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维修服务应急预案：制定完善的维修服务应急预案，确保在突发事件中能够迅速响应和处理。
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陇南市(成县、宕昌县、康县、徽县、两当县、礼县、武都区、文县、西和县)
北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)
衡水市(武强县、桃城区、冀州区、安平县、故城县、武邑县、阜城县、景县、饶阳县、枣强县、深州市)
临沧市(云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、沧源佤族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区)
潍坊市(昌乐县、昌邑市、诸城市、坊子区、寿光市、青州市、奎文区、潍城区、寒亭区、安丘市、高密市、临朐县)
清远市(英德市、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、连州市、清新区、阳山县、清城区、佛冈县)
眉山市(洪雅县、青神县、丹棱县、彭山区、仁寿县、东坡区)
枣庄市(山亭区、台儿庄区、薛城区、滕州市、市中区、峄城区)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)
赣州市(龙南市、石城县、定南县、于都县、全南县、宁都县、兴国县、章贡区、崇义县、上犹县、寻乌县、赣县区、大余县、瑞金市、信丰县、安远县、南康区、会昌县)
南宁市(邕宁区、武鸣区、青秀区、隆安县、上林县、宾阳县、马山县、良庆区、横州市、江南区、西乡塘区、兴宁区)
西宁市(城西区、湟源县、大通回族土族自治县、城东区、城中区、城北区、湟中区)
茂名市(化州市、高州市、信宜市、电白区、茂南区)
三沙市(南沙区、西沙区)
南京市(六合区、浦口区、秦淮区、高淳区、江宁区、栖霞区、建邺区、溧水区、鼓楼区、雨花台区、玄武区)
德阳市(罗江区、广汉市、绵竹市、什邡市、旌阳区、中江县)
淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)
新余市(渝水区、分宜县)
抚州市(南丰县、广昌县、宜黄县、金溪县、乐安县、黎川县、临川区、南城县、东乡区、崇仁县、资溪县)
焦作市(中站区、修武县、武陟县、解放区、温县、马村区、孟州市、博爱县、沁阳市、山阳区)
无锡市(梁溪区、滨湖区、宜兴市、锡山区、惠山区、新吴区、江阴市)
通辽市(霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、扎鲁特旗、开鲁县、库伦旗、奈曼旗)
荆州市(荆州区、沙市区、公安县、松滋市、江陵县、监利市、洪湖市、石首市)
双鸭山市(四方台区、岭东区、饶河县、集贤县、宝清县、宝山区、友谊县、尖山区)
益阳市(安化县、南县、沅江市、资阳区、桃江县、赫山区)
贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区)
泉州市(安溪县、洛江区、晋江市、永春县、泉港区、惠安县、南安市、金门县、石狮市、鲤城区、丰泽区、德化县)
咸阳市(渭城区、旬邑县、永寿县、长武县、淳化县、三原县、武功县、泾阳县、杨陵区、兴平市、礼泉县、彬州市、秦都区、乾县)
昆明市(呈贡区、石林彝族自治县、嵩明县、安宁市、东川区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、西山区、官渡区、富民县、寻甸回族彝族自治县、五华区、宜良县、盘龙区)
河源市(源城区、东源县、和平县、龙川县、连平县、紫金县)
青岛市(平度市、胶州市、李沧区、莱西市、城阳区、崂山区、市南区、市北区、即墨区、黄岛区)
大连市(金州区、瓦房店市、西岗区、庄河市、甘井子区、长海县、旅顺口区、普兰店区、中山区、沙河口区)
铁岭市(昌图县、清河区、银州区、西丰县、铁岭县、调兵山市、开原市)
江门市(鹤山市、江海区、新会区、开平市、台山市、蓬江区、恩平市)
日喀则市(定结县、亚东县、康马县、谢通门县、岗巴县、萨嘎县、萨迦县、定日县、昂仁县、仁布县、拉孜县、白朗县、吉隆县、仲巴县、江孜县、南木林县、聂拉木县、桑珠孜区)
洛阳市(孟津区、栾川县、伊川县、嵩县、新安县、汝阳县、洛龙区、洛宁县、西工区、瀍河回族区、老城区、宜阳县、涧西区、偃师区)
六安市(裕安区、舒城县、霍邱县、金安区、金寨县、叶集区、霍山县)
鞍山市(铁西区、铁东区、台安县、立山区、海城市、千山区、岫岩满族自治县)
凉山彝族自治州(喜德县、宁南县、会理市、金阳县、会东县、冕宁县、盐源县、越西县、雷波县、西昌市、昭觉县、美姑县、木里藏族自治县、普格县、布拖县、德昌县、甘洛县)
保山市(施甸县、龙陵县、昌宁县、隆阳区、腾冲市)
沈阳市(沈河区、康平县、法库县、浑南区、辽中区、苏家屯区、于洪区、新民市、沈北新区、和平区、皇姑区、铁西区、大东区)
