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日照市(莒县、岚山区、五莲县、东港区)

廊坊市(霸州市、广阳区、永清县、大城县、固安县、文安县、香河县、三河市、大厂回族自治县、安次区)

郴州市(桂东县、桂阳县、安仁县、永兴县、资兴市、苏仙区、宜章县、嘉禾县、汝城县、临武县、北湖区)  吕梁市(交城县、汾阳市、孝义市、兴县、离石区、文水县、中阳县、石楼县、岚县、方山县、临县、柳林县、交口县)

阜阳市(界首市、颍泉区、阜南县、颍上县、颍东区、临泉县、颍州区、太和县)

长沙市(长沙县、雨花区、岳麓区、开福区、芙蓉区、宁乡市、浏阳市、天心区、望城区)

黄山市(屯溪区、徽州区、歙县、祁门县、休宁县、黄山区、黟县)太原市(杏花岭区、小店区、古交市、阳曲县、娄烦县、清徐县、晋源区、尖草坪区、万柏林区、迎泽区)

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锦州市(凌河区、古塔区、义县、凌海市、北镇市、太和区、黑山县)

菏泽市(郓城县、曹县、巨野县、鄄城县、牡丹区、定陶区、单县、东明县、成武县)

苏州市(虎丘区、太仓市、昆山市、吴中区、常熟市、姑苏区、张家港市、相城区、吴江区)

盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)

大庆市(龙凤区、红岗区、让胡路区、肇州县、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、萨尔图区、肇源县)

包头市(东河区、石拐区、固阳县、青山区、白云鄂博矿区、九原区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗)

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

儋州市

海南藏族自治州(贵南县、贵德县、兴海县、共和县、同德县)

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

固原市(泾源县、隆德县、彭阳县、原州区、西吉县)

玉林市(容县、北流市、陆川县、博白县、玉州区、兴业县、福绵区)

楚雄彝族自治州(南华县、姚安县、牟定县、大姚县、双柏县、楚雄市、武定县、元谋县、禄丰市、永仁县)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

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

晋城市(城区、高平市、沁水县、阳城县、泽州县、陵川县)

西藏自治区

梅州市(平远县、大埔县、蕉岭县、五华县、梅县区、兴宁市、梅江区、丰顺县)

西安市(蓝田县、鄠邑区、雁塔区、阎良区、周至县、高陵区、临潼区、长安区、灞桥区、碑林区、新城区、莲湖区、未央区)

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梧州市(万秀区、苍梧县、藤县、龙圩区、蒙山县、岑溪市、长洲区)

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衢州市(龙游县、常山县、江山市、衢江区、柯城区、开化县)  定西市(岷县、漳县、临洮县、渭源县、安定区、通渭县、陇西县)

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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