway espera invertir 1.000 camiones pesados en 2023, lo que convertirá a Deepway en un conductor veterano de IA en el campo de la logística troncal.
Además, Baidu Apollo también compartió con los desarrolladores los ricos recursos y los últimos avances del plan de talento educativo de conducción autónoma Apollo EDU, y anunció planes para empoderar a decenas de millones de universidades y empresas y capacitar a millones de personas en Los próximos tres años el objetivo de los talentos de ingeniería de conducción autónoma es cubrir de manera integral los talentos de aplicación e investigación, de modo que la conducción autónoma pueda realmente empoderar a todos los ámbitos de la vida y promover la prosperidad y el desarrollo continuos de la industria de la conducción autónoma.