三明市(尤溪县、明溪县、大田县、泰宁县、三元区、建宁县、将乐县、清流县、永安市、宁化县、沙县区)
阜阳市(颍泉区、颍州区、颍东区、阜南县、太和县、颍上县、界首市、临泉县)
湛江市(吴川市、廉江市、赤坎区、遂溪县、坡头区、徐闻县、麻章区、雷州市、霞山区)
毕节市(纳雍县、大方县、七星关区、织金县、赫章县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县)
新疆维吾尔自治区
延边朝鲜族自治州(敦化市、汪清县、龙井市、图们市、珲春市、和龙市、安图县、延吉市)
阿勒泰地区(富蕴县、阿勒泰市、吉木乃县、布尔津县、哈巴河县、福海县、青河县)
武汉市(江岸区、东西湖区、青山区、蔡甸区、汉阳区、汉南区、新洲区、江汉区、江夏区、武昌区、硚口区、黄陂区、洪山区)
随州市(随县、曾都区、广水市)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
亳州市(利辛县、谯城区、蒙城县、涡阳县)
兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼前旗)
济源市
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
海南藏族自治州(同德县、兴海县、贵德县、共和县、贵南县)
濮阳市(范县、清丰县、濮阳县、华龙区、台前县、南乐县)
许昌市(建安区、长葛市、禹州市、魏都区、鄢陵县、襄城县)
临夏回族自治州(广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、康乐县、和政县、临夏市、东乡族自治县、临夏县)
白山市(临江市、江源区、抚松县、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区)
黄山市(歙县、祁门县、徽州区、黄山区、休宁县、屯溪区、黟县)
衡阳市(蒸湘区、祁东县、衡南县、衡山县、南岳区、石鼓区、常宁市、雁峰区、衡东县、衡阳县、耒阳市、珠晖区)
贵港市(港北区、平南县、桂平市、港南区、覃塘区)
长治市(屯留区、潞州区、黎城县、沁县、平顺县、武乡县、潞城区、上党区、襄垣县、沁源县、长子县、壶关县)
巴彦淖尔市(临河区、杭锦后旗、五原县、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗)
鸡西市(虎林市、滴道区、恒山区、梨树区、密山市、鸡冠区、城子河区、鸡东县、麻山区)
巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、库尔勒市、若羌县、尉犁县、轮台县、焉耆回族自治县、和静县、且末县、博湖县)
镇江市(润州区、丹阳市、京口区、句容市、扬中市、丹徒区)
徐州市(睢宁县、邳州市、云龙区、新沂市、沛县、贾汪区、泉山区、丰县、铜山区、鼓楼区)
黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县)
阳泉市(矿区、郊区、平定县、盂县、城区)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、溆浦县、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、中方县、沅陵县、鹤城区、新晃侗族自治县、辰溪县、会同县)
福州市(马尾区、罗源县、仓山区、连江县、鼓楼区、晋安区、长乐区、福清市、闽清县、闽侯县、平潭县、永泰县、台江区)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、昭苏县、新源县、伊宁市、霍城县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、霍尔果斯市、尼勒克县、伊宁县)
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百色市(田阳区、西林县、德保县、田林县、那坡县、靖西市、凌云县、田东县、隆林各族自治县、平果市、乐业县、右江区)
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怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)
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宿州市(泗县、埇桥区、灵璧县、砀山县、萧县)
南阳市(镇平县、新野县、唐河县、桐柏县、宛城区、西峡县、邓州市、内乡县、社旗县、方城县、淅川县、卧龙区、南召县)
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
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