三、最后参考硬件平台和参考车辆平台，Apollo 硬件平台支持从 CPU 到 GPU 到 FPGA 各种计算硬件，也支持从 GPS、IMU、摄像头，到激光雷达等各种传感器。

美国著名智库兰德公司去年 4 月在一份研究报告中指出，自动驾驶汽车测试的总里程还很少，缺乏足够数据来对比这类汽车与传统汽车的安全性和可靠性。

研究人员认为，自动驾驶汽车需要测试数亿至数千亿公里，才能验证它们在减少交通事故方面的可靠性，而现有的自动驾驶汽车至少要几十年甚至几百年才能达到这么多测试里程。

所以「阿波罗计划」就是希望能够通过合作资源共享来快速积累数据量，其实 Apollo 仿真引擎也是 Apollo 快速创新的核心，它就能够让开发者日行百万公里，当然，开发者在研发过程中也同样能产生高质量的数据，高质量的数据又能「反哺」从而提升阿波罗的技术，实现共赢。

「阿波罗计划」的下一站

人人都能开发自动驾驶汽车？三天开发自动驾驶汽车？

百度的这次 AI 开发者大会相信已经点燃了不少同学的进入这一领域学习的热情，同时百度也确确实实用「阿波罗计划」让开发者研发自动驾驶汽车的门槛大大降低，让前期的研发成本变得几乎没有。

百度之所以能吸引众多优秀的行业内参与者，也是因为百度把自己对于自动驾驶的研究、积累了已久的技术储备，甚至各种路测成果都分享出去，这是一个非常有勇气的举动。毕竟，百度对于自动驾驶的研发和投入非常早，自己去打破已有的壁垒，也正是为了要树立「阿波罗计划」开放共赢的新旗帜吧。

虽然「阿波罗计划」的增长势头如此凶猛，同时又为 AI 或者说自动驾驶这场革命添加了一把热火，但之后如何管理人们的预期也许才是「阿波罗计划」的下一站真正需要面对的问题。

简单来说，百度虽然激发了更多的人的参与，但这并不代表能够像当年移动互联网时代那样拥有众多「真正意义上的 App 开发者」。因为开发者落实到产品还有很多细节需要处理，汽车行业毕竟还是非常复杂的领域，具有很高的门槛，同时是一个对安全性要求极高的行业，所以要真正实现「汽车界的安卓」还需要有更多的路要走。

李彦宏所乘坐的那辆车其实是使用 AutonomouStuff 的硬件配件＋Apollo1.0 开放的循迹自动驾驶解决方案，在三天之内确实可以搭建这样具有自动驾驶功能的汽车。但要真正推动实现 L3、L4 级别的自动驾驶真正落地，却依旧还需要相当长一段时间。

所以未来真正管理开发者或者说参与者的预期，引导他们真正为「阿波罗计划」有所作为有所贡献，这才是百度需要在下一步去落地实现的。

「阿波罗计划」无疑是百度下了重注的一个典型的旗帜和代表，但如何维持这熊熊火焰不断燃烧？今天陆奇没有告诉我们，但也许这才是「阿波罗计划」真正的精髓和挑战所在。