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三门峡市(渑池县、卢氏县、陕州区、湖滨区、灵宝市、义马市)

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、库尔勒市、若羌县、焉耆回族自治县、轮台县、且末县、尉犁县、博湖县、和静县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)  贵阳市(云岩区、修文县、开阳县、息烽县、南明区、观山湖区、乌当区、清镇市、花溪区、白云区)

湘潭市(雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市、湘潭县)

成都市(邛崃市、龙泉驿区、彭州市、新津区、金堂县、新都区、蒲江县、大邑县、青白江区、武侯区、简阳市、青羊区、锦江区、金牛区、温江区、郫都区、都江堰市、崇州市、双流区、成华区)

淮安市(淮安区、洪泽区、淮阴区、盱眙县、金湖县、涟水县、清江浦区)泰安市(肥城市、东平县、泰山区、岱岳区、新泰市、宁阳县)

榆林市(米脂县、佳县、定边县、绥德县、神木市、榆阳区、府谷县、横山区、吴堡县、靖边县、清涧县、子洲县)  西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

温州市(洞头区、鹿城区、瓯海区、瑞安市、文成县、龙湾区、永嘉县、苍南县、乐清市、平阳县、龙港市、泰顺县)

宜宾市(珙县、兴文县、翠屏区、长宁县、江安县、南溪区、筠连县、高县、屏山县、叙州区)

西安市(雁塔区、莲湖区、临潼区、长安区、鄠邑区、未央区、新城区、阎良区、蓝田县、灞桥区、碑林区、周至县、高陵区)

滁州市(来安县、全椒县、琅琊区、凤阳县、定远县、天长市、明光市、南谯区)

娄底市(涟源市、冷水江市、双峰县、新化县、娄星区)

新疆维吾尔自治区

忻州市(河曲县、宁武县、五台县、岢岚县、代县、神池县、定襄县、五寨县、繁峙县、原平市、忻府区、偏关县、保德县、静乐县)

钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

长春市(二道区、朝阳区、公主岭市、农安县、双阳区、德惠市、榆树市、南关区、绿园区、宽城区、九台区)

来宾市(忻城县、兴宾区、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县、合山市)

大连市(中山区、甘井子区、庄河市、旅顺口区、沙河口区、西岗区、金州区、长海县、瓦房店市、普兰店区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

陇南市(成县、康县、两当县、徽县、西和县、文县、武都区、宕昌县、礼县)

佛山市(禅城区、顺德区、南海区、高明区、三水区)

开封市(顺河回族区、杞县、尉氏县、通许县、兰考县、鼓楼区、祥符区、禹王台区、龙亭区)

昆明市(石林彝族自治县、晋宁区、宜良县、官渡区、东川区、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、安宁市、富民县、呈贡区、五华区、西山区、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区)

汉中市(宁强县、城固县、勉县、佛坪县、南郑区、留坝县、西乡县、汉台区、略阳县、洋县、镇巴县)

岳阳市(临湘市、湘阴县、平江县、岳阳县、岳阳楼区、云溪区、华容县、汨罗市、君山区)

香港特别行政区

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遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、大英县、船山区)

宿州市(泗县、萧县、砀山县、灵璧县、埇桥区)

福州市(长乐区、平潭县、罗源县、马尾区、永泰县、仓山区、闽清县、台江区、连江县、闽侯县、鼓楼区、晋安区、福清市)

无锡市(惠山区、滨湖区、新吴区、梁溪区、宜兴市、江阴市、锡山区)  通辽市(奈曼旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁区、扎鲁特旗)

汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)

东莞市

大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、宾川县、洱源县、祥云县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、永平县、南涧彝族自治县、云龙县、大理市、剑川县、弥渡县)包头市(白云鄂博矿区、昆都仑区、青山区、固阳县、石拐区、东河区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗)

白银市(会宁县、景泰县、平川区、白银区、靖远县)  丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县)

