欧洲LV尺码大|推动区域经济增长与可持续发展措施探讨
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怀化市(辰溪县、通道侗族自治县、中方县、溆浦县、芷江侗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、鹤城区、洪江市、新晃侗族自治县、沅陵县、麻阳苗族自治县)
贵港市(覃塘区、港南区、平南县、桂平市、港北区)
张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
果洛藏族自治州(达日县、玛多县、久治县、班玛县、甘德县、玛沁县)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
汉中市(佛坪县、略阳县、宁强县、洋县、镇巴县、城固县、西乡县、勉县、留坝县、南郑区、汉台区)
西藏自治区
大理白族自治州(弥渡县、巍山彝族回族自治县、洱源县、南涧彝族自治县、鹤庆县、祥云县、剑川县、漾濞彝族自治县、宾川县、永平县、云龙县、大理市)
吉林市(永吉县、桦甸市、船营区、龙潭区、昌邑区、丰满区、蛟河市、磐石市、舒兰市)
福州市(台江区、连江县、晋安区、鼓楼区、罗源县、长乐区、闽清县、福清市、永泰县、马尾区、仓山区、平潭县、闽侯县)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
成都市(成华区、金牛区、金堂县、武侯区、简阳市、崇州市、青羊区、温江区、彭州市、郫都区、新津区、邛崃市、龙泉驿区、锦江区、双流区、大邑县、都江堰市、新都区、蒲江县、青白江区)
上饶市(广信区、万年县、弋阳县、德兴市、婺源县、横峰县、鄱阳县、玉山县、信州区、广丰区、铅山县、余干县)
日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)
洛阳市(涧西区、栾川县、洛龙区、西工区、汝阳县、新安县、嵩县、伊川县、老城区、洛宁县、宜阳县、偃师区、瀍河回族区、孟津区)
毕节市(大方县、纳雍县、织金县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、金沙县、黔西市)
绵阳市(梓潼县、北川羌族自治县、涪城区、盐亭县、安州区、游仙区、江油市、三台县、平武县)
抚州市(东乡区、黎川县、临川区、广昌县、资溪县、宜黄县、南丰县、崇仁县、乐安县、金溪县、南城县)
四平市(铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、梨树县)
通化市(梅河口市、东昌区、二道江区、辉南县、集安市、柳河县、通化县)
滨州市(阳信县、惠民县、沾化区、滨城区、邹平市、无棣县、博兴县)
常德市(安乡县、鼎城区、临澧县、石门县、澧县、桃源县、津市市、武陵区、汉寿县)
长春市(九台区、双阳区、二道区、榆树市、农安县、绿园区、宽城区、德惠市、公主岭市、朝阳区、南关区)
松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县)
临沧市(镇康县、凤庆县、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、云县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
大庆市(让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、龙凤区、大同区、肇州县、萨尔图区、肇源县、红岗区)
晋中市(昔阳县、左权县、祁县、灵石县、太谷区、寿阳县、榆社县、榆次区、平遥县、介休市、和顺县)
绍兴市(上虞区、柯桥区、嵊州市、诸暨市、新昌县、越城区)
武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)
石家庄市(深泽县、晋州市、井陉矿区、新华区、无极县、元氏县、正定县、桥西区、井陉县、藁城区、行唐县、灵寿县、赞皇县、高邑县、裕华区、辛集市、赵县、栾城区、平山县、新乐市、长安区、鹿泉区)
广安市(前锋区、华蓥市、武胜县、岳池县、广安区、邻水县)
巴中市(通江县、巴州区、南江县、恩阳区、平昌县)
本溪市(本溪满族自治县、明山区、平山区、溪湖区、桓仁满族自治县、南芬区)
南充市(营山县、高坪区、南部县、顺庆区、西充县、蓬安县、嘉陵区、阆中市、仪陇县)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、沙湾市、塔城市、托里县、裕民县、额敏县)
青岛市(黄岛区、胶州市、李沧区、平度市、城阳区、即墨区、崂山区、市南区、市北区、莱西市)
