从2015年8月至今，近50个人工智能、前端开发、移动开发、云核算、架构、运维、安全、测验等IT技术范畴的技术图谱连续在GitHub上上线，协助开发者、工程师收拾常识结构结构，并测验供给途径辅导和精华资源，便利技术人学习和生长。
在时下十分受重视的主动驾驶范畴，大部分开发者的感触都是只见树木不见森林，不知道怎样树立对主动驾驶的微观认知，不知道主动驾驶触及的专业技术都有哪些，更不了解主动驾驶的学习途径。
这也是极客邦科技联手百度Apollo团队，一起推出《Apollo 主动驾驶工程师技术图谱》的原因地点——期望Apollo将其在主动驾驶范畴的研制实力、技术沉积、职业洞悉，以及 Apollo中心才能和技术结构，进行一个收拾和沉积，为期望深化主动驾驶范畴的开发者和工程师，出现一个主动驾驶的技术全景图。
技术图谱十问十答
为什么这份技术图谱值得你保藏、乃至打印出来挂在工作室里或许书桌前?咱们约请这个技术图谱的策划人——Apollo布道师团队和技术团队进行回答。
问题1：为什么要规划这样一份技术图谱?
技术发展太快，技术模块触及繁复，主动驾驶范畴需求这样一个技术和技术的收拾，协助主动驾驶工程师全面了解、快速学习和生长，也给有志于转行主动驾驶的技术人一个指引。
问题2：该技术图谱面向哪些人群?能够协助学习者到达什么方针?
首要面向两类人群，他们都期望学习主动驾驶，他们或是学生，或是Apollo生态中的合作伙伴。一类便是懂得开发东西和言语开发的开发者和工程师，他们能够从这份技术图谱中弥补机器学习和车辆相关的常识;别的一类人群便是机器学习从业者，他们能够经过这份技术图谱，深化了解主动驾驶的各个模块，由于Apollo不同模块之间的差异性大，即便关于百度内部工程师，这个技术图谱也有学习含义。
问题3：这份技术图谱包含哪些学习模块?模块建立和区分规矩是什么?
这份技术图谱包含两大模块，首先是根底层，便是Apollo开发会用到的共性的言语和编程方法;其次是Apollo层，既包含Apollo敞开的感知、决议计划规划、智能操控、End-to-End 等主动驾驶中心才能，也包含硬件，比方GPS、雷达、传感器、车辆相关的常识和技术。
问题4：这份技术图谱是怎样策划出来的?
在策划阶段，依照模型、算法、硬件、车辆相关布景常识四个维度，以问卷、面聊等多种形式，搜集百度内部7、8个团队近30位技术专家的专业反应，再把反应依照现在的根底层、Apollo层收拾分类，阅历屡次Review，最终与我们碰头。
问题5：主动驾驶范畴的开发者，哪部分的学习才能需求加强?
大部分主动驾驶开发者的『软实力』较强，硬件方面的学习才能相对较弱，特别根据GPU 或许FPGA的芯片编程方面的才能持续增强。
问题6：关于学习Apollo的开发者来说，最大应战是什么?
最大应战便是Apollo运转起来，下一步该怎样做?因而Apollo会在2.0版别中敞开许多调试、绘图、排查问题的东西;
别的的应战便是硬件方面了，假如开发者买一个设备进行调试，在没有官方人员支撑的情况下是比较困难的，因而Apollo把适配后的硬件设备发到GitHub，让敞开设备在GitHub 上有现成实例，开发者改正之后就能够用。
问题7：主动驾驶人才需求缺口大吗?
十分大。现在我国轿车从业人员到达360万，但其间技术人才不到50万，占比不到15%。这其间尽管很难清晰界定主动驾驶人才有多少，可是能够想见必定不多。并且从主动驾驶专业人才年薪动辄几百万上千万，就能够知道人才有多紧缺。
问题8：现在Apollo最需求哪方面的人才?
现在会有许多合作伙伴寻求接入Apollo敞开渠道，为自己的产品注入主动驾驶才能。在接入过程中，车辆、硬件传感器的接入是开发者需求承受的第一关，需求把握系统集成方面的常识。处理了集成问题后，对主动驾驶的要求就会往感知、决议计划规划、智能操控等模块方向进行搬运。所以，了解全体Apollo结构的开发者，会是Apollo需求的人才;假如对其间某一模块十分熟知，也会是Apollo十分需求的人才。
问题9：主动驾驶开发者还有什么其他的学习途径?
开发者能够从建立一个Apollo的Demo环境开端，学习Apollo相关模块的技术常识。在 Apollo的代码注释中，百度工程师列出了模型对应的参考材料，包含参考书或许论文，这也算是一个学习的捷径。如Apollo2.0新增操控器MPC，对应的源文件包含对该操控模型相关的材料引荐：
https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/modules/control/controller/mpc_controller.h
：
/**
* @class MPCController
*
* @brief LQR-Based lateral controller, to compute steering target.
* For more details, please refer to "Vehicle dynamics and control."
* Rajamani, Rajesh. Springer Science & Business Media, 2011.
*/
问题10：现已拿到技术图谱的同学，他们看过之后期望2.0版别有哪些改善?
能有各分支更细化的常识和技术表，包含引荐一些好的学习资源;
期望后续版别能够极大下降无人车本钱，完成量产;
期望供给才能进阶地图;
期望细化常识点，把软硬件、算法的接口信息界说出来。
