挪威的森林截了一段3分钟，从细节看它的魅力所在
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四平市(梨树县、铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县)
贺州市(钟山县、平桂区、八步区、昭平县、富川瑶族自治县)
通化市(集安市、梅河口市、柳河县、通化县、二道江区、辉南县、东昌区)
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雅安市(天全县、荥经县、芦山县、雨城区、名山区、汉源县、石棉县、宝兴县)
德州市(禹城市、德城区、齐河县、平原县、宁津县、夏津县、临邑县、庆云县、乐陵市、陵城区、武城县)
铁岭市(昌图县、铁岭县、开原市、西丰县、调兵山市、清河区、银州区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、梁河县、陇川县、瑞丽市)
上海市(普陀区、杨浦区、金山区、浦东新区、长宁区、松江区、黄浦区、宝山区、青浦区、崇明区、闵行区、嘉定区、徐汇区、虹口区、静安区、奉贤区)
阜新市(海州区、太平区、阜新蒙古族自治县、清河门区、细河区、新邱区、彰武县)
通辽市(奈曼旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、开鲁县、扎鲁特旗)
日喀则市(仁布县、拉孜县、谢通门县、萨嘎县、定日县、白朗县、南木林县、康马县、江孜县、岗巴县、定结县、萨迦县、桑珠孜区、亚东县、聂拉木县、吉隆县、仲巴县、昂仁县)
济源市
自贡市(富顺县、荣县、大安区、自流井区、贡井区、沿滩区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)
延安市(安塞区、延川县、志丹县、富县、黄陵县、洛川县、宜川县、延长县、宝塔区、吴起县、黄龙县、甘泉县、子长市)
伊春市(嘉荫县、汤旺县、丰林县、金林区、乌翠区、铁力市、大箐山县、友好区、南岔县、伊美区)
玉树藏族自治州(治多县、玉树市、称多县、杂多县、囊谦县、曲麻莱县)
驻马店市(汝南县、平舆县、驿城区、新蔡县、遂平县、西平县、正阳县、上蔡县、泌阳县、确山县)
扬州市(江都区、仪征市、广陵区、高邮市、宝应县、邗江区)
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黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县)
滁州市(定远县、全椒县、明光市、凤阳县、琅琊区、来安县、天长市、南谯区)
六盘水市(盘州市、钟山区、六枝特区、水城区)
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南京市(栖霞区、高淳区、六合区、秦淮区、雨花台区、江宁区、玄武区、鼓楼区、浦口区、建邺区、溧水区)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、安龙县、贞丰县、普安县、望谟县、晴隆县、兴义市、册亨县)
双鸭山市(尖山区、宝山区、集贤县、岭东区、友谊县、宝清县、四方台区、饶河县)
黄山市(祁门县、徽州区、屯溪区、黟县、歙县、休宁县、黄山区)
南昌市(新建区、青山湖区、南昌县、进贤县、红谷滩区、青云谱区、东湖区、西湖区、安义县)
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吕梁市(临县、孝义市、中阳县、离石区、柳林县、兴县、交口县、交城县、岚县、方山县、石楼县、汾阳市、文水县)
巴彦淖尔市(临河区、乌拉特前旗、五原县、杭锦后旗、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特后旗)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)
鸡西市(鸡东县、梨树区、鸡冠区、恒山区、城子河区、虎林市、滴道区、密山市、麻山区)
银川市(永宁县、兴庆区、金凤区、灵武市、贺兰县、西夏区)
抚州市(金溪县、宜黄县、乐安县、东乡区、临川区、崇仁县、广昌县、黎川县、南城县、南丰县、资溪县)
新乡市(原阳县、红旗区、卫辉市、卫滨区、牧野区、获嘉县、凤泉区、新乡县、辉县市、长垣市、延津县、封丘县)
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厦门市(同安区、海沧区、思明区、集美区、湖里区、翔安区)
阳泉市(盂县、平定县、矿区、城区、郊区)
昌吉回族自治州(昌吉市、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、吉木萨尔县、阜康市、玛纳斯县、奇台县)
绥化市(庆安县、绥棱县、青冈县、安达市、明水县、兰西县、望奎县、肇东市、海伦市、北林区)
鹤岗市(东山区、兴山区、绥滨县、兴安区、萝北县、工农区、南山区、向阳区)
宁德市(霞浦县、蕉城区、寿宁县、柘荣县、古田县、周宁县、屏南县、福安市、福鼎市)
南充市(营山县、仪陇县、阆中市、嘉陵区、高坪区、南部县、顺庆区、蓬安县、西充县)
合肥市(蜀山区、长丰县、巢湖市、肥西县、瑶海区、肥东县、庐阳区、庐江县、包河区)
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新余市(分宜县、渝水区)
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黔南布依族苗族自治州(平塘县、荔波县、福泉市、三都水族自治县、惠水县、长顺县、贵定县、独山县、都匀市、龙里县、罗甸县、瓮安县)
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迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
金昌市(金川区、永昌县)
北京市(大兴区、门头沟区、怀柔区、延庆区、密云区、昌平区、西城区、东城区、石景山区、通州区、顺义区、丰台区、平谷区、房山区、朝阳区、海淀区)
西安市(雁塔区、鄠邑区、未央区、阎良区、高陵区、临潼区、碑林区、蓝田县、新城区、灞桥区、周至县、长安区、莲湖区)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)
宿州市(埇桥区、砀山县、萧县、灵璧县、泗县)
盐城市(响水县、东台市、阜宁县、建湖县、射阳县、盐都区、滨海县、亭湖区、大丰区)
景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)
邯郸市(复兴区、磁县、肥乡区、邱县、丛台区、广平县、涉县、馆陶县、邯山区、峰峰矿区、鸡泽县、永年区、成安县、临漳县、魏县、曲周县、大名县、武安市)
和田地区(和田市、于田县、和田县、洛浦县、墨玉县、民丰县、皮山县、策勒县)
黄冈市(武穴市、浠水县、黄州区、麻城市、黄梅县、红安县、英山县、罗田县、团风县、蕲春县)
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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