定西市(通渭县、陇西县、漳县、临洮县、渭源县、安定区、岷县)
武汉市(江夏区、江汉区、汉阳区、汉南区、黄陂区、洪山区、江岸区、青山区、蔡甸区、硚口区、武昌区、东西湖区、新洲区)
佳木斯市(郊区、富锦市、东风区、桦川县、前进区、向阳区、同江市、抚远市、汤原县、桦南县)
枣庄市(峄城区、滕州市、山亭区、台儿庄区、市中区、薛城区)
揭阳市(榕城区、揭东区、惠来县、揭西县、普宁市)
澳门特别行政区
烟台市(蓬莱区、莱州市、莱山区、莱阳市、招远市、龙口市、栖霞市、牟平区、福山区、海阳市、芝罘区)
兰州市(榆中县、安宁区、红古区、七里河区、皋兰县、永登县、西固区、城关区)
深圳市(福田区、盐田区、龙岗区、龙华区、坪山区、宝安区、光明区、南山区、罗湖区)
柳州市(融水苗族自治县、融安县、柳江区、三江侗族自治县、城中区、鹿寨县、柳城县、柳北区、鱼峰区、柳南区)
赣州市(宁都县、瑞金市、全南县、信丰县、赣县区、南康区、定南县、大余县、上犹县、会昌县、崇义县、龙南市、章贡区、兴国县、安远县、于都县、石城县、寻乌县)
沈阳市(法库县、大东区、铁西区、浑南区、辽中区、苏家屯区、和平区、于洪区、康平县、沈河区、新民市、皇姑区、沈北新区)
西安市(莲湖区、临潼区、鄠邑区、碑林区、周至县、阎良区、蓝田县、长安区、新城区、高陵区、未央区、灞桥区、雁塔区)
七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)
临汾市(古县、蒲县、汾西县、隰县、霍州市、吉县、大宁县、乡宁县、尧都区、翼城县、侯马市、安泽县、襄汾县、浮山县、永和县、曲沃县、洪洞县)
楚雄彝族自治州(楚雄市、大姚县、禄丰市、南华县、双柏县、牟定县、永仁县、武定县、姚安县、元谋县)
济宁市(微山县、曲阜市、鱼台县、嘉祥县、兖州区、汶上县、金乡县、任城区、邹城市、梁山县、泗水县)
宁德市(屏南县、福鼎市、蕉城区、霞浦县、柘荣县、周宁县、古田县、福安市、寿宁县)
驻马店市(新蔡县、上蔡县、泌阳县、平舆县、正阳县、驿城区、西平县、遂平县、确山县、汝南县)
长治市(长子县、屯留区、上党区、襄垣县、平顺县、黎城县、沁县、壶关县、潞城区、武乡县、沁源县、潞州区)
赤峰市(巴林右旗、喀喇沁旗、松山区、巴林左旗、克什克腾旗、林西县、翁牛特旗、红山区、宁城县、阿鲁科尔沁旗、元宝山区、敖汉旗)
三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)
三明市(将乐县、宁化县、永安市、建宁县、泰宁县、明溪县、大田县、沙县区、尤溪县、清流县、三元区)
喀什地区(泽普县、莎车县、疏勒县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、巴楚县、喀什市、疏附县、英吉沙县、岳普湖县、伽师县)
重庆市(江津区、潼南区、武隆区、合川区、北碚区、云阳县、城口县、涪陵区、巫山县、渝中区、万州区、奉节县、南川区、秀山土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、大足区、开州区、沙坪坝区、彭水苗族土家族自治县、江北区、巫溪县、璧山区、南岸区、铜梁区、垫江县、永川区、綦江区、丰都县、黔江区、大渡口区、渝北区、巴南区、梁平区、荣昌区、长寿区、忠县、九龙坡区、酉阳土家族苗族自治县)
运城市(万荣县、河津市、永济市、稷山县、闻喜县、临猗县、垣曲县、新绛县、平陆县、夏县、盐湖区、绛县、芮城县)
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包头市(白云鄂博矿区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、土默特右旗、昆都仑区、青山区、九原区、固阳县)
湖州市(长兴县、吴兴区、德清县、南浔区、安吉县)
廊坊市(广阳区、大城县、霸州市、固安县、三河市、香河县、安次区、大厂回族自治县、永清县、文安县)
锡林郭勒盟(镶黄旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、太仆寺旗、二连浩特市、正镶白旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正蓝旗、多伦县)
云浮市(新兴县、郁南县、云城区、云安区、罗定市)
梅州市(平远县、丰顺县、梅县区、大埔县、梅江区、蕉岭县、五华县、兴宁市)
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
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