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临汾市(大宁县、吉县、曲沃县、翼城县、霍州市、古县、乡宁县、浮山县、尧都区、襄汾县、安泽县、侯马市、蒲县、洪洞县、汾西县、永和县、隰县)
武汉市(蔡甸区、青山区、江岸区、江汉区、江夏区、东西湖区、硚口区、汉南区、武昌区、黄陂区、汉阳区、洪山区、新洲区)
平凉市(庄浪县、泾川县、华亭市、崆峒区、崇信县、静宁县、灵台县)
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、汶川县、松潘县、理县、阿坝县、马尔康市、若尔盖县、金川县、九寨沟县、黑水县、小金县、红原县、茂县)
汕尾市(海丰县、陆河县、城区、陆丰市)
南平市(建阳区、浦城县、政和县、邵武市、建瓯市、光泽县、延平区、松溪县、武夷山市、顺昌县)
佳木斯市(汤原县、向阳区、桦川县、同江市、富锦市、抚远市、桦南县、东风区、郊区、前进区)
三沙市(南沙区、西沙区)
泰州市(姜堰区、海陵区、兴化市、泰兴市、靖江市、高港区)
济南市(历下区、天桥区、章丘区、商河县、市中区、钢城区、济阳区、莱芜区、槐荫区、平阴县、长清区、历城区)
连云港市(灌南县、连云区、赣榆区、东海县、海州区、灌云县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、福贡县)
荆门市(沙洋县、京山市、东宝区、钟祥市、掇刀区)
济宁市(鱼台县、金乡县、任城区、邹城市、兖州区、微山县、曲阜市、嘉祥县、泗水县、梁山县、汶上县)
承德市(兴隆县、隆化县、双滦区、滦平县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、承德县、丰宁满族自治县、双桥区、鹰手营子矿区)
平顶山市(郏县、汝州市、叶县、石龙区、湛河区、舞钢市、卫东区、新华区、宝丰县、鲁山县)
阿克苏地区(乌什县、拜城县、沙雅县、新和县、阿克苏市、柯坪县、温宿县、阿瓦提县、库车市)
淮安市(淮安区、清江浦区、涟水县、盱眙县、淮阴区、金湖县、洪泽区)
咸宁市(通山县、嘉鱼县、咸安区、通城县、崇阳县、赤壁市)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)
泉州市(惠安县、安溪县、泉港区、洛江区、晋江市、鲤城区、南安市、永春县、石狮市、德化县、金门县、丰泽区)
信阳市(光山县、息县、浉河区、新县、罗山县、平桥区、潢川县、淮滨县、固始县、商城县)
陇南市(西和县、武都区、礼县、文县、两当县、宕昌县、成县、康县、徽县)
襄阳市(南漳县、保康县、谷城县、老河口市、宜城市、樊城区、枣阳市、襄城区、襄州区)
漯河市(源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县、郾城区)
玉溪市(华宁县、江川区、峨山彝族自治县、澄江市、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、红塔区、通海县)
楚雄彝族自治州(禄丰市、双柏县、武定县、牟定县、南华县、姚安县、元谋县、楚雄市、永仁县、大姚县)
柳州市(鱼峰区、鹿寨县、融安县、柳江区、城中区、柳南区、柳北区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳城县)
淮南市(八公山区、大通区、潘集区、寿县、田家庵区、凤台县、谢家集区)
鹤壁市(浚县、山城区、鹤山区、淇滨区、淇县)
吕梁市(汾阳市、孝义市、兴县、岚县、柳林县、方山县、离石区、文水县、交城县、交口县、石楼县、临县、中阳县)
三门峡市(渑池县、陕州区、义马市、灵宝市、湖滨区、卢氏县)
达州市(通川区、渠县、宣汉县、万源市、达川区、开江县、大竹县)
六盘水市(钟山区、水城区、六枝特区、盘州市)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、西秀区、关岭布依族苗族自治县)
吉林市(舒兰市、龙潭区、桦甸市、昌邑区、磐石市、船营区、永吉县、蛟河市、丰满区)
双鸭山市(宝清县、宝山区、四方台区、岭东区、饶河县、友谊县、尖山区、集贤县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
濮阳市(清丰县、华龙区、濮阳县、范县、台前县、南乐县)
张家口市(桥西区、万全区、桥东区、下花园区、怀来县、宣化区、怀安县、张北县、赤城县、尚义县、康保县、阳原县、崇礼区、蔚县、涿鹿县、沽源县)
辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、惠水县、龙里县、福泉市、瓮安县、三都水族自治县、独山县、罗甸县、平塘县、荔波县、都匀市、贵定县)
