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德阳市(绵竹市、中江县、什邡市、旌阳区、罗江区、广汉市)
南昌市(红谷滩区、进贤县、青云谱区、青山湖区、西湖区、东湖区、安义县、南昌县、新建区)
濮阳市(台前县、清丰县、华龙区、南乐县、范县、濮阳县)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、阜康市)
汉中市(汉台区、洋县、略阳县、南郑区、镇巴县、城固县、佛坪县、西乡县、宁强县、勉县、留坝县)
蚌埠市(怀远县、蚌山区、淮上区、禹会区、龙子湖区、固镇县、五河县)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)
北京市(房山区、通州区、东城区、海淀区、平谷区、朝阳区、昌平区、延庆区、顺义区、丰台区、怀柔区、石景山区、密云区、门头沟区、大兴区、西城区)
大庆市(红岗区、萨尔图区、让胡路区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、龙凤区、大同区、林甸县)
孝感市(安陆市、孝南区、应城市、汉川市、孝昌县、大悟县、云梦县)
吕梁市(离石区、柳林县、兴县、方山县、交城县、临县、文水县、中阳县、孝义市、石楼县、汾阳市、交口县、岚县)
西安市(碑林区、莲湖区、新城区、灞桥区、长安区、鄠邑区、阎良区、高陵区、临潼区、雁塔区、周至县、蓝田县、未央区)
张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、临泽县、高台县、甘州区、山丹县)
葫芦岛市(南票区、连山区、建昌县、绥中县、兴城市、龙港区)
舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)
襄阳市(樊城区、南漳县、保康县、宜城市、谷城县、老河口市、襄城区、枣阳市、襄州区)
三沙市(南沙区、西沙区)
阜阳市(颍上县、临泉县、阜南县、颍州区、颍泉区、界首市、太和县、颍东区)
铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)
克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)
昌都市(八宿县、洛隆县、江达县、边坝县、贡觉县、丁青县、左贡县、察雅县、芒康县、卡若区、类乌齐县)
拉萨市(曲水县、城关区、林周县、堆龙德庆区、墨竹工卡县、尼木县、当雄县、达孜区)
鞍山市(立山区、海城市、铁西区、铁东区、千山区、台安县、岫岩满族自治县)
黔南布依族苗族自治州(龙里县、平塘县、独山县、都匀市、荔波县、三都水族自治县、福泉市、瓮安县、惠水县、罗甸县、长顺县、贵定县)
济南市(章丘区、槐荫区、济阳区、商河县、市中区、历城区、平阴县、钢城区、历下区、天桥区、莱芜区、长清区)
乌兰察布市(凉城县、集宁区、察哈尔右翼中旗、商都县、卓资县、四子王旗、化德县、丰镇市、兴和县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼后旗)
镇江市(句容市、丹徒区、润州区、丹阳市、扬中市、京口区)
泸州市(纳溪区、叙永县、合江县、龙马潭区、古蔺县、江阳区、泸县)
定西市(临洮县、安定区、岷县、陇西县、渭源县、通渭县、漳县)
贵港市(港北区、港南区、覃塘区、平南县、桂平市)
河池市(宜州区、凤山县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、南丹县、金城江区、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、东兰县、天峨县、环江毛南族自治县)
十堰市(竹溪县、丹江口市、张湾区、茅箭区、郧西县、房县、郧阳区、竹山县)
湖州市(德清县、吴兴区、南浔区、安吉县、长兴县)
白银市(白银区、景泰县、会宁县、平川区、靖远县)
长治市(上党区、平顺县、长子县、壶关县、屯留区、黎城县、沁源县、潞州区、沁县、武乡县、潞城区、襄垣县)
松原市(长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市)
枣庄市(市中区、台儿庄区、山亭区、峄城区、薛城区、滕州市)
连云港市(赣榆区、连云区、灌南县、东海县、海州区、灌云县)
重庆市(合川区、大足区、江北区、石柱土家族自治县、渝中区、城口县、酉阳土家族苗族自治县、九龙坡区、垫江县、秀山土家族苗族自治县、开州区、武隆区、忠县、巫山县、铜梁区、北碚区、璧山区、巴南区、沙坪坝区、荣昌区、涪陵区、永川区、潼南区、綦江区、彭水苗族土家族自治县、大渡口区、丰都县、巫溪县、江津区、渝北区、万州区、云阳县、梁平区、奉节县、黔江区、南岸区、南川区、长寿区)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、八步区、平桂区、钟山县)
