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黔东南苗族侗族自治州(天柱县、雷山县、凯里市、黄平县、三穗县、榕江县、台江县、锦屏县、施秉县、镇远县、从江县、剑河县、黎平县、丹寨县、麻江县、岑巩县)
广西壮族自治区
邯郸市(鸡泽县、魏县、曲周县、磁县、馆陶县、邱县、丛台区、永年区、临漳县、广平县、邯山区、涉县、复兴区、成安县、肥乡区、峰峰矿区、武安市、大名县)
丽水市(遂昌县、松阳县、青田县、庆元县、景宁畲族自治县、缙云县、云和县、莲都区、龙泉市)
林芝市(巴宜区、墨脱县、朗县、察隅县、工布江达县、米林市、波密县)
长沙市(长沙县、浏阳市、开福区、宁乡市、岳麓区、雨花区、天心区、望城区、芙蓉区)
深圳市(罗湖区、福田区、宝安区、坪山区、光明区、龙岗区、龙华区、南山区、盐田区)
安庆市(桐城市、岳西县、迎江区、太湖县、宜秀区、望江县、潜山市、怀宁县、宿松县、大观区)
十堰市(郧西县、房县、张湾区、竹山县、茅箭区、丹江口市、竹溪县、郧阳区)
漯河市(郾城区、舞阳县、临颍县、召陵区、源汇区)
赣州市(章贡区、瑞金市、上犹县、兴国县、崇义县、于都县、石城县、龙南市、定南县、安远县、南康区、寻乌县、宁都县、信丰县、赣县区、会昌县、大余县、全南县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)
白城市(通榆县、洮南市、镇赉县、大安市、洮北区)
荆州市(荆州区、监利市、公安县、洪湖市、石首市、沙市区、江陵县、松滋市)
白山市(长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、靖宇县、江源区、抚松县)
临沂市(费县、河东区、郯城县、兰陵县、蒙阴县、兰山区、沂水县、临沭县、沂南县、罗庄区、平邑县、莒南县)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
无锡市(梁溪区、新吴区、惠山区、江阴市、宜兴市、锡山区、滨湖区)
百色市(凌云县、西林县、右江区、田林县、德保县、田阳区、田东县、平果市、隆林各族自治县、乐业县、那坡县、靖西市)
山南市(曲松县、洛扎县、扎囊县、措美县、错那市、乃东区、桑日县、隆子县、加查县、贡嘎县、琼结县、浪卡子县)
吉林市(桦甸市、昌邑区、龙潭区、船营区、磐石市、丰满区、永吉县、舒兰市、蛟河市)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、扎兰屯市、额尔古纳市、阿荣旗、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、牙克石市、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、扎赉诺尔区、海拉尔区、满洲里市)
四平市(伊通满族自治县、铁西区、铁东区、双辽市、梨树县)
宿州市(泗县、灵璧县、埇桥区、砀山县、萧县)
惠州市(惠东县、惠阳区、博罗县、惠城区、龙门县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、阿拉山口市、温泉县)
石家庄市(新华区、裕华区、井陉矿区、晋州市、灵寿县、桥西区、赞皇县、鹿泉区、无极县、正定县、长安区、辛集市、行唐县、元氏县、新乐市、栾城区、赵县、井陉县、藁城区、高邑县、平山县、深泽县)
清远市(连南瑶族自治县、佛冈县、英德市、连山壮族瑶族自治县、清城区、清新区、阳山县、连州市)
商丘市(宁陵县、睢阳区、睢县、柘城县、民权县、梁园区、虞城县、永城市、夏邑县)
杭州市(临平区、西湖区、建德市、上城区、淳安县、桐庐县、余杭区、滨江区、拱墅区、钱塘区、临安区、富阳区、萧山区)
连云港市(赣榆区、连云区、海州区、灌云县、东海县、灌南县)
襄阳市(襄城区、宜城市、襄州区、保康县、老河口市、枣阳市、谷城县、樊城区、南漳县)
呼和浩特市(托克托县、武川县、玉泉区、土默特左旗、和林格尔县、回民区、清水河县、新城区、赛罕区)
上海市(闵行区、松江区、金山区、长宁区、青浦区、宝山区、徐汇区、杨浦区、浦东新区、奉贤区、虹口区、黄浦区、普陀区、静安区、崇明区、嘉定区)
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盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)
湖州市(长兴县、安吉县、吴兴区、德清县、南浔区)
凉山彝族自治州(越西县、普格县、喜德县、木里藏族自治县、美姑县、布拖县、雷波县、冕宁县、会理市、会东县、昭觉县、西昌市、宁南县、德昌县、金阳县、盐源县、甘洛县)
商洛市(镇安县、丹凤县、商南县、山阳县、柞水县、洛南县、商州区)
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宜春市(奉新县、宜丰县、上高县、樟树市、高安市、靖安县、万载县、铜鼓县、袁州区、丰城市)
西藏自治区
北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)
太原市(娄烦县、小店区、阳曲县、清徐县、尖草坪区、杏花岭区、古交市、迎泽区、万柏林区、晋源区)
葫芦岛市(建昌县、兴城市、龙港区、南票区、绥中县、连山区)
澳门特别行政区
平凉市(崇信县、静宁县、泾川县、崆峒区、灵台县、华亭市、庄浪县)
汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)
驻马店市(汝南县、正阳县、新蔡县、上蔡县、确山县、平舆县、遂平县、驿城区、泌阳县、西平县)
淮安市(金湖县、清江浦区、洪泽区、盱眙县、涟水县、淮安区、淮阴区)
湘西土家族苗族自治州(泸溪县、保靖县、古丈县、花垣县、永顺县、吉首市、龙山县、凤凰县)
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上饶市(信州区、婺源县、德兴市、横峰县、广丰区、万年县、广信区、余干县、弋阳县、铅山县、玉山县、鄱阳县)
佛山市(顺德区、三水区、禅城区、高明区、南海区)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)
通辽市(库伦旗、奈曼旗、开鲁县、科尔沁区、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市)
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乐山市(市中区、峨眉山市、金口河区、沐川县、井研县、峨边彝族自治县、沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、夹江县、犍为县)
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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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