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南充市(南部县、顺庆区、蓬安县、高坪区、阆中市、嘉陵区、仪陇县、营山县、西充县)
舟山市(嵊泗县、定海区、岱山县、普陀区)
甘孜藏族自治州(康定市、理塘县、丹巴县、白玉县、稻城县、泸定县、雅江县、色达县、新龙县、九龙县、德格县、甘孜县、乡城县、道孚县、巴塘县、炉霍县、石渠县、得荣县)
承德市(围场满族蒙古族自治县、兴隆县、双桥区、滦平县、鹰手营子矿区、承德县、宽城满族自治县、隆化县、双滦区、平泉市、丰宁满族自治县)
拉萨市(墨竹工卡县、林周县、当雄县、堆龙德庆区、曲水县、尼木县、城关区、达孜区)
常州市(钟楼区、溧阳市、新北区、武进区、天宁区、金坛区)
漳州市(华安县、龙海区、龙文区、漳浦县、云霄县、诏安县、长泰区、芗城区、东山县、南靖县、平和县)
咸宁市(嘉鱼县、通山县、咸安区、赤壁市、崇阳县、通城县)
宣城市(宁国市、郎溪县、宣州区、旌德县、泾县、绩溪县、广德市)
庆阳市(环县、庆城县、镇原县、宁县、正宁县、华池县、合水县、西峰区)
广西壮族自治区
绍兴市(新昌县、诸暨市、上虞区、越城区、柯桥区、嵊州市)
盘锦市(大洼区、双台子区、兴隆台区、盘山县)
丹东市(振兴区、东港市、振安区、宽甸满族自治县、凤城市、元宝区)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
邯郸市(临漳县、大名县、曲周县、磁县、广平县、肥乡区、丛台区、峰峰矿区、成安县、鸡泽县、馆陶县、永年区、涉县、复兴区、魏县、邯山区、邱县、武安市)
株洲市(茶陵县、天元区、石峰区、荷塘区、芦淞区、炎陵县、醴陵市、攸县、渌口区)
黄冈市(罗田县、蕲春县、黄州区、英山县、红安县、黄梅县、麻城市、浠水县、团风县、武穴市)
黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、龙里县、罗甸县、独山县、平塘县、惠水县、瓮安县、长顺县、贵定县、福泉市、都匀市、荔波县)
贵阳市(观山湖区、云岩区、南明区、息烽县、白云区、清镇市、乌当区、修文县、花溪区、开阳县)
陇南市(成县、武都区、西和县、文县、礼县、两当县、康县、宕昌县、徽县)
惠州市(惠城区、博罗县、惠阳区、惠东县、龙门县)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
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昆明市(西山区、石林彝族自治县、晋宁区、盘龙区、五华区、呈贡区、东川区、富民县、官渡区、安宁市、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、宜良县、禄劝彝族苗族自治县)
徐州市(睢宁县、丰县、新沂市、邳州市、铜山区、云龙区、贾汪区、泉山区、沛县、鼓楼区)
百色市(田阳区、西林县、德保县、靖西市、田东县、乐业县、田林县、凌云县、右江区、那坡县、平果市、隆林各族自治县)
玉溪市(江川区、新平彝族傣族自治县、易门县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、通海县、华宁县、峨山彝族自治县)
山南市(乃东区、桑日县、措美县、洛扎县、琼结县、隆子县、曲松县、扎囊县、加查县、贡嘎县、浪卡子县、错那市)
七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)
临沂市(莒南县、兰陵县、沂水县、兰山区、罗庄区、河东区、费县、临沭县、平邑县、沂南县、郯城县、蒙阴县)
丽江市(华坪县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)
鞍山市(立山区、海城市、千山区、铁西区、台安县、铁东区、岫岩满族自治县)
内江市(东兴区、威远县、资中县、市中区、隆昌市)
大同市(新荣区、左云县、天镇县、平城区、浑源县、阳高县、广灵县、灵丘县、云州区、云冈区)
黔东南苗族侗族自治州(黎平县、黄平县、剑河县、丹寨县、锦屏县、榕江县、天柱县、从江县、凯里市、镇远县、雷山县、施秉县、麻江县、三穗县、台江县、岑巩县)
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延边朝鲜族自治州(安图县、和龙市、图们市、敦化市、珲春市、延吉市、汪清县、龙井市)
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日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)
宿迁市(宿城区、泗洪县、宿豫区、泗阳县、沭阳县)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)
晋中市(榆社县、和顺县、太谷区、榆次区、介休市、昔阳县、祁县、灵石县、平遥县、寿阳县、左权县)
北海市(合浦县、海城区、银海区、铁山港区)
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大连市(庄河市、甘井子区、金州区、沙河口区、瓦房店市、中山区、普兰店区、旅顺口区、长海县、西岗区)
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晋城市(高平市、城区、陵川县、沁水县、泽州县、阳城县)
烟台市(莱州市、栖霞市、莱山区、福山区、芝罘区、龙口市、莱阳市、招远市、蓬莱区、海阳市、牟平区)
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玉林市(博白县、玉州区、北流市、兴业县、福绵区、容县、陆川县)
甘南藏族自治州(舟曲县、临潭县、碌曲县、玛曲县、夏河县、合作市、迭部县、卓尼县)
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黑河市(孙吴县、北安市、爱辉区、逊克县、嫩江市、五大连池市)
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本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、南芬区、明山区、平山区)
凉山彝族自治州(宁南县、昭觉县、会理市、普格县、木里藏族自治县、金阳县、美姑县、盐源县、越西县、甘洛县、布拖县、喜德县、德昌县、雷波县、会东县、西昌市、冕宁县)
红河哈尼族彝族自治州(红河县、河口瑶族自治县、泸西县、绿春县、开远市、个旧市、蒙自市、元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、石屏县、屏边苗族自治县、建水县)
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珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)
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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