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厦门市(同安区、思明区、翔安区、海沧区、湖里区、集美区)
株洲市(攸县、荷塘区、茶陵县、芦淞区、渌口区、天元区、石峰区、醴陵市、炎陵县)
宜宾市(兴文县、江安县、长宁县、翠屏区、南溪区、筠连县、屏山县、珙县、叙州区、高县) 邯郸市(永年区、魏县、馆陶县、大名县、涉县、磁县、临漳县、邯山区、复兴区、鸡泽县、武安市、峰峰矿区、广平县、丛台区、曲周县、成安县、邱县、肥乡区)
阿勒泰地区(吉木乃县、青河县、阿勒泰市、哈巴河县、福海县、富蕴县、布尔津县)
宿州市(泗县、灵璧县、砀山县、萧县、埇桥区)
洛阳市(西工区、栾川县、宜阳县、洛龙区、老城区、孟津区、嵩县、伊川县、瀍河回族区、涧西区、新安县、洛宁县、汝阳县、偃师区)
天水市(清水县、甘谷县、麦积区、秦州区、武山县、秦安县、张家川回族自治县) 湖州市(德清县、吴兴区、南浔区、安吉县、长兴县)
焦作市(马村区、博爱县、沁阳市、山阳区、修武县、中站区、孟州市、武陟县、温县、解放区)
烟台市(栖霞市、蓬莱区、芝罘区、莱山区、招远市、莱阳市、莱州市、福山区、龙口市、海阳市、牟平区)
呼伦贝尔市(额尔古纳市、扎赉诺尔区、扎兰屯市、满洲里市、新巴尔虎左旗、根河市、新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、牙克石市、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、阿荣旗)
兰州市(红古区、安宁区、永登县、城关区、皋兰县、七里河区、西固区、榆中县)
海南藏族自治州(共和县、贵德县、贵南县、兴海县、同德县)
通辽市(霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、开鲁县、库伦旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、奈曼旗)
鞍山市(铁西区、铁东区、立山区、岫岩满族自治县、台安县、千山区、海城市)
伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、奎屯市、新源县、伊宁市、特克斯县、霍尔果斯市、昭苏县、巩留县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、霍城县)
攀枝花市(东区、盐边县、米易县、仁和区、西区)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、甘南县、昂昂溪区、龙沙区、拜泉县、富裕县、碾子山区、建华区、克东县、克山县、讷河市、龙江县、梅里斯达斡尔族区、泰来县、依安县、铁锋区)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、普安县、安龙县、册亨县、兴义市、望谟县、贞丰县、兴仁市)
临沂市(平邑县、兰陵县、郯城县、罗庄区、沂水县、兰山区、临沭县、蒙阴县、莒南县、沂南县、费县、河东区)
韶关市(乳源瑶族自治县、南雄市、新丰县、始兴县、武江区、翁源县、浈江区、乐昌市、仁化县、曲江区)
漳州市(东山县、诏安县、云霄县、南靖县、漳浦县、华安县、长泰区、龙海区、芗城区、平和县、龙文区)
宁德市(柘荣县、周宁县、屏南县、古田县、福鼎市、福安市、寿宁县、蕉城区、霞浦县)
东营市(利津县、河口区、广饶县、东营区、垦利区)
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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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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……
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。
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。
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。
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。