apollo生态大会_ 百度Apollo生态大会遇到英伟达GTC，像极了一场转角遇见“AI”

4个环视照相机的拍摄全部被切断时，Radar only AVP也能完全实现AVP的功能。 纵向毫米波雷达输出与激光雷达相匹敌的致密的点群信息，能够清晰地描绘周边建筑物的轮廓，因此能够实现雷达点群的高精度定位。

百度遇到了英伟达。

今天，在800公里外的长沙和杭州，百度和英伟达分别举行了人数极多、关注度极高的发布会。

在400家合作伙伴百度阿波罗第一届生态大会上发表的成绩表，6100人，这是英伟达至今举办的最大规模的gtc。

看起来像一场争夺人气的大会，其实大会期间两人关系密切，百度生态大会上百度与英伟达、大陆、宝马等公司举行了闭门会议，黄先生长期站在百度展台上。

强大的自动驾驶产业推动着企业的产业融合。

百度苹果升级推出15款新产品，2024年无人出租车随行吗？

经过近三年的发展，百度苹果已经形成了三大平台、三重开放的布局，生态更加清晰，从自动驾驶到车道协同，苹果也创造了中国特色的自动驾驶之路。

今天发布会上，百度苹果自动驾驶开放平台继续升级，同时推出了世界首个景点城市自动驾驶开放能力、中国最成熟的自动驾驶云、新一代智能交通解决方案、小型车2020、车道联合、智能车联合两个开放平台等15个新产品和解决方案

百度副社长、智能驾驶事业集团总经理李震宇表示，奥巴罗通过三大平台三重开放，继续建设中国交通强国，中国最有可能成为世界最大的自动驾驶市场。

与此同时，李震宇提出了“智能网络连接三步”的商业路径规划，第一步基础设施智能网络化，第二步限定场景自动驾驶，第三步真正共享了无人驾驶时代。

具体来说，截止到2020年，配备网络连接功能的新车超过50%，阿波龙低速园区的场景、自主停车、配备有限场景自动驾驶的新车量产发售，2024年一部分城市的无人出租车可以随行。

在现场，Apollo还公布了2019年的成绩表。 据Apollo介绍，到目前为止，自动驾驶路线牌照数量为150张，全年新增专利数量为1237张，测试距离超过300万公里，在23个城市开展路线，全球开发人员36000名，生态合作伙伴177家，开放资源为56万行。

作为苹果生态的重要组成部分，苹果自动驾驶开放平台正式发布苹果5.5，核心亮点是开放“点城市自动驾驶”能力，这是世界上首次对外开放该能力。

另外，Apollo5.5为大量落地的自动驾驶场景，构建了进化成熟的自动驾驶解决方案。

例如针对城市开放道路的Robotaxi方案、针对城市BRT道路的Minibus 2.0方案、针对最后公里的自主停车方案、针对低速低成本场景的低速迷你车方案、自动驾驶云等。

其中，自动驾驶云首次作为阿波罗家族成员登场，基于百度深度的自动驾驶和AI布局，其对外开放能够帮助汽车公司迅速开发自动驾驶并大规模落地。

Apollo车道协同开放平台由边缘智能基础、基础云服务和六个可应用场景组成。

可应用的场合包括智能网络自动驾驶、智能网络辅助驾驶、交通引导和信号控制、运行车监管、移动服务、智能停车等，帮助外部开发人员和合作伙伴在一个基础上开发自己的大城市管理、交通移动应用场所。

