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无锡市(锡山区、新吴区、滨湖区、惠山区、梁溪区、江阴市、宜兴市)

铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)

福州市(连江县、台江区、平潭县、永泰县、罗源县、晋安区、鼓楼区、闽清县、长乐区、闽侯县、马尾区、仓山区、福清市)

苏州市(吴江区、太仓市、昆山市、张家港市、常熟市、相城区、姑苏区、虎丘区、吴中区)  汉中市(汉台区、城固县、略阳县、佛坪县、南郑区、勉县、西乡县、留坝县、洋县、镇巴县、宁强县)

宜宾市(叙州区、江安县、兴文县、南溪区、高县、珙县、屏山县、翠屏区、筠连县、长宁县)

淮安市(清江浦区、淮安区、涟水县、金湖县、洪泽区、淮阴区、盱眙县)

广西壮族自治区

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)  山南市(错那市、琼结县、乃东区、扎囊县、曲松县、加查县、贡嘎县、洛扎县、浪卡子县、桑日县、隆子县、措美县)

荆州市(监利市、公安县、荆州区、石首市、江陵县、洪湖市、沙市区、松滋市)

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

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

惠州市(惠城区、惠东县、博罗县、惠阳区、龙门县)

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

黄山市(屯溪区、黟县、徽州区、黄山区、歙县、休宁县、祁门县)

铁岭市(铁岭县、西丰县、调兵山市、开原市、清河区、昌图县、银州区)

丽江市(永胜县、古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)

日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、华宁县、峨山彝族自治县、江川区、澄江市、通海县、易门县、新平彝族傣族自治县)

巴中市(巴州区、通江县、南江县、恩阳区、平昌县)

果洛藏族自治州(玛沁县、玛多县、甘德县、班玛县、达日县、久治县)

鞍山市(铁东区、千山区、立山区、台安县、岫岩满族自治县、铁西区、海城市)

舟山市(定海区、岱山县、嵊泗县、普陀区)

哈尔滨市(依兰县、延寿县、道外区、呼兰区、平房区、松北区、道里区、南岗区、尚志市、双城区、木兰县、方正县、巴彦县、阿城区、香坊区、五常市、宾县、通河县)

淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)

铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)

成都市(新津区、新都区、大邑县、成华区、锦江区、双流区、蒲江县、青羊区、龙泉驿区、温江区、崇州市、彭州市、郫都区、都江堰市、武侯区、简阳市、青白江区、金堂县、邛崃市、金牛区)

自贡市(富顺县、自流井区、荣县、贡井区、大安区、沿滩区)

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庆阳市(华池县、环县、合水县、西峰区、庆城县、宁县、正宁县、镇原县)

池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)

绵阳市(涪城区、江油市、安州区、平武县、三台县、北川羌族自治县、梓潼县、游仙区、盐亭县)

恩施土家族苗族自治州(宣恩县、咸丰县、来凤县、巴东县、利川市、建始县、鹤峰县、恩施市)  滨州市(滨城区、博兴县、无棣县、惠民县、邹平市、阳信县、沾化区)

河源市(和平县、紫金县、东源县、连平县、源城区、龙川县)

郴州市(桂阳县、宜章县、永兴县、资兴市、汝城县、北湖区、临武县、嘉禾县、苏仙区、安仁县、桂东县)

衡阳市(常宁市、衡南县、衡阳县、南岳区、珠晖区、耒阳市、衡山县、衡东县、祁东县、蒸湘区、石鼓区、雁峰区)广安市(前锋区、邻水县、岳池县、华蓥市、广安区、武胜县)

南阳市(南召县、方城县、内乡县、邓州市、社旗县、淅川县、镇平县、桐柏县、唐河县、西峡县、宛城区、新野县、卧龙区)  周口市(太康县、淮阳区、扶沟县、项城市、川汇区、沈丘县、郸城县、鹿邑县、西华县、商水县)

曲靖市(麒麟区、宣威市、罗平县、沾益区、师宗县、马龙区、富源县、陆良县、会泽县)

张家界市(慈利县、桑植县、永定区、武陵源区)

台州市(黄岩区、温岭市、天台县、玉环市、仙居县、临海市、椒江区、三门县、路桥区)深圳市(福田区、光明区、坪山区、盐田区、罗湖区、宝安区、龙华区、龙岗区、南山区)

七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)

朔州市(怀仁市、山阴县、平鲁区、右玉县、应县、朔城区)

白银市(平川区、白银区、会宁县、靖远县、景泰县)

嘉兴市(嘉善县、桐乡市、海宁市、平湖市、南湖区、秀洲区、海盐县)

内江市(威远县、市中区、资中县、隆昌市、东兴区)

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

通辽市(库伦旗、扎鲁特旗、开鲁县、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁左翼中旗)

黄石市(大冶市、下陆区、铁山区、阳新县、西塞山区、黄石港区)

临沧市(沧源佤族自治县、临翔区、凤庆县、镇康县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、永德县)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、陇川县、瑞丽市、梁河县、芒市)

南通市(海门区、如皋市、崇川区、通州区、启东市、海安市、如东县)

海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)

辽源市(西安区、东丰县、龙山区、东辽县)

宁德市(周宁县、福鼎市、霞浦县、蕉城区、柘荣县、屏南县、古田县、寿宁县、福安市)

松原市(长岭县、乾安县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

营口市(站前区、大石桥市、鲅鱼圈区、老边区、西市区、盖州市)

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