徐州市(邳州市、鼓楼区、贾汪区、睢宁县、新沂市、沛县、云龙区、铜山区、丰县、泉山区)
日照市(东港区、五莲县、莒县、岚山区)
惠州市(博罗县、惠阳区、惠东县、龙门县、惠城区)
荆州市(荆州区、江陵县、石首市、沙市区、松滋市、公安县、洪湖市、监利市)
益阳市(资阳区、南县、赫山区、沅江市、桃江县、安化县)
景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)
九江市(都昌县、浔阳区、武宁县、共青城市、永修县、濂溪区、湖口县、彭泽县、柴桑区、德安县、修水县、瑞昌市、庐山市)
吉安市(遂川县、吉水县、吉安县、新干县、万安县、吉州区、峡江县、永新县、安福县、青原区、泰和县、井冈山市、永丰县)
阿里地区(噶尔县、改则县、普兰县、革吉县、日土县、措勤县、札达县)
咸宁市(赤壁市、嘉鱼县、崇阳县、通山县、咸安区、通城县)
沧州市(献县、泊头市、河间市、运河区、孟村回族自治县、吴桥县、黄骅市、沧县、海兴县、任丘市、东光县、南皮县、盐山县、肃宁县、新华区、青县)
晋中市(祁县、榆社县、灵石县、太谷区、介休市、寿阳县、左权县、昔阳县、榆次区、和顺县、平遥县)
林芝市(墨脱县、波密县、工布江达县、朗县、察隅县、米林市、巴宜区)
合肥市(肥东县、长丰县、庐江县、瑶海区、庐阳区、巢湖市、蜀山区、肥西县、包河区)
漳州市(平和县、云霄县、龙海区、华安县、诏安县、长泰区、漳浦县、龙文区、芗城区、东山县、南靖县)
漯河市(郾城区、舞阳县、召陵区、临颍县、源汇区)
铁岭市(开原市、调兵山市、银州区、西丰县、昌图县、清河区、铁岭县)
鸡西市(滴道区、麻山区、梨树区、鸡冠区、恒山区、鸡东县、城子河区、虎林市、密山市)
汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)
湛江市(坡头区、廉江市、遂溪县、麻章区、赤坎区、吴川市、雷州市、徐闻县、霞山区)
普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
金华市(东阳市、永康市、义乌市、兰溪市、磐安县、金东区、婺城区、武义县、浦江县)
儋州市
宣城市(泾县、宣州区、宁国市、旌德县、郎溪县、绩溪县、广德市)
娄底市(新化县、双峰县、涟源市、冷水江市、娄星区)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、陇川县、梁河县、芒市)
双鸭山市(友谊县、饶河县、宝山区、尖山区、岭东区、集贤县、四方台区、宝清县)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、咸丰县、来凤县、鹤峰县、宣恩县、恩施市、建始县)
曲靖市(罗平县、宣威市、富源县、麒麟区、陆良县、沾益区、会泽县、师宗县、马龙区)
抚顺市(新宾满族自治县、望花区、新抚区、顺城区、清原满族自治县、东洲区、抚顺县)
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韶关市(曲江区、乳源瑶族自治县、新丰县、武江区、乐昌市、仁化县、浈江区、翁源县、南雄市、始兴县)
怀化市(鹤城区、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、沅陵县、辰溪县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、会同县、芷江侗族自治县、中方县、洪江市、溆浦县)
和田地区(和田县、民丰县、策勒县、皮山县、洛浦县、于田县、墨玉县、和田市)
晋城市(阳城县、沁水县、城区、高平市、陵川县、泽州县)
天津市(武清区、红桥区、河北区、津南区、北辰区、和平区、河东区、南开区、西青区、滨海新区、宁河区、河西区、东丽区、蓟州区、静海区、宝坻区)
岳阳市(岳阳县、平江县、汨罗市、云溪区、君山区、湘阴县、岳阳楼区、华容县、临湘市)
宁夏回族自治区
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
宜春市(袁州区、丰城市、上高县、樟树市、高安市、靖安县、宜丰县、铜鼓县、万载县、奉新县)
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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