甘孜藏族自治州(泸定县、雅江县、石渠县、炉霍县、色达县、丹巴县、道孚县、甘孜县、九龙县、理塘县、乡城县、康定市、得荣县、稻城县、白玉县、德格县、新龙县、巴塘县)

沧州市(泊头市、孟村回族自治县、黄骅市、青县、运河区、海兴县、河间市、新华区、盐山县、沧县、南皮县、东光县、肃宁县、吴桥县、献县、任丘市)

通化市(柳河县、通化县、二道江区、集安市、辉南县、东昌区、梅河口市)平顶山市(新华区、卫东区、郏县、湛河区、鲁山县、石龙区、宝丰县、舞钢市、汝州市、叶县)

德阳市(中江县、什邡市、旌阳区、广汉市、绵竹市、罗江区)

烟台市(福山区、牟平区、栖霞市、莱阳市、芝罘区、莱州市、海阳市、蓬莱区、龙口市、莱山区、招远市)

崇左市(江州区、凭祥市、龙州县、天等县、扶绥县、大新县、宁明县)

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那曲市(嘉黎县、班戈县、尼玛县、申扎县、色尼区、聂荣县、双湖县、比如县、安多县、巴青县、索县)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

南平市(顺昌县、延平区、武夷山市、松溪县、政和县、光泽县、邵武市、建阳区、浦城县、建瓯市)

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仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

镇江市(丹徒区、丹阳市、京口区、句容市、扬中市、润州区)

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天水市(秦州区、张家川回族自治县、武山县、麦积区、清水县、秦安县、甘谷县)

阿勒泰地区(青河县、福海县、吉木乃县、布尔津县、富蕴县、哈巴河县、阿勒泰市)

淮北市(烈山区、濉溪县、相山区、杜集区)

作者／  IT时报记者 王昕

编辑／ 王昕 孙妍

4月13日沈阳车展上，一辆黑色问界M7Pro突然从展位上冲出，造成一人受伤、4台展车受损，离奇的事故画面在互联网上立刻引发了病毒式传播。再联想起前些日子的“小米汽车事件”，让我这个坚定的“技术至上派”也动摇了，智能技术在汽车行业的应用，到底多久才能到达那个完全无人驾驶的乌托邦。

我一直坚信，未来无人驾驶汽车的安全性会远超当前的人类驾驶员，道路事故率会因此大大降低。当技术演绎到极致，超强的传感器和雷达可以捕捉到哪怕一只飞过的苍蝇和蚊子，甚至车子硬是想要撞人，都将是一件很难的事情……

全自动无人驾驶是智能驾驶技术演进的美妙终局。

在《汽车驾驶自动化分级（GB/T40429-2021）》国家标准中，对L5级完全自动驾驶的核心定义是：完全无人驾驶，能够在任何可行驶条件下自主执行所有动态驾驶任务，并超越人类驾驶员的能力。同时，系统能够在所有驾驶环境下安全运行，用户不再需要参与任何驾驶决策，系统完全代替人类驾驶员。

那么全自动驾驶何时才能实现呢？当前，华为、小鹏、蔚来、理想、岚图等主流车企均宣布年内推出具备L3级功能的车型。北汽、广汽、小鹏等则均宣布将于近两年内推出L4级别自动驾驶汽车。

至于智驾进化的“终点”，“激进派”马斯克称，再等2个月就行了！特斯拉将于2025年6月在美国奥斯汀推出无监管全自动驾驶技术（FSD）。除了这个“疯子”以外，大多数行业机构和专家的预测都认为，我国实现完全自动驾驶商用的时间会在2030年前后。

当人类在汽车上堆积出越来越高的技术浓度时，从大量智驾用户的使用体验来看，至少看上去，我们离完全自动驾驶已经很近，在绝大部分场景中，主流智驾平台的表现都可圈可点。但从99%到100%的那层窗户纸要远比想象中更难捅破，人类司机的驾驶意图和一些潜移默化的习惯模式常常是技术模仿不来的。