永州市(双牌县、祁阳市、东安县、宁远县、江华瑶族自治县、冷水滩区、江永县、零陵区、道县、新田县、蓝山县)
晋中市(太谷区、介休市、平遥县、榆社县、昔阳县、祁县、和顺县、左权县、榆次区、寿阳县、灵石县)
宜宾市(叙州区、长宁县、屏山县、珙县、筠连县、高县、翠屏区、南溪区、兴文县、江安县)
海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、贵南县、同德县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县、同仁市)
台州市(天台县、温岭市、路桥区、仙居县、黄岩区、玉环市、临海市、三门县、椒江区)
北京市(密云区、平谷区、石景山区、通州区、东城区、房山区、丰台区、怀柔区、海淀区、延庆区、大兴区、昌平区、朝阳区、门头沟区、西城区、顺义区)
贵阳市(云岩区、清镇市、修文县、观山湖区、乌当区、南明区、息烽县、白云区、花溪区、开阳县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
铁岭市(西丰县、铁岭县、昌图县、开原市、调兵山市、银州区、清河区)
济源市
天津市(南开区、河东区、西青区、武清区、蓟州区、滨海新区、东丽区、北辰区、河西区、红桥区、和平区、津南区、宝坻区、宁河区、静海区、河北区)
芜湖市(弋江区、南陵县、鸠江区、镜湖区、繁昌区、湾沚区、无为市)
宜昌市(宜都市、当阳市、伍家岗区、五峰土家族自治县、西陵区、长阳土家族自治县、枝江市、猇亭区、兴山县、远安县、点军区、秭归县、夷陵区)
驻马店市(正阳县、平舆县、上蔡县、驿城区、泌阳县、遂平县、西平县、新蔡县、确山县、汝南县)
衡阳市(祁东县、衡山县、衡东县、蒸湘区、衡阳县、石鼓区、珠晖区、南岳区、常宁市、衡南县、耒阳市、雁峰区)
十堰市(竹山县、茅箭区、丹江口市、竹溪县、郧阳区、房县、张湾区、郧西县)
杭州市(钱塘区、富阳区、滨江区、拱墅区、桐庐县、临安区、建德市、西湖区、临平区、余杭区、萧山区、淳安县、上城区)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)
肇庆市(怀集县、广宁县、高要区、端州区、四会市、封开县、德庆县、鼎湖区)
那曲市(安多县、嘉黎县、色尼区、聂荣县、申扎县、巴青县、尼玛县、索县、双湖县、班戈县、比如县)
海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
大理白族自治州(漾濞彝族自治县、洱源县、宾川县、大理市、云龙县、南涧彝族自治县、永平县、弥渡县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、剑川县、祥云县)
乐山市(市中区、沐川县、峨边彝族自治县、金口河区、沙湾区、夹江县、五通桥区、井研县、峨眉山市、犍为县、马边彝族自治县)
铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)
唐山市(乐亭县、滦南县、玉田县、曹妃甸区、开平区、遵化市、路南区、路北区、丰润区、迁西县、丰南区、滦州市、迁安市、古冶区)
新乡市(延津县、封丘县、辉县市、凤泉区、卫滨区、新乡县、卫辉市、原阳县、牧野区、获嘉县、红旗区、长垣市)
阿里地区(札达县、措勤县、革吉县、噶尔县、日土县、普兰县、改则县)
昌都市(芒康县、边坝县、贡觉县、卡若区、江达县、类乌齐县、左贡县、洛隆县、八宿县、察雅县、丁青县)
景德镇市(昌江区、珠山区、浮梁县、乐平市)
葫芦岛市(建昌县、南票区、兴城市、龙港区、连山区、绥中县)
锦州市(古塔区、黑山县、太和区、凌海市、义县、凌河区、北镇市)
包头市(东河区、白云鄂博矿区、固阳县、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、土默特右旗、九原区、昆都仑区)
眉山市(彭山区、洪雅县、丹棱县、东坡区、青神县、仁寿县)
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漳州市(华安县、长泰区、诏安县、龙海区、漳浦县、芗城区、南靖县、东山县、龙文区、平和县、云霄县)
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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
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