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马鞍山市(和县、当涂县、博望区、雨山区、花山区、含山县)
重庆市(沙坪坝区、九龙坡区、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、武隆区、南岸区、綦江区、潼南区、江北区、大足区、璧山区、黔江区、彭水苗族土家族自治县、忠县、万州区、奉节县、酉阳土家族苗族自治县、长寿区、丰都县、巫溪县、南川区、渝中区、铜梁区、江津区、梁平区、云阳县、荣昌区、渝北区、涪陵区、石柱土家族自治县、开州区、城口县、合川区、北碚区、永川区、垫江县、巴南区、巫山县)
和田地区(墨玉县、民丰县、洛浦县、策勒县、于田县、和田县、和田市、皮山县)
益阳市(南县、资阳区、沅江市、安化县、桃江县、赫山区)
阿克苏地区(乌什县、库车市、阿克苏市、拜城县、柯坪县、沙雅县、温宿县、新和县、阿瓦提县)
济南市(莱芜区、历下区、历城区、商河县、章丘区、平阴县、市中区、槐荫区、天桥区、济阳区、钢城区、长清区)
长沙市(芙蓉区、望城区、长沙县、天心区、开福区、浏阳市、雨花区、岳麓区、宁乡市)
揭阳市(榕城区、普宁市、揭东区、惠来县、揭西县)
济宁市(曲阜市、汶上县、兖州区、嘉祥县、鱼台县、梁山县、微山县、任城区、邹城市、金乡县、泗水县)
吉安市(吉州区、泰和县、永丰县、遂川县、永新县、安福县、吉水县、青原区、万安县、井冈山市、吉安县、峡江县、新干县)
朝阳市(朝阳县、龙城区、双塔区、凌源市、建平县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
佳木斯市(富锦市、同江市、桦川县、桦南县、前进区、东风区、抚远市、汤原县、向阳区、郊区)
定西市(安定区、渭源县、陇西县、临洮县、岷县、通渭县、漳县)
宿迁市(宿豫区、泗阳县、沭阳县、泗洪县、宿城区)
齐齐哈尔市(碾子山区、依安县、龙江县、富拉尔基区、讷河市、富裕县、龙沙区、拜泉县、克山县、昂昂溪区、建华区、甘南县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、克东县、泰来县)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、福泉市、瓮安县、荔波县、都匀市、三都水族自治县、平塘县、独山县、贵定县、龙里县、惠水县、罗甸县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
株洲市(天元区、茶陵县、醴陵市、攸县、炎陵县、芦淞区、荷塘区、石峰区、渌口区)
阿勒泰地区(福海县、布尔津县、哈巴河县、青河县、吉木乃县、阿勒泰市、富蕴县)
宜宾市(翠屏区、江安县、屏山县、兴文县、长宁县、高县、筠连县、叙州区、南溪区、珙县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、巩留县、尼勒克县、新源县、霍城县、伊宁县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、昭苏县、特克斯县)
商洛市(山阳县、商南县、洛南县、商州区、丹凤县、柞水县、镇安县)
徐州市(鼓楼区、泉山区、贾汪区、睢宁县、云龙区、铜山区、丰县、新沂市、邳州市、沛县)
滨州市(沾化区、无棣县、邹平市、惠民县、滨城区、博兴县、阳信县)
河源市(紫金县、连平县、和平县、龙川县、源城区、东源县)
舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)
南宁市(兴宁区、横州市、上林县、宾阳县、江南区、良庆区、隆安县、西乡塘区、邕宁区、武鸣区、青秀区、马山县)
泉州市(石狮市、洛江区、南安市、永春县、泉港区、安溪县、晋江市、惠安县、金门县、德化县、鲤城区、丰泽区)
阳泉市(盂县、城区、矿区、平定县、郊区)
常州市(新北区、天宁区、钟楼区、武进区、金坛区、溧阳市)
眉山市(丹棱县、东坡区、青神县、洪雅县、彭山区、仁寿县)
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吴忠市(同心县、利通区、红寺堡区、青铜峡市、盐池县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
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德州市(庆云县、平原县、武城县、临邑县、禹城市、齐河县、乐陵市、陵城区、德城区、宁津县、夏津县)
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巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特后旗、临河区、五原县、乌拉特中旗、杭锦后旗、乌拉特前旗)
中山市
银川市(西夏区、永宁县、金凤区、兴庆区、贺兰县、灵武市)
黄石市(阳新县、大冶市、铁山区、下陆区、黄石港区、西塞山区)
晋中市(榆次区、榆社县、灵石县、祁县、介休市、和顺县、平遥县、昔阳县、左权县、太谷区、寿阳县)
孝感市(云梦县、孝南区、应城市、大悟县、孝昌县、安陆市、汉川市)
上海市(青浦区、宝山区、崇明区、浦东新区、徐汇区、嘉定区、虹口区、杨浦区、普陀区、金山区、闵行区、静安区、黄浦区、长宁区、奉贤区、松江区)
赣州市(寻乌县、宁都县、崇义县、信丰县、石城县、章贡区、会昌县、南康区、上犹县、大余县、于都县、定南县、全南县、赣县区、龙南市、安远县、瑞金市、兴国县)
自贡市(自流井区、沿滩区、贡井区、富顺县、荣县、大安区)
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临夏回族自治州(广河县、和政县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、东乡族自治县、永靖县、临夏县)
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贵阳市(清镇市、修文县、云岩区、息烽县、白云区、乌当区、南明区、花溪区、观山湖区、开阳县)
昌吉回族自治州(奇台县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、阜康市、昌吉市、吉木萨尔县)
新乡市(凤泉区、封丘县、新乡县、长垣市、牧野区、延津县、获嘉县、原阳县、红旗区、卫辉市、辉县市、卫滨区)
抚州市(黎川县、宜黄县、东乡区、广昌县、临川区、乐安县、南城县、金溪县、崇仁县、资溪县、南丰县)
晋城市(沁水县、陵川县、城区、阳城县、泽州县、高平市)
克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区)
伊春市(友好区、金林区、大箐山县、嘉荫县、铁力市、伊美区、南岔县、乌翠区、丰林县、汤旺县)
昆明市(宜良县、东川区、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、五华区、呈贡区、西山区、安宁市、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、富民县、嵩明县、盘龙区、石林彝族自治县)
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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