苹果新推出的第三个开放平台是智能车开放平台，这也是最接近中国业主的苹果开放平台。

迄今，百度车网和AI能力已复盖60家车企，超过400种车型，全面开放了全语音车载智能小程序、车载真人语音定制、一次多次交流、车标级百度鸿鹄芯片等技术能力。

小型车载2020不仅开放端对端解决方案小型车载OS，还发布了可综合解决方案小型车载DAS。 这两个解决方案使汽车企业能够自由选择适合自己的智能个性化车联系系统。

另外，小型车载2020还提供智能客舱、CarLife+、度小镜等3种形态，全面垄断了AI时代人与车的多种交流方式。

李震宇说:“站在下一个十年的起点，阿波罗仰望星空，更加坚定。 加快生态繁荣，加快产业智能化。 把梦想反映在现实中。 ’他说

7倍的运算能力芯片，开源度神经网络，英伟达用圆圈自动驾驶

在这次GTC中黄仁勋非常关注自动驾驶。

除了为交通运输行业开源的NVIDIA DRIVE自动驾驶车开发高级神经网络外，还推出了自动驾驶和机器人的高级软件定义平台nvidiadriveagxolin。

他还宣布将使用NVIDIA GPU和其他技术开发自动驾驶和云计算解决方案。

NVIDIA DRIVE已成为自动驾驶开发的行业标准，广泛应用于汽车制造商、卡车制造商、自动驾驶出租车公司、软件公司和大学。

目前，NVIDIA为自动驾驶汽车开发人员开放了预先培训的AI模型和培训代码，NVIDIA生态系统内的开发人员通过一套NVIDIA AI工具，自由扩展和定制模型，提高了自动驾驶系统的稳健性

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示，“AI自动驾驶车是软件定义的车，为了在全球范围内行驶，必须基于大量的数据集。 我们为汽车开发人员打开了深层次的神经网络，为他们提供了高级学习工具，使他们能够根据不同的数据集优化这些网络。 通过这种方法，实现跨国共享学习，保护数据的所有权和隐私，最终加快全球自动驾驶车的落地。

HIS Markit人工智能高级研究主任Luca De Ambroggi表示，NVIDIA为交通运输行业开发了最广泛的深度神经网络和AI工具，是该领域的全球领导者。 通过为开发人员提供这些算法以及用于自定义这些算法的工具和工作流基础架构，帮助安全的自动驾驶交通运输解决方案落地。”

NVIDIAdriveagxolin平台集成了新的Orin系统类芯片，该芯片包括170亿个晶体管，Orin系统类芯片集成了NVIDIA的下一代GPU体系结构和Arm Hercules CPU核心，1秒钟 nvidiadriveagxolin将于2022年投入生产，几乎是nvidia上一代Xavier系统级芯片性能的7倍。

Orin还能够应对自动驾驶和机器人同时运行的大量应用和深度神经网络，达到了ISO 26262 ASIL-D等系统安全标准。

作为软件定义平台，驱动器AgX orin可以提供从L2级到L5级完全自动驾驶开发的兼容体系结构平台。 Orin和Xavier可以通过开放式CUDA、TensorRT API和各种库进行编程，因此开发人员可以在一次投资中使用多代产品。

黄仁勋说:“制造安全的自动驾驶车，可能是当今社会面临的最大的计算课题。 实现汽车自动驾驶所需的投资呈指数增长，面临着复杂的开发任务，像Orin这样的可扩展、可编程、软件定义的AI平台是必不可少的”

Navigant Research的最高研究分析家Sam Abuelsamid说:“NVIDIA对交通运输行业的长期承诺和创新的端到端平台和工具已经构成了广泛的生态系统。 大多数自动驾驶汽车的公司都将NVIDIA解决方案用于其计算堆栈。 Orin可以被看作是整个行业前进的重要一步，有助于在这一技术不断发展的行业中写出新的文章。

英伟达的朋友圈今天又多了一个DDT。 DDT在数据中心使用NVIDIA®GPU训练机器学习算法，采用NVIDIA DRIVE™为L4级自动驾驶提供推理能力。

作为DDT自动驾驶AI处理的一部分，NVIDIA DRIVE利用多个深度神经网络融合了来自各种传感器的数据，实现了汽车周边环境的360度全方位的理解，规划了安全的行驶路径。

NVIDIA自动驾驶车副总裁Rishi Dhall表示:“无论是云端还是汽车，开发安全的自动驾驶技术，端到端的AI是不可或缺的。 NVIDIA的AI技术使DDT能够开发出更安全高效的交通运输系统，提供丰富的云服务。

为了训练这些高级神经网络，ddt采用NVIDIA GPU数据中心服务器。 在云计算中，DDT将构建领先的AI基础架构，并推出计算、渲染和游戏vGPU云服务器。

DDT云采用新的vGPU许可模式，旨在为用户提供更好的体验、更丰富的应用程序、更高效、更创新和灵活的GPU计算云服务。 目前，DDT云与NVIDIA等行业合作伙伴合作，为交通、AI、图形渲染、电视游戏、教育培训等多个领域提供服务。

目前各大科技公司都积极配置自动化运行，企业和企业深入合作开发新技术，可以追赶其他竞争对手。

我们可能仍然面临着长期面临的问题。 尽管资本粗暴，势头大，自动驾驶时代，占有产业链高端的企业仍面临着自动驾驶商业化落地问题。

当然，我们也不必过度悲观，轻融合发展是产业进步的开端。