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海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)

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

张掖市(民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县、高台县)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)  宜宾市(屏山县、珙县、叙州区、南溪区、江安县、筠连县、翠屏区、高县、长宁县、兴文县)

鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、达拉特旗、杭锦旗、鄂托克旗、东胜区、鄂托克前旗、康巴什区、乌审旗、准格尔旗)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

云浮市(新兴县、云城区、云安区、郁南县、罗定市)

伊春市(嘉荫县、乌翠区、伊美区、大箐山县、铁力市、丰林县、南岔县、友好区、金林区、汤旺县)  淮北市(杜集区、濉溪县、烈山区、相山区)

抚顺市(抚顺县、东洲区、望花区、顺城区、新宾满族自治县、清原满族自治县、新抚区)

广西壮族自治区

太原市(杏花岭区、清徐县、小店区、娄烦县、阳曲县、万柏林区、尖草坪区、晋源区、古交市、迎泽区)

张家口市(桥西区、阳原县、崇礼区、万全区、桥东区、尚义县、涿鹿县、张北县、怀来县、沽源县、康保县、赤城县、下花园区、宣化区、怀安县、蔚县)

淮南市(寿县、田家庵区、潘集区、凤台县、谢家集区、八公山区、大通区)

辽阳市(太子河区、宏伟区、白塔区、辽阳县、灯塔市、弓长岭区、文圣区)

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

兰州市(皋兰县、七里河区、榆中县、安宁区、红古区、城关区、西固区、永登县)

凉山彝族自治州(喜德县、德昌县、昭觉县、雷波县、越西县、西昌市、美姑县、会理市、金阳县、盐源县、宁南县、甘洛县、木里藏族自治县、普格县、会东县、冕宁县、布拖县)

徐州市(贾汪区、沛县、睢宁县、邳州市、铜山区、鼓楼区、新沂市、丰县、泉山区、云龙区)

平凉市(庄浪县、崇信县、华亭市、崆峒区、灵台县、泾川县、静宁县)

金昌市(永昌县、金川区)

巴中市(恩阳区、巴州区、平昌县、通江县、南江县)

铜陵市(铜官区、枞阳县、义安区、郊区)

儋州市

商丘市(虞城县、睢阳区、永城市、梁园区、睢县、柘城县、夏邑县、民权县、宁陵县)

眉山市(仁寿县、青神县、丹棱县、东坡区、彭山区、洪雅县)

东营市(垦利区、东营区、河口区、利津县、广饶县)

拉萨市(城关区、尼木县、曲水县、墨竹工卡县、林周县、堆龙德庆区、当雄县、达孜区)

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衢州市(柯城区、龙游县、江山市、常山县、开化县、衢江区)

保定市(雄县、竞秀区、涞水县、阜平县、定兴县、博野县、高碑店市、涞源县、满城区、蠡县、安新县、易县、高阳县、容城县、安国市、莲池区、望都县、涿州市、定州市、徐水区、清苑区、曲阳县、唐县、顺平县)

衡阳市(耒阳市、衡山县、衡东县、衡阳县、常宁市、雁峰区、石鼓区、蒸湘区、祁东县、衡南县、珠晖区、南岳区)

济源市  海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)

河源市(源城区、和平县、龙川县、连平县、紫金县、东源县)

来宾市(忻城县、象州县、武宣县、合山市、兴宾区、金秀瑶族自治县)

漳州市(龙海区、龙文区、南靖县、平和县、云霄县、长泰区、华安县、芗城区、漳浦县、东山县、诏安县)迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

肇庆市(德庆县、广宁县、四会市、高要区、鼎湖区、封开县、怀集县、端州区)  鸡西市(密山市、滴道区、城子河区、鸡东县、虎林市、麻山区、恒山区、鸡冠区、梨树区)

南充市(嘉陵区、仪陇县、营山县、西充县、蓬安县、阆中市、南部县、高坪区、顺庆区)

银川市(金凤区、永宁县、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县)

晋中市(昔阳县、太谷区、寿阳县、榆社县、和顺县、平遥县、祁县、榆次区、左权县、灵石县、介休市)安康市(平利县、镇坪县、宁陕县、紫阳县、汉滨区、白河县、汉阴县、旬阳市、石泉县、岚皋县)

淮安市(淮阴区、清江浦区、洪泽区、涟水县、盱眙县、淮安区、金湖县)

铁岭市(调兵山市、银州区、昌图县、开原市、西丰县、清河区、铁岭县)

兴安盟(科尔沁右翼前旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗)

攀枝花市(东区、米易县、仁和区、盐边县、西区)

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

那曲市(班戈县、比如县、色尼区、申扎县、巴青县、双湖县、聂荣县、尼玛县、嘉黎县、索县、安多县)

定西市(陇西县、漳县、渭源县、通渭县、安定区、临洮县、岷县)

黔南布依族苗族自治州(罗甸县、平塘县、独山县、龙里县、长顺县、荔波县、瓮安县、福泉市、贵定县、三都水族自治县、惠水县、都匀市)

开封市(祥符区、顺河回族区、杞县、鼓楼区、尉氏县、通许县、兰考县、龙亭区、禹王台区)

六安市(霍邱县、金寨县、霍山县、舒城县、裕安区、叶集区、金安区)

秦皇岛市(海港区、抚宁区、山海关区、青龙满族自治县、卢龙县、昌黎县、北戴河区)

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

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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