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白露 周而复始|探索偶像产业的黑暗面,真实与幻梦的冲突令人深思!

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枣庄市(滕州市、台儿庄区、薛城区、市中区、山亭区、峄城区)








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








汕头市(潮阳区、澄海区、濠江区、南澳县、金平区、龙湖区、潮南区)  南充市(蓬安县、高坪区、阆中市、嘉陵区、营山县、南部县、仪陇县、顺庆区、西充县)








四平市(双辽市、伊通满族自治县、梨树县、铁东区、铁西区)








六安市(叶集区、霍邱县、金安区、霍山县、裕安区、金寨县、舒城县)








无锡市(惠山区、江阴市、梁溪区、锡山区、滨湖区、宜兴市、新吴区)








淮安市(洪泽区、淮阴区、淮安区、盱眙县、涟水县、金湖县、清江浦区)  果洛藏族自治州(达日县、甘德县、久治县、玛多县、班玛县、玛沁县)








郑州市(中牟县、登封市、巩义市、中原区、上街区、荥阳市、新郑市、管城回族区、金水区、二七区、惠济区、新密市)








兰州市(西固区、七里河区、榆中县、城关区、永登县、安宁区、红古区、皋兰县)








乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)








朝阳市(建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、双塔区、凌源市、龙城区、朝阳县)








宿迁市(沭阳县、泗洪县、宿豫区、宿城区、泗阳县)








防城港市(港口区、防城区、东兴市、上思县)








临沧市(临翔区、耿马傣族佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、云县、沧源佤族自治县、镇康县)








松原市(乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、宁江区)








庆阳市(西峰区、庆城县、合水县、宁县、华池县、环县、正宁县、镇原县)








海西蒙古族藏族自治州(天峻县、乌兰县、格尔木市、茫崖市、德令哈市、都兰县)








朔州市(应县、山阴县、右玉县、朔城区、怀仁市、平鲁区)








东莞市








西藏自治区








甘孜藏族自治州(丹巴县、色达县、理塘县、白玉县、道孚县、炉霍县、巴塘县、雅江县、稻城县、康定市、德格县、石渠县、新龙县、泸定县、乡城县、得荣县、甘孜县、九龙县)








南京市(浦口区、秦淮区、雨花台区、玄武区、江宁区、建邺区、六合区、栖霞区、鼓楼区、溧水区、高淳区)








株洲市(荷塘区、渌口区、炎陵县、天元区、攸县、芦淞区、茶陵县、石峰区、醴陵市)








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曲靖市(宣威市、师宗县、麒麟区、马龙区、陆良县、富源县、罗平县、沾益区、会泽县)
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宣城市(宣州区、宁国市、泾县、绩溪县、广德市、旌德县、郎溪县)








塔城地区(塔城市、额敏县、托里县、裕民县、乌苏市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县)








亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)








贵港市(覃塘区、桂平市、港南区、平南县、港北区)  来宾市(象州县、兴宾区、武宣县、忻城县、金秀瑶族自治县、合山市)








清远市(清新区、清城区、连南瑶族自治县、连州市、连山壮族瑶族自治县、英德市、佛冈县、阳山县)








新疆维吾尔自治区








克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿克陶县、阿合奇县)呼和浩特市(回民区、赛罕区、和林格尔县、托克托县、清水河县、玉泉区、土默特左旗、新城区、武川县)








成都市(金牛区、武侯区、崇州市、邛崃市、新都区、青羊区、青白江区、蒲江县、新津区、龙泉驿区、温江区、锦江区、郫都区、成华区、都江堰市、大邑县、金堂县、彭州市、简阳市、双流区)  拉萨市(达孜区、曲水县、当雄县、城关区、堆龙德庆区、墨竹工卡县、尼木县、林周县)








资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)








襄阳市(南漳县、襄城区、宜城市、谷城县、樊城区、襄州区、枣阳市、老河口市、保康县)








柳州市(柳城县、鹿寨县、城中区、三江侗族自治县、柳南区、鱼峰区、柳江区、柳北区、融安县、融水苗族自治县)岳阳市(君山区、平江县、华容县、岳阳楼区、云溪区、汨罗市、湘阴县、临湘市、岳阳县)








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乌兰察布市(商都县、卓资县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、凉城县、兴和县、化德县、丰镇市、集宁区、察哈尔右翼后旗、四子王旗)








莆田市(仙游县、涵江区、城厢区、荔城区、秀屿区)








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日喀则市(萨迦县、昂仁县、亚东县、岗巴县、仲巴县、仁布县、江孜县、南木林县、拉孜县、桑珠孜区、定结县、定日县、白朗县、康马县、聂拉木县、吉隆县、谢通门县、萨嘎县)








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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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