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随州市(曾都区、随县、广水市)

北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

聊城市(冠县、莘县、临清市、茌平区、东昌府区、高唐县、东阿县、阳谷县)

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

唐山市(路北区、遵化市、滦州市、丰润区、滦南县、路南区、古冶区、乐亭县、迁安市、玉田县、丰南区、曹妃甸区、迁西县、开平区)

沈阳市(沈北新区、铁西区、法库县、浑南区、和平区、于洪区、沈河区、辽中区、皇姑区、康平县、大东区、苏家屯区、新民市)

钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)

郑州市(登封市、中牟县、管城回族区、新郑市、中原区、新密市、金水区、巩义市、荥阳市、二七区、上街区、惠济区)

阿里地区(措勤县、日土县、札达县、噶尔县、普兰县、改则县、革吉县)

宁夏回族自治区

邢台市(巨鹿县、广宗县、临西县、新河县、南和区、柏乡县、宁晋县、任泽区、隆尧县、清河县、襄都区、信都区、内丘县、南宫市、威县、临城县、沙河市、平乡县)

宜昌市(西陵区、伍家岗区、远安县、宜都市、秭归县、枝江市、猇亭区、五峰土家族自治县、当阳市、夷陵区、长阳土家族自治县、兴山县、点军区)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)

海南藏族自治州(共和县、贵德县、同德县、兴海县、贵南县)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

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

天水市(秦安县、清水县、张家川回族自治县、麦积区、秦州区、甘谷县、武山县)

南平市(延平区、政和县、顺昌县、邵武市、松溪县、建阳区、光泽县、武夷山市、浦城县、建瓯市)

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

衡水市(景县、武邑县、枣强县、饶阳县、安平县、深州市、阜城县、桃城区、故城县、武强县、冀州区)

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

昭通市(永善县、盐津县、大关县、彝良县、镇雄县、威信县、鲁甸县、水富市、绥江县、巧家县、昭阳区)

池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、陇川县、瑞丽市、盈江县)

许昌市(魏都区、襄城县、禹州市、建安区、长葛市、鄢陵县)

内蒙古自治区

绍兴市(柯桥区、诸暨市、新昌县、越城区、嵊州市、上虞区)

毕节市(金沙县、织金县、黔西市、七星关区、纳雍县、赫章县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县)

果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、久治县、班玛县、达日县、玛多县)

遂宁市(船山区、蓬溪县、射洪市、大英县、安居区)

四平市(梨树县、铁东区、伊通满族自治县、铁西区、双辽市)

驻马店市(驿城区、汝南县、正阳县、新蔡县、平舆县、西平县、遂平县、泌阳县、确山县、上蔡县)

锦州市(北镇市、凌河区、凌海市、古塔区、太和区、义县、黑山县)

凉山彝族自治州(会理市、西昌市、宁南县、甘洛县、喜德县、越西县、昭觉县、会东县、普格县、木里藏族自治县、布拖县、美姑县、雷波县、金阳县、盐源县、冕宁县、德昌县)

温州市(乐清市、瑞安市、瓯海区、龙港市、龙湾区、洞头区、泰顺县、平阳县、鹿城区、永嘉县、文成县、苍南县)

娄底市(新化县、冷水江市、娄星区、涟源市、双峰县)

兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县)

南通市(如东县、如皋市、海门区、崇川区、通州区、启东市、海安市)

克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区)

九江市(修水县、柴桑区、共青城市、濂溪区、永修县、德安县、瑞昌市、都昌县、彭泽县、浔阳区、庐山市、武宁县、湖口县)

银川市(永宁县、西夏区、灵武市、贺兰县、兴庆区、金凤区)

常州市(金坛区、溧阳市、天宁区、新北区、钟楼区、武进区)

泸州市(叙永县、古蔺县、合江县、纳溪区、江阳区、龙马潭区、泸县)

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

中山市

铁岭市(开原市、银州区、调兵山市、西丰县、清河区、昌图县、铁岭县)

东营市(东营区、利津县、广饶县、河口区、垦利区)

佛山市(高明区、三水区、南海区、禅城区、顺德区)

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

镇江市(润州区、京口区、丹徒区、句容市、丹阳市、扬中市)

黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、兴仁市、贞丰县、安龙县、兴义市、册亨县、望谟县、普安县)

厦门市(同安区、湖里区、海沧区、集美区、思明区、翔安区)

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

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

亳州市(利辛县、涡阳县、蒙城县、谯城区)

江门市(鹤山市、新会区、台山市、蓬江区、开平市、恩平市、江海区)

荆门市(掇刀区、京山市、东宝区、钟祥市、沙洋县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

商丘市(睢县、永城市、民权县、柘城县、睢阳区、虞城县、夏邑县、梁园区、宁陵县)

宿州市(萧县、泗县、埇桥区、灵璧县、砀山县)

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

怀化市(麻阳苗族自治县、洪江市、会同县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、鹤城区、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、溆浦县、中方县)

巴彦淖尔市(临河区、五原县、杭锦后旗、磴口县、乌拉特后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗)

龙岩市(新罗区、漳平市、永定区、长汀县、连城县、上杭县、武平县)

那曲市(索县、申扎县、双湖县、聂荣县、尼玛县、安多县、色尼区、比如县、巴青县、班戈县、嘉黎县)

乐山市(峨眉山市、井研县、峨边彝族自治县、夹江县、马边彝族自治县、沐川县、市中区、金口河区、五通桥区、犍为县、沙湾区)

呼和浩特市(武川县、托克托县、清水河县、和林格尔县、玉泉区、回民区、土默特左旗、赛罕区、新城区)

朔州市(平鲁区、山阴县、应县、朔城区、右玉县、怀仁市)

荆州市(石首市、公安县、监利市、洪湖市、松滋市、荆州区、江陵县、沙市区)

马鞍山市(含山县、和县、雨山区、当涂县、博望区、花山区)

南充市(西充县、阆中市、南部县、高坪区、营山县、仪陇县、蓬安县、嘉陵区、顺庆区)

阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、红原县、若尔盖县、理县、壤塘县、松潘县、马尔康市、黑水县、金川县、小金县、茂县、汶川县、阿坝县)

张家界市(永定区、慈利县、武陵源区、桑植县)

惠州市(惠东县、惠城区、惠阳区、博罗县、龙门县)

商洛市(洛南县、山阳县、柞水县、丹凤县、商州区、镇安县、商南县)

重庆市(长寿区、秀山土家族苗族自治县、荣昌区、丰都县、开州区、九龙坡区、武隆区、南岸区、巴南区、永川区、渝中区、北碚区、酉阳土家族苗族自治县、大渡口区、梁平区、云阳县、璧山区、江北区、潼南区、彭水苗族土家族自治县、江津区、大足区、忠县、石柱土家族自治县、奉节县、黔江区、南川区、巫山县、涪陵区、垫江县、合川区、綦江区、城口县、沙坪坝区、渝北区、铜梁区、巫溪县、万州区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

连云港市(灌云县、赣榆区、连云区、东海县、灌南县、海州区)

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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