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2013 年，百度自动驾驶起步。
2015 年开始大规模投入无人车技术研发，当年 12 月即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 月获得美国加州自动驾驶路测牌照，并持续不断地开展自动驾驶路测。11 月在浙江乌镇开展普通开放道路的无人车试运营，数百名参加乌镇世界互联网大会的嘉宾和记者试乘了百度无人车。
2017 年 7 月 5 日，百度 AI 开发者大会在北京国家会议中心隆重召开。百度在大会上正式公布开放 Apollo 1.0 自动驾驶技术能力，同时宣布 Apollo 自动驾驶生态正式成立。百度表示该计划向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供了一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整自动驾驶系统。百度董事会副主席、百度集团总裁兼首席运营官陆奇表露了 Apollo 开放平台的雄心：“Apollo 要做汽车产业界的安卓系统，并且比安卓更开放、更强大，Apollo 对于整个汽车工业的贡献将是巨大的”。
9 月 20 日，Apollo 自动驾驶平台进行了新一轮的升级开放。更新迭代后的 Apollo 1.5 自动驾驶平台，开放了障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、End-to-End（深度学习）五大核心能力，引起行业热烈反响。
而在 2017 年 12 月 30 日，百度宣布开放 Apollo2.0 版本。版本不断迭代，新版本增加了什么资源？研发迭代模式是怎么样的？取得了哪些阶段性成果？
AI 前线请来了百度自动驾驶事业部资深架构师杨凡，于1 月 11 日（周四）晚 8 点半在 AI 前线微信社群里，给大家分享 Apollo2.0 数据平台的研发经验，这次也是首次对外讲解 Apollo 2.0。大家将有机会与百度 Apollo 架构师面对面交流。
讲师：杨凡，百度自动驾驶事业部资深架构师，数据平台专家。毕业于北京工业大学和早稻田大学，专注于海量数据体系与数据平台建设，在百度自动驾驶 Apollo 计划中负责 Apollo 云端产品架构设计。
分享题目：《百度 Apollo2.0 数据开放平台介绍–“云 + 端”研发迭代新模式》
分享提纲：
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Apollo 能力开放简介
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Apollo 资源开放与研发迭代新模式
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数据开放平台与训练平台实战
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Apollo 生态阶段性成果
如何参与：
关注 AI 前线公众号，按菜单里“加群学习”提示操作，加入社群即可参加本次分享。
附：Apollo 自动驾驶工程师技能图谱
从 2015 年 8 月至今，近 50 个人工智能、前端开发、移动开发、云计算、架构、运维、安全、测试等 IT 技术领域的技能图谱陆续在 GitHub 上上线（ https://github.com/TeamStuQ/skill-map），帮助开发者、工程师梳理知识框架结构，并尝试提供路径指导和精华资源，方便技术人学习和成长。
在时下非常受关注的自动驾驶领域，大部分开发者的感受都是只见树木不见森林，不知道如何建立对自动驾驶的宏观认知，不知道自动驾驶涉及的专业技能都有哪些，更不了解自动驾驶的学习路径。
这也是极客邦科技联手百度 Apollo 团队，共同推出《Apollo 自动驾驶工程师技能图谱》的原因所在——希望 Apollo 将其在自动驾驶领域的研发实力、技术沉淀、行业洞察，以及 Apollo 核心能力和技术框架，进行一个梳理和沉淀，为希望深入自动驾驶领域的开发者和工程师，呈现一个自动驾驶的技能全景图。
识别图上二维码，关注 Apollo 开发者社区公众号，对话框回复『技能图谱』四个字，就可以获得一份高清电子版。
如何更高效的使用此图谱？请阅读图谱解析文章。
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