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黄石市(阳新县、大冶市、西塞山区、下陆区、铁山区、黄石港区)
宜宾市(筠连县、翠屏区、高县、珙县、江安县、南溪区、长宁县、兴文县、叙州区、屏山县) 铜仁市(江口县、沿河土家族自治县、思南县、松桃苗族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县、石阡县、万山区、玉屏侗族自治县、碧江区)
崇左市(天等县、江州区、扶绥县、龙州县、凭祥市、大新县、宁明县)
开封市(通许县、龙亭区、杞县、顺河回族区、尉氏县、禹王台区、祥符区、兰考县、鼓楼区)
大庆市(红岗区、龙凤区、肇州县、让胡路区、萨尔图区、肇源县、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区)
马鞍山市(雨山区、当涂县、含山县、和县、花山区、博望区) 日喀则市(聂拉木县、岗巴县、仲巴县、白朗县、萨迦县、萨嘎县、南木林县、江孜县、吉隆县、桑珠孜区、仁布县、昂仁县、定结县、拉孜县、康马县、亚东县、谢通门县、定日县)
芜湖市(繁昌区、鸠江区、湾沚区、弋江区、镜湖区、无为市、南陵县)
台州市(路桥区、仙居县、温岭市、天台县、三门县、黄岩区、临海市、玉环市、椒江区)
吉林市(桦甸市、船营区、龙潭区、磐石市、昌邑区、蛟河市、丰满区、舒兰市、永吉县)
乌鲁木齐市(达坂城区、水磨沟区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、新市区、米东区、天山区、头屯河区)
丽水市(云和县、缙云县、松阳县、青田县、龙泉市、遂昌县、莲都区、庆元县、景宁畲族自治县)
枣庄市(峄城区、滕州市、山亭区、台儿庄区、薛城区、市中区)
运城市(临猗县、万荣县、平陆县、稷山县、夏县、新绛县、垣曲县、永济市、盐湖区、芮城县、闻喜县、绛县、河津市)
衡阳市(蒸湘区、石鼓区、南岳区、衡东县、珠晖区、祁东县、衡阳县、衡南县、雁峰区、常宁市、衡山县、耒阳市)
新乡市(牧野区、辉县市、凤泉区、卫滨区、新乡县、卫辉市、延津县、红旗区、封丘县、获嘉县、原阳县、长垣市)
苏州市(昆山市、太仓市、虎丘区、相城区、常熟市、吴江区、姑苏区、吴中区、张家港市)
南平市(浦城县、延平区、建瓯市、顺昌县、武夷山市、政和县、松溪县、建阳区、光泽县、邵武市)
赤峰市(松山区、红山区、敖汉旗、巴林右旗、元宝山区、翁牛特旗、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、宁城县、克什克腾旗、林西县)
绥化市(绥棱县、庆安县、明水县、北林区、望奎县、安达市、兰西县、海伦市、肇东市、青冈县)
兰州市(永登县、七里河区、皋兰县、西固区、安宁区、红古区、榆中县、城关区)
白山市(江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、抚松县)
玉溪市(华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、通海县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市、易门县、江川区)
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潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
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菏泽市(曹县、东明县、郓城县、成武县、定陶区、牡丹区、巨野县、单县、鄄城县)
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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。