活动介绍
自7月5日百度在首届AI开发者大会宣布开放Apollo自动驾驶平台以来，受到了社会各界的广泛关注， 更是在自动驾驶开发者群体中引发了热烈反响。很多开发者非常期待可以深入了解Apollo平台的开放内容，以便更充分高效的利用Apollo平台， 研究并落地自己对于自动驾驶的诸多想法。为此，本届百度沙龙特地组织了Apollo自动驾驶平台专场。
本次沙龙将从三个方面与大家分享Apollo平台。 首先分享的是Apollo代码开放框架， 这部分将告诉大家如何获取Apollo代码框架，并应用开发；第二部分是介绍Apollo数据平台，大家将了解如何使用Apollo平台训练算法模型； 第三部分是如何设计并实现一整套自动驾驶方案，本次介绍的是基于深度学习的End to End自动驾驶方案。
主题一：Apollo代码开放框架—ROS在百度自动驾驶的探索和实践
何玮：百度自动驾驶资深架构师，专注于百度自动驾驶车载计算框架相关工作。
演讲概要：本次将分享百度自动驾驶团队对ROS框架在自动驾驶场景使用中的一些实践和探索，以及在系统稳定性、通信效率和数据兼容性方面的改进。
主题二：Apollo数据平台使用介绍
杨凡：数据平台专家，百度自动驾驶事业部资深架构师，专注海量数据体系、数据平台建设和Apollo云端产品架构设计。
演讲概要：在Apollo平台，如何通过开放能力让广大开发者利用百度的海量数据？相关业务如何无缝接入？能给业务合作方带来哪些价值及收益？ 分享中将会结合具体的案例进行阐述和回答。
主题三：基于深度学习的End to End自动驾驶方案
郁浩：百度智能驾驶事业部资深架构师，无人驾驶算法方向，重点关注基于深度学习的无人驾驶系统，从算法到工程再到项目落地，拥有丰富的经验。
演讲概要：基于深度学习（以End to End为主）的自动驾驶方兴未艾。百度拥有超大规模的训练数据，同时也在CES Asia上首次实车展示了这种自动驾驶。 那么它与传统的规则式自动驾驶驾驶相比，有哪些区别和优劣势？未来的发展将会如何？百度在这个方向都有哪些实践？
活动日程
