新版说明

重要更新

Apollo 8.0 针对用户学习场景提出包管理概念，让用户更方便快捷部署及使用Apollo。Apollo 9.0 我们通过包管理2.0使用户能够更容易地在 Apollo 基础上进行二次开发，轻松构建出自己的自动驾驶应用。Apollo10.0面向场景应用规模落地全面升级。在性能方面，优化了各层级各模块的性能与稳定性，并提供丰富工具提高优化效率。Apollo 11.0 聚焦 功能型无人车 在高价值场景中的规模化落地，全面升级感知、定位、规划与开发工具链，显著降低软硬件研发门槛，助力开发者高效构建端到端自动驾驶作业系统。

Apollo 开源平台 11.0 的主要新特征如下：

一、拓展功能型无人车应用场景，实现端到端作业闭环

Apollo 11.0 面向 快递配送、环卫清扫、安防巡检、园区接驳 等典型场景，开放多项关键能力：

• 坡道启停 ：适应复杂地形起停需求
• 自动脱困 ：提升异常路况下的自主恢复能力
• 贴边行驶 ：精准沿路缘或边界运行

完整支持从 发车准备 → 路线设定 → 自动驾驶行驶 → 任务执行（如清扫、零售、载客）→ 异常接管 → 回库停车 的全流程自动化。

二、多源融合定位 + 场景感知升级，强化全域运行能力

• 产业级高精定位方案 ：融合 RTK / SLAM / 视觉 / 轮速，实现 密集楼宇、地下车库、纯室内 等弱信号环境下的 厘米级定位 。
• 新增道闸识别功能 ：打通 开放道路与封闭园区 的自动驾驶闭环。
• 感知升级 ：显著提升对 路缘、挡墙、路面坑洼 等静态障碍物的识别精度。
• 升级BEV + OCC 感知架构 ：深度集成 百度百舸 AI 计算平台 ，提供 模型开发 → 训练 → 转换 → 导出 的一站式流程。
• 支持增量训练 ：开发者可基于自有数据对预训练模型进行快速微调，加速模型迭代。

通过软硬协同与生态工具加持，Apollo 11.0 显著降低功能型无人车的研发门槛与部署成本，加速商业化落地进程。