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景德镇市(昌江区、珠山区、浮梁县、乐平市)
驻马店市(汝南县、上蔡县、驿城区、确山县、西平县、遂平县、泌阳县、正阳县、新蔡县、平舆县)
海东市(互助土族自治县、乐都区、平安区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县)
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成都市(崇州市、简阳市、新津区、郫都区、双流区、锦江区、青羊区、彭州市、邛崃市、都江堰市、大邑县、龙泉驿区、金牛区、青白江区、武侯区、新都区、温江区、成华区、蒲江县、金堂县)
南京市(秦淮区、栖霞区、雨花台区、玄武区、浦口区、建邺区、江宁区、溧水区、鼓楼区、六合区、高淳区)
济宁市(汶上县、微山县、梁山县、嘉祥县、任城区、邹城市、兖州区、泗水县、金乡县、鱼台县、曲阜市)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
泉州市(石狮市、永春县、泉港区、德化县、洛江区、惠安县、鲤城区、金门县、晋江市、安溪县、南安市、丰泽区)
吴忠市(利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区、盐池县)
汉中市(宁强县、汉台区、城固县、南郑区、勉县、洋县、西乡县、略阳县、佛坪县、镇巴县、留坝县)
汕头市(龙湖区、澄海区、潮南区、濠江区、潮阳区、南澳县、金平区)
七台河市(茄子河区、勃利县、桃山区、新兴区)
武威市(凉州区、民勤县、天祝藏族自治县、古浪县)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗、乌拉特后旗、磴口县、五原县、临河区)
黄石市(铁山区、大冶市、下陆区、阳新县、黄石港区、西塞山区)
德州市(陵城区、德城区、宁津县、庆云县、平原县、武城县、乐陵市、夏津县、临邑县、禹城市、齐河县)
韶关市(翁源县、曲江区、浈江区、乳源瑶族自治县、新丰县、乐昌市、始兴县、仁化县、武江区、南雄市)
忻州市(繁峙县、保德县、定襄县、河曲县、偏关县、静乐县、忻府区、五台县、代县、原平市、五寨县、神池县、岢岚县、宁武县)
黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县)
衡阳市(南岳区、珠晖区、蒸湘区、耒阳市、衡阳县、衡南县、雁峰区、衡东县、石鼓区、衡山县、祁东县、常宁市)
株洲市(芦淞区、茶陵县、醴陵市、荷塘区、石峰区、渌口区、攸县、炎陵县、天元区)
长治市(上党区、沁县、壶关县、沁源县、黎城县、武乡县、潞州区、长子县、平顺县、襄垣县、潞城区、屯留区)
衡水市(饶阳县、枣强县、阜城县、安平县、冀州区、故城县、武强县、桃城区、武邑县、深州市、景县)
衢州市(常山县、衢江区、龙游县、江山市、柯城区、开化县)
张家界市(桑植县、永定区、慈利县、武陵源区)
徐州市(云龙区、丰县、睢宁县、沛县、铜山区、新沂市、邳州市、鼓楼区、贾汪区、泉山区)
葫芦岛市(绥中县、龙港区、南票区、兴城市、建昌县、连山区)
鸡西市(鸡东县、梨树区、滴道区、城子河区、鸡冠区、麻山区、虎林市、密山市、恒山区)
双鸭山市(饶河县、四方台区、宝山区、集贤县、宝清县、岭东区、尖山区、友谊县)
南平市(邵武市、松溪县、政和县、浦城县、顺昌县、建阳区、建瓯市、武夷山市、光泽县、延平区)
娄底市(冷水江市、新化县、双峰县、娄星区、涟源市)
锦州市(凌海市、凌河区、黑山县、太和区、古塔区、北镇市、义县)
长春市(南关区、榆树市、绿园区、二道区、朝阳区、双阳区、德惠市、农安县、宽城区、九台区、公主岭市)
中山市
绍兴市(诸暨市、越城区、嵊州市、柯桥区、新昌县、上虞区)
沈阳市(于洪区、沈北新区、大东区、苏家屯区、浑南区、和平区、铁西区、新民市、法库县、辽中区、康平县、皇姑区、沈河区)
平凉市(庄浪县、崆峒区、泾川县、灵台县、崇信县、静宁县、华亭市)
盐城市(射阳县、大丰区、阜宁县、亭湖区、盐都区、建湖县、响水县、东台市、滨海县)
果洛藏族自治州(玛多县、达日县、久治县、甘德县、班玛县、玛沁县)
周口市(鹿邑县、西华县、太康县、扶沟县、川汇区、商水县、项城市、郸城县、沈丘县、淮阳区)
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大连市(庄河市、普兰店区、西岗区、长海县、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、中山区、金州区、瓦房店市)
岳阳市(岳阳县、平江县、君山区、云溪区、华容县、临湘市、岳阳楼区、湘阴县、汨罗市)
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中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、托里县、裕民县、额敏县、乌苏市、塔城市)
梅州市(丰顺县、兴宁市、梅江区、五华县、平远县、梅县区、大埔县、蕉岭县)
常州市(武进区、钟楼区、天宁区、新北区、金坛区、溧阳市)
安康市(汉阴县、宁陕县、紫阳县、镇坪县、岚皋县、白河县、平利县、旬阳市、汉滨区、石泉县)
绥化市(北林区、绥棱县、肇东市、兰西县、明水县、庆安县、青冈县、海伦市、安达市、望奎县)
德阳市(广汉市、绵竹市、旌阳区、罗江区、中江县、什邡市)
宣城市(宁国市、旌德县、泾县、广德市、宣州区、绩溪县、郎溪县)
无锡市(宜兴市、滨湖区、梁溪区、锡山区、惠山区、江阴市、新吴区)
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鞍山市(台安县、铁西区、岫岩满族自治县、立山区、千山区、海城市、铁东区)
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乐山市(沐川县、井研县、犍为县、五通桥区、马边彝族自治县、夹江县、峨眉山市、市中区、峨边彝族自治县、金口河区、沙湾区)
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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
新闻结尾
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