波士顿咨询曾在一份报告中指出，智能驾驶是“自汽车发明以来影响最为深远的技术”，智能汽车未来可以减少90%的道路交通事故，但就目前来说，智驾并非完全如想象中那么可靠。

当前，智驾技术还在轰轰烈烈地演进。2024年，车企和供应商集体卷入了一场狂热的“端到端”智驾竞赛。“端到端”就是将所有传感器数据以及动力、地图信息等输入车端模型，然后输出更优的驾驶轨迹。其特点是，上限高、下限低，在常规场景下，它能够从容驾驶，提供近乎完美的驾驶体验，但在非常规极端场景下，这种从容很可能变成冒失，并带来巨大安全风险。

触目惊心的安全事故，已经让业界意识到“端到端”的局限性，如鲁棒性（系统稳定性）差等，并开始研究多模态大模型的应用。例如，由视觉语言多模态大模型充当驾驶决策的“大脑”，让智驾越来越类人，越来越从感知到认知。

有专家认为，可以通过搭建极强大的训练模型虚拟环境，即“世界模型”（WorldModel，指智能体对现实环境的内部模拟和预测能力)，能确保车辆不再发生由系统错误产生的问题和事故。

但即便算法、算力和数据三大要素齐聚，自动驾驶向终极彼岸的演进难度大到足以让从业者痛苦绝望。

过去，人类为自己的驾驶行为负责；未来，技术为人类的行车安全担责。人类驾驶员为自己的酒驾、瞌睡、莽撞承担责任，技术如何为自己的过热、死机、卡顿辩解呢？更深一层的诘问是，技术真的可以为人类担责吗？在法律上，到底谁来为技术背书？这背后是技术、法律、伦理的巨大挑战，许许多多问题目前尚无定论。

2024年7月20日，全球经历了黑暗的一天。航空公司、医院、零售商以及其他各类企业纷纷停摆。航班取消、医院系统瘫痪、银行客户无法交易，而这一切都只是因为——微软宕机了。

Windows操作系统是一个已经运行了40年、超级成熟的数字系统，历经无数次迭代、升级、优化、完善，但其依然会宕机。这是不是意味着，即便再成熟的智驾系统也客观存在宕机的可能性，由于车联网的存在，其潜在风险远远不局限于某一辆车，一个小问题、漏洞都可能引发连锁反应，后果不堪设想。

“伤不起”是智驾系统的命门。全球应用最广泛和成熟的Windows系统至今仍可能“蓝屏”，但智驾系统一秒钟都不能“开小差”。

同时，智驾系统的本质是数字设备。现在所有运行中的数字设备都无法回避性能、可靠性、老化等问题，手机、PC时间用久了，性能会变差，也就是说安全性相应变差，自打新车买回家的那一刻起，智驾系统的性能和可靠性就开始持续老化，这可不是运行两遍“手机加速”“电脑加速”那么简单的事，智驾系统的任何不确定性都人命关天。

当前我们越来越依赖计算机和网络服务来进行日常活动，数字系统从工作到个人生活几乎无所不在。但这种依赖性也意味着，当数字系统出现问题时，影响的范围和严重程度都可能非常大，大到人们承担不起。

地平线副总裁兼首席架构师苏箐的话很有启发：“自动驾驶代表了物理世界与人类交互的第一个半规则、半非规则的场景，蕴含着极高的研究与发展价值。”

业界还需在技术理性、商业伦理与法律底线间激烈、艰难地探索出一条新路。回归安全是本质，但人类将学着接受智能系统哪怕万亿分之一的、极低的出错概率和相应后果，然后孕育出崭新的人、机共处方式，并从智驾领域逐渐扩展到未来的各行各业中。

排版／ 季嘉颖

图片／ 通义千问 网络