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郴州市(苏仙区、永兴县、宜章县、安仁县、嘉禾县、桂东县、临武县、北湖区、桂阳县、汝城县、资兴市)

包头市(固阳县、九原区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、白云鄂博矿区、石拐区、土默特右旗、青山区)

无锡市(滨湖区、惠山区、锡山区、新吴区、梁溪区、宜兴市、江阴市)

兰州市(永登县、红古区、西固区、城关区、皋兰县、榆中县、安宁区、七里河区)  阳江市(阳春市、阳西县、江城区、阳东区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

亳州市(涡阳县、蒙城县、利辛县、谯城区)

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

荆州市(公安县、松滋市、沙市区、洪湖市、石首市、江陵县、监利市、荆州区)  昌都市(江达县、类乌齐县、边坝县、丁青县、左贡县、芒康县、卡若区、洛隆县、八宿县、贡觉县、察雅县)

阿克苏地区(沙雅县、柯坪县、阿克苏市、新和县、温宿县、乌什县、库车市、拜城县、阿瓦提县)

呼和浩特市(玉泉区、托克托县、清水河县、和林格尔县、回民区、新城区、赛罕区、武川县、土默特左旗)

济源市

广元市(剑阁县、苍溪县、青川县、朝天区、昭化区、旺苍县、利州区)

遵义市(红花岗区、仁怀市、桐梓县、赤水市、播州区、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、务川仡佬族苗族自治县、习水县、凤冈县、湄潭县、余庆县、正安县、汇川区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

鄂尔多斯市(杭锦旗、伊金霍洛旗、东胜区、乌审旗、达拉特旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、准格尔旗、康巴什区)

朔州市(应县、朔城区、右玉县、怀仁市、平鲁区、山阴县)

廊坊市(大城县、香河县、霸州市、文安县、大厂回族自治县、三河市、安次区、固安县、广阳区、永清县)

芜湖市(弋江区、无为市、鸠江区、湾沚区、繁昌区、镜湖区、南陵县)

石河子市(阿拉尔市、胡杨河市、铁门关市、可克达拉市、白杨市、双河市、新星市、五家渠市、昆玉市、北屯市、图木舒克市)

杭州市(临平区、钱塘区、萧山区、建德市、西湖区、临安区、桐庐县、余杭区、富阳区、上城区、淳安县、拱墅区、滨江区)

定西市(安定区、渭源县、岷县、陇西县、漳县、临洮县、通渭县)

沈阳市(铁西区、沈河区、皇姑区、浑南区、法库县、和平区、辽中区、于洪区、沈北新区、康平县、苏家屯区、大东区、新民市)

常州市(新北区、溧阳市、天宁区、武进区、钟楼区、金坛区)

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

齐齐哈尔市(讷河市、建华区、碾子山区、富拉尔基区、甘南县、拜泉县、克山县、龙沙区、富裕县、铁锋区、依安县、昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、克东县、龙江县、泰来县)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

东莞市

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

六安市(裕安区、金安区、霍邱县、舒城县、叶集区、金寨县、霍山县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)

铁岭市(开原市、调兵山市、昌图县、西丰县、铁岭县、银州区、清河区)  河源市(东源县、连平县、龙川县、和平县、紫金县、源城区)

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

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

台州市(三门县、椒江区、仙居县、路桥区、天台县、玉环市、温岭市、临海市、黄岩区)郑州市(登封市、管城回族区、金水区、荥阳市、新密市、中牟县、惠济区、二七区、新郑市、巩义市、中原区、上街区)

佛山市(三水区、南海区、高明区、顺德区、禅城区)  承德市(宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、丰宁满族自治县、滦平县、隆化县、双滦区、平泉市、兴隆县、鹰手营子矿区、承德县)

咸宁市(咸安区、崇阳县、通城县、赤壁市、嘉鱼县、通山县)

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

吕梁市(方山县、汾阳市、交口县、柳林县、中阳县、岚县、临县、离石区、交城县、兴县、石楼县、文水县、孝义市)兴安盟(科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼中旗)

宜昌市(兴山县、猇亭区、秭归县、宜都市、伍家岗区、远安县、夷陵区、枝江市、五峰土家族自治县、点军区、当阳市、长阳土家族自治县、西陵区)

澳门特别行政区

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、宁江区、扶余市)

营口市(大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、盖州市、站前区、老边区)

黑河市(爱辉区、孙吴县、嫩江市、五大连池市、北安市、逊克县)

随州市(广水市、随县、曾都区)

合肥市(肥东县、蜀山区、瑶海区、长丰县、庐江县、包河区、巢湖市、肥西县、庐阳区)

宿州市(萧县、泗县、砀山县、灵璧县、埇桥区)

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

遂宁市(蓬溪县、大英县、船山区、安居区、射洪市)

信阳市(新县、罗山县、浉河区、固始县、平桥区、商城县、光山县、潢川县、息县、淮滨县)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

辽阳市(太子河区、弓长岭区、白塔区、宏伟区、文圣区、辽阳县、灯塔市)

克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)

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娄底市(双峰县、新化县、娄星区、涟源市、冷水江市)

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