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Apollo自动驾驶AI智能交通应用，综合政务数据、互联网数据、运营数据、物联网数据等基础上，通过人工智能算法对交通与土地相关性进行量化分析，并对交通资源进行优化配置。
Apollo应用于辅助驾驶，驾驶员需要高度关注路况；智慧座舱，其中驾驶员监测着重在“两客一危”、“网约车”场景使用；Apollo自动驾驶AI智能交通应用：
1. 驾驶员监测
第三方统计我国道路交通事故数据，超过90%的道路交通事故和死亡人数都是由人的交通违法行为造成的，85%是由机动车违法造成。无证驾驶、疲劳驾驶、注意力分散等危险驾驶行为，成为影响行车安全的重要因素。
运用计算机视觉技术，实时分析采集的驾驶员视频图像，识别驾驶员身份及状态的技术服务，尤其是疲劳驾驶、分神驾驶，以及打电话、抽烟等异常行为，已在两客一危车联及网约车等营运车辆上推广使用。
其中成都网阔信息的安全治理体系，通过智能算法实时分析驾驶员行为，通过移动互联网将不规范驾驶行为的取证图片和车辆信息发至管理平台，管理平台对数据进一步挖掘分析，改善车辆运营，提升区域管理成效。
结合车联运动状态，识别开车抽烟、打电话、未系安全带等异常状态。通过“政策制定-监管执行-效果评估”的闭环，实现精准管理。主要功能有驾驶员身份核验、疲劳驾驶/分神驾驶报警、异常行为报警、系统失效报警。
2. 车载语音助手
使用智能语音语义技术的车载人机交互方式，主要用于多媒体娱乐、智能导航、车辆控制等需求，与物理按键和多点触控相比，其在便利性和安全性上有较大优势。经过后装市场的多年积淀，前装车载语音助手设备也越来越多地出现在造成新势力及传统车企推出的新车型中。
3. 智能驾驶
随着人工智能环境感知技术，如：以摄像头为主导的多传感器融合方案和以激光雷达为主导、其他传感器为辅助的技术方案的攻克。在深度学习技术和高精度视觉传感器加持下，可对驾乘人员、车辆和道路环境进行实时监测；能自主做出规划决策，制定安全的行驶策略；自动控制车辆运行，实现及时精准的驾驶操作。
综合运用云计算、大数据、人工智能等跨领域技术，通过构建智能巡检系统，警力调配系统，城市交通状态检测，城市交通警情自动监控包括全城交通感知、全城交通检索、全城交通预警，城市交通信号控制和城市紧急车联优先通行，以求实现城市级交通数据融合，实时分析和全局优化，从而实现精准掌控、智能管理、个性化的服务。但该技术应用仍处在由感知向认知、控制演进的过程。
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