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来宾市(象州县、合山市、武宣县、忻城县、金秀瑶族自治县、兴宾区)

漯河市(郾城区、召陵区、临颍县、舞阳县、源汇区)

湖州市(德清县、长兴县、安吉县、吴兴区、南浔区)

七台河市(勃利县、桃山区、茄子河区、新兴区)  松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、宁江区、长岭县)

天水市(甘谷县、秦州区、清水县、武山县、麦积区、秦安县、张家川回族自治县)

巴彦淖尔市(五原县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、磴口县、临河区)

西安市(蓝田县、碑林区、长安区、莲湖区、鄠邑区、新城区、高陵区、临潼区、阎良区、周至县、未央区、雁塔区、灞桥区)

梧州市(龙圩区、蒙山县、岑溪市、长洲区、藤县、苍梧县、万秀区)  阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)

周口市(淮阳区、项城市、川汇区、太康县、西华县、商水县、郸城县、鹿邑县、沈丘县、扶沟县)

泸州市(泸县、叙永县、纳溪区、古蔺县、江阳区、合江县、龙马潭区)

桂林市(象山区、临桂区、平乐县、龙胜各族自治县、荔浦市、资源县、秀峰区、恭城瑶族自治县、阳朔县、雁山区、永福县、灌阳县、七星区、兴安县、叠彩区、全州县、灵川县)

五指山市(乐东黎族自治县、东方市、文昌市、白沙黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、定安县、琼海市、琼中黎族苗族自治县、临高县、万宁市、陵水黎族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县)

淄博市(博山区、桓台县、周村区、临淄区、高青县、张店区、淄川区、沂源县)

石家庄市(晋州市、赞皇县、藁城区、无极县、赵县、新乐市、栾城区、井陉县、高邑县、新华区、元氏县、平山县、井陉矿区、辛集市、鹿泉区、桥西区、裕华区、深泽县、长安区、正定县、行唐县、灵寿县)

儋州市

长沙市(长沙县、浏阳市、宁乡市、雨花区、开福区、岳麓区、芙蓉区、天心区、望城区)

昭通市(彝良县、盐津县、永善县、昭阳区、鲁甸县、大关县、威信县、镇雄县、巧家县、绥江县、水富市)

武汉市(硚口区、蔡甸区、江汉区、东西湖区、武昌区、汉阳区、汉南区、江夏区、黄陂区、新洲区、江岸区、洪山区、青山区)

阜新市(清河门区、阜新蒙古族自治县、彰武县、太平区、新邱区、海州区、细河区)

河池市(都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、南丹县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、金城江区、凤山县、宜州区、大化瑶族自治县、天峨县、东兰县)

香港特别行政区

安顺市(紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、西秀区、平坝区)

鞍山市(岫岩满族自治县、台安县、铁东区、铁西区、千山区、海城市、立山区)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、同德县、贵南县)

韶关市(乳源瑶族自治县、仁化县、南雄市、曲江区、武江区、新丰县、翁源县、乐昌市、始兴县、浈江区)

忻州市(五台县、五寨县、代县、原平市、忻府区、宁武县、静乐县、岢岚县、偏关县、河曲县、保德县、定襄县、繁峙县、神池县)

西藏自治区

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和田地区(皮山县、和田市、洛浦县、和田县、墨玉县、民丰县、于田县、策勒县)

玉林市(容县、兴业县、福绵区、北流市、陆川县、博白县、玉州区)

汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)

营口市(盖州市、鲅鱼圈区、站前区、老边区、大石桥市、西市区)  百色市(田阳区、平果市、右江区、隆林各族自治县、凌云县、乐业县、田东县、田林县、德保县、那坡县、西林县、靖西市)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)

东莞市

赣州市(章贡区、会昌县、寻乌县、定南县、南康区、石城县、瑞金市、于都县、赣县区、全南县、崇义县、龙南市、兴国县、上犹县、大余县、宁都县、信丰县、安远县)阿勒泰地区(福海县、青河县、阿勒泰市、哈巴河县、吉木乃县、布尔津县、富蕴县)

鄂尔多斯市(东胜区、杭锦旗、鄂托克前旗、准格尔旗、乌审旗、康巴什区、达拉特旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗)  铜陵市(郊区、铜官区、义安区、枞阳县)

双鸭山市(集贤县、宝清县、友谊县、岭东区、四方台区、宝山区、尖山区、饶河县)

苏州市(相城区、吴中区、太仓市、常熟市、张家港市、昆山市、姑苏区、吴江区、虎丘区)

怀化市(溆浦县、洪江市、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、鹤城区、中方县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、辰溪县、会同县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县)淮南市(谢家集区、潘集区、大通区、八公山区、田家庵区、寿县、凤台县)

南平市(延平区、光泽县、顺昌县、政和县、武夷山市、浦城县、邵武市、松溪县、建阳区、建瓯市)

阿克苏地区(阿克苏市、乌什县、拜城县、沙雅县、新和县、阿瓦提县、温宿县、柯坪县、库车市)

金昌市(永昌县、金川区)

厦门市(同安区、海沧区、思明区、湖里区、翔安区、集美区)

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

娄底市(涟源市、双峰县、新化县、娄星区、冷水江市)

山南市(错那市、扎囊县、曲松县、洛扎县、贡嘎县、乃东区、加查县、措美县、桑日县、隆子县、琼结县、浪卡子县)

四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁东区、梨树县、铁西区)

呼和浩特市(赛罕区、和林格尔县、土默特左旗、清水河县、托克托县、回民区、玉泉区、武川县、新城区)

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商洛市(柞水县、洛南县、商南县、丹凤县、商州区、山阳县、镇安县)

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通化市(集安市、东昌区、二道江区、梅河口市、辉南县、通化县、柳河县)

吉安市(泰和县、永新县、井冈山市、吉州区、安福县、青原区、峡江县、新干县、吉安县、万安县、永丰县、吉水县、遂川县)

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