让很多外国人意外的是，中国科技巨头百度推出的自动驾驶平台Apollo，在过去短短的一年多时间里，居然在自动驾驶的游戏中一路通关成为头号玩家。

自动驾驶汽车的概念早在1939年就提出来了，然而一直到上世纪90年代，得益于计算机、人工智能、机器人控制等技术方面的突破，自动驾驶汽车才有了真正意义上的发展。谷歌、英特尔、Uber、特斯拉、福特、通用、宝马……我们可以数出一连串无人驾驶领域的玩家。不过正如大家所看到的那样，在前几年，无人驾驶领域的玩家都是外资企业，而中国企业则是最近几年才开始介入。

然而，让很多外国人意外的是，中国科技巨头百度推出的自动驾驶平台Apollo，在过去短短的一年多时间里，居然在自动驾驶的游戏中一路通关成为头号玩家。

自动驾驶领域的“安卓生态”Apollo计划

2017年4月19日，百度正式对外宣布Apollo计划，这是全球自动驾驶技术的首次系统级开放。从本质上来说，Apollo是一个完整的开放自动驾驶生态，可以帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。

从架构上来看，Apollo平台主要包括三个部分：地图定位（Localization）、软件算法（Open Software Platform）以及云服务（Cloud Service Platform）。从官网上我们可以了解到，Apollo平台给合作伙伴提供技术领先、覆盖广、高自动化的高精地图服务，还有全球唯一开放、拥有海量数据的仿真引擎，更有全球开放数据量第一，基于深度学习的自动驾驶算法End－to－End。

当然我们都知道，自动驾驶光靠软件是不够的，Apollo要成为一个完整的自动驾驶平台，还需要足够多的芯片、传感器、整车架构等硬件来支持它的软件算法。因此，百度选择与国内外汽车供应商以及主机厂合作，由百度提供软件平台，汽车供应商提供硬件集成与最终生产，最后产出主机厂能够在其汽车产品上落地的模块。

百度将这些与供应商合作生产的硬件模块统称为“参考硬件平台”（Reference Hardware Platform）和“参考整车平台”（Reference Vehicle Platform），其中包括计算单元、GPS、摄像头、激光雷达等传感器以及HMI设备等。百度并不会直接生产这些硬件，而是提供参考方案及参考能力，最终把这些产品量产的还是供应商。

在Apollo平台的支持下，合作伙伴可以更快地研发、测试和部署自动驾驶车辆，参与的合作伙伴越多，积累的行驶数据就越多，与国外厂商的封闭系统相比，Apollo能以更快的速度成熟，让每个参与者得到更多受益。

百度意欲将Apollo打造成自动驾驶汽车领域的安卓，这个自动驾驶开源思路算得上是全球自动驾驶行业的首创，据报道，欧美科技界对Apollo的进度与模式特殊性都有极高评价。

Apollo计划的重要时刻

早在Apollo计划发布之前，百度就已经开始在自动驾驶领域布局：

从2015年开始，百度大规模投入自动驾驶汽车技术研发，2015年12月就在北京进行了高速公路和城市道路的全自动驾驶测试；

2016年9月，百度获得了美国加州自动驾驶路测牌照，同年11月，百度在浙江乌镇开展了开放道路的无人驾驶汽车试运营。

2017年4月19日，百度就正式对外宣布了Apollo计划，当时业界评价很高，但百度并没有发布什么实质的东西。

直到2017年7月5日，Apollo1．0版才真正发布，这可以说是Apollo计划的一个重要里程碑。在1．0版本里，百度开放了封闭场地循迹自动驾驶能力、自定位能力和端到端等非常有价值的数据。

2017年9月20日，百度发布了Apollo 1．5版本，重点开放障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习（End－to－End）等五大核心能力，其中前四种能力均为首次开放。基于1．5版本打造的自动驾驶汽车能够支持昼夜定车道自动驾驶，可实现夜间环境下的障碍物识别，以及非典型交通场景下的异性障碍物识别。有媒体声称，这才是Apollo 1．0原本该有的能力和样子。

2018年1月9日，Apollo 2．0版本上线，它已经可以支持简单城市道路的自动驾驶。Apollo 2．0版还推出了场景化、商业化的无人驾驶解决方案，全面支持英特尔、英伟达、NXP、Renasas四大主流计算平台，标志着Apollo平台包括云端服务、软件平台、参考硬件平台，以及参考车辆平台在内的四大模块已全部启动。

2018年4月19日，在宣布推出Apollo计划整整一周年后，百度对外发布Apollo 2．5版本。在最新版本中，百度主要进行了四大方面的更新：第一，更多场景：Apollo2．5版本支持限定区域视觉高速自动驾驶，解锁高速公路场景。开放视觉感知、实时相对地图、高速规划与控制三大能力；第二，更低成本：Apollo2．5提供了更低成本的传感器解决方案，通过基于摄像头的视觉感知方案，传感器成本可较此前降低90％，大大降低了自动驾驶研发门槛；第三，更多车型：Apollo2．5新增卡车物流应用场景，再度扩宽了其商业化想象空间，目前可以支持乘用车、卡车、巴士、物流车、扫路车等多种车型；第四，更高性能：发布了Dockerfile、DreamView可视化工具、Apollo Drive Event数据采集器、Apollo高精地图数据采集器和Apollo Cloud Simulator等五大开发工具，进一步提升开发者研发效率。

根据规划，Apollo在2018年还将更新至3．0版本，到2019年升级至4．0版。