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云浮市(罗定市、新兴县、云安区、郁南县、云城区)

三沙市(西沙区、南沙区)

攀枝花市(东区、盐边县、仁和区、米易县、西区)

沈阳市(铁西区、于洪区、法库县、大东区、沈北新区、皇姑区、康平县、浑南区、苏家屯区、新民市、和平区、辽中区、沈河区)  伊犁哈萨克自治州(伊宁县、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、伊宁市、奎屯市、新源县、昭苏县、巩留县、霍尔果斯市、特克斯县、霍城县)

鸡西市(恒山区、虎林市、城子河区、鸡冠区、密山市、滴道区、麻山区、鸡东县、梨树区)

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

吉林市(船营区、磐石市、桦甸市、永吉县、昌邑区、龙潭区、蛟河市、舒兰市、丰满区)果洛藏族自治州(玛多县、久治县、甘德县、玛沁县、班玛县、达日县)

烟台市(招远市、牟平区、栖霞市、莱山区、龙口市、芝罘区、莱州市、莱阳市、福山区、海阳市、蓬莱区)  泰州市(泰兴市、靖江市、海陵区、姜堰区、兴化市、高港区)

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

信阳市(息县、平桥区、光山县、罗山县、淮滨县、商城县、浉河区、新县、固始县、潢川县)

宁波市(江北区、宁海县、余姚市、奉化区、象山县、慈溪市、北仑区、镇海区、海曙区、鄞州区)

玉树藏族自治州(玉树市、称多县、曲麻莱县、囊谦县、治多县、杂多县)

咸阳市(旬邑县、乾县、礼泉县、渭城区、彬州市、长武县、三原县、秦都区、武功县、淳化县、兴平市、永寿县、泾阳县、杨陵区)

常州市(钟楼区、溧阳市、新北区、金坛区、武进区、天宁区)

遵义市(正安县、道真仡佬族苗族自治县、凤冈县、红花岗区、汇川区、桐梓县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、仁怀市、播州区、习水县、绥阳县、赤水市、余庆县)

许昌市(鄢陵县、长葛市、襄城县、建安区、禹州市、魏都区)

新乡市(延津县、牧野区、凤泉区、获嘉县、卫辉市、新乡县、原阳县、卫滨区、辉县市、长垣市、封丘县、红旗区)

六安市(舒城县、叶集区、金安区、金寨县、霍山县、霍邱县、裕安区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

马鞍山市(含山县、博望区、和县、花山区、当涂县、雨山区)

绥化市(北林区、海伦市、肇东市、兰西县、绥棱县、明水县、青冈县、庆安县、望奎县、安达市)

白城市(洮南市、镇赉县、大安市、通榆县、洮北区)

抚州市(临川区、崇仁县、南城县、乐安县、宜黄县、黎川县、南丰县、广昌县、东乡区、资溪县、金溪县)

七台河市(勃利县、茄子河区、新兴区、桃山区)

钦州市(钦北区、钦南区、浦北县、灵山县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区)

梧州市(岑溪市、龙圩区、苍梧县、长洲区、蒙山县、藤县、万秀区)

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汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)

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珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

惠州市(惠阳区、博罗县、惠东县、龙门县、惠城区)  连云港市(连云区、灌云县、海州区、东海县、赣榆区、灌南县)

恩施土家族苗族自治州(恩施市、鹤峰县、巴东县、咸丰县、建始县、利川市、来凤县、宣恩县)

唐山市(乐亭县、丰南区、路南区、丰润区、遵化市、开平区、迁西县、滦南县、迁安市、路北区、玉田县、滦州市、曹妃甸区、古冶区)

驻马店市(遂平县、确山县、上蔡县、平舆县、新蔡县、西平县、汝南县、正阳县、驿城区、泌阳县)长沙市(芙蓉区、雨花区、天心区、开福区、浏阳市、宁乡市、岳麓区、长沙县、望城区)

太原市(尖草坪区、古交市、杏花岭区、清徐县、迎泽区、晋源区、小店区、娄烦县、阳曲县、万柏林区)  永州市(江永县、双牌县、东安县、新田县、道县、宁远县、蓝山县、零陵区、江华瑶族自治县、祁阳市、冷水滩区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、梁河县、陇川县、芒市、盈江县)

雅安市(荥经县、雨城区、汉源县、石棉县、宝兴县、名山区、天全县、芦山县)金华市(浦江县、兰溪市、武义县、磐安县、婺城区、义乌市、金东区、东阳市、永康市)

邵阳市(新宁县、隆回县、邵阳县、绥宁县、武冈市、大祥区、双清区、洞口县、北塔区、新邵县、城步苗族自治县、邵东市)

商洛市(丹凤县、商州区、镇安县、山阳县、商南县、柞水县、洛南县)

南通市(海门区、如皋市、崇川区、通州区、海安市、启东市、如东县)

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绍兴市(柯桥区、诸暨市、新昌县、上虞区、越城区、嵊州市)

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来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县、合山市、象州县)

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泉州市(惠安县、金门县、晋江市、石狮市、安溪县、泉港区、南安市、德化县、永春县、丰泽区、洛江区、鲤城区)

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

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宝鸡市(太白县、凤县、金台区、凤翔区、岐山县、渭滨区、麟游县、扶风县、千阳县、眉县、陈仓区、陇县)

蚌埠市(禹会区、蚌山区、淮上区、五河县、固镇县、怀远县、龙子湖区)

怀化市(沅陵县、辰溪县、通道侗族自治县、鹤城区、新晃侗族自治县、会同县、中方县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、芷江侗族自治县、洪江市)

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