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贵阳市(南明区、息烽县、清镇市、乌当区、观山湖区、白云区、云岩区、修文县、开阳县、花溪区)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、托里县、裕民县、沙湾市、乌苏市、塔城市、额敏县)
贺州市(平桂区、八步区、钟山县、昭平县、富川瑶族自治县)
喀什地区(疏附县、叶城县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、泽普县、巴楚县、喀什市、岳普湖县、伽师县、麦盖提县、莎车县)
银川市(贺兰县、永宁县、兴庆区、灵武市、金凤区、西夏区)
汉中市(南郑区、宁强县、佛坪县、洋县、西乡县、汉台区、留坝县、勉县、略阳县、城固县、镇巴县)
玉树藏族自治州(称多县、玉树市、曲麻莱县、治多县、囊谦县、杂多县)
五指山市(昌江黎族自治县、琼海市、陵水黎族自治县、文昌市、万宁市、东方市、定安县、澄迈县、临高县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县)
厦门市(集美区、湖里区、翔安区、思明区、海沧区、同安区)
十堰市(丹江口市、郧阳区、房县、竹溪县、郧西县、张湾区、竹山县、茅箭区)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、突泉县、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗)
宣城市(宣州区、旌德县、郎溪县、泾县、广德市、宁国市、绩溪县)
抚州市(资溪县、乐安县、南城县、东乡区、宜黄县、崇仁县、金溪县、广昌县、黎川县、南丰县、临川区)
沈阳市(于洪区、皇姑区、铁西区、浑南区、法库县、新民市、和平区、沈河区、沈北新区、大东区、康平县、辽中区、苏家屯区)
抚顺市(东洲区、清原满族自治县、望花区、新抚区、顺城区、抚顺县、新宾满族自治县)
荆州市(监利市、公安县、松滋市、荆州区、洪湖市、沙市区、石首市、江陵县)
济源市
哈尔滨市(方正县、通河县、木兰县、延寿县、五常市、双城区、呼兰区、松北区、宾县、道里区、平房区、依兰县、尚志市、南岗区、巴彦县、道外区、香坊区、阿城区)
丹东市(元宝区、振安区、东港市、振兴区、凤城市、宽甸满族自治县)
阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)
邵阳市(新宁县、隆回县、洞口县、武冈市、邵阳县、双清区、邵东市、北塔区、大祥区、城步苗族自治县、绥宁县、新邵县)
怀化市(会同县、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、辰溪县、通道侗族自治县、中方县、鹤城区、洪江市、溆浦县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县)
佛山市(南海区、禅城区、顺德区、三水区、高明区)
许昌市(魏都区、禹州市、建安区、襄城县、长葛市、鄢陵县)
龙岩市(上杭县、长汀县、连城县、新罗区、武平县、永定区、漳平市)
赣州市(寻乌县、龙南市、赣县区、信丰县、定南县、宁都县、崇义县、于都县、大余县、瑞金市、南康区、安远县、石城县、章贡区、上犹县、全南县、兴国县、会昌县)
定西市(安定区、渭源县、通渭县、陇西县、漳县、岷县、临洮县)
宿迁市(宿豫区、泗阳县、泗洪县、宿城区、沭阳县)
洛阳市(老城区、瀍河回族区、伊川县、洛宁县、嵩县、孟津区、栾川县、新安县、宜阳县、西工区、汝阳县、偃师区、涧西区、洛龙区)
平顶山市(舞钢市、鲁山县、汝州市、湛河区、郏县、宝丰县、卫东区、新华区、叶县、石龙区)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)
宿州市(泗县、埇桥区、萧县、砀山县、灵璧县)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)
佳木斯市(前进区、桦川县、汤原县、向阳区、桦南县、东风区、富锦市、郊区、抚远市、同江市)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、个旧市、红河县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、泸西县、蒙自市、开远市、河口瑶族自治县、弥勒市、屏边苗族自治县、绿春县)
太原市(娄烦县、晋源区、尖草坪区、清徐县、小店区、阳曲县、迎泽区、古交市、杏花岭区、万柏林区)
双鸭山市(宝清县、岭东区、饶河县、友谊县、尖山区、四方台区、宝山区、集贤县)
黄山市(休宁县、祁门县、徽州区、黟县、歙县、黄山区、屯溪区)
广州市(白云区、南沙区、黄埔区、越秀区、天河区、荔湾区、从化区、花都区、海珠区、增城区、番禺区)
运城市(临猗县、万荣县、新绛县、盐湖区、稷山县、永济市、夏县、垣曲县、闻喜县、平陆县、绛县、芮城县、河津市)
崇左市(天等县、宁明县、龙州县、大新县、江州区、扶绥县、凭祥市)
阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、金川县、阿坝县、壤塘县、黑水县、松潘县、若尔盖县、茂县、红原县、九寨沟县、小金县、理县、汶川县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)
常州市(金坛区、新北区、天宁区、钟楼区、溧阳市、武进区)
那曲市(比如县、安多县、索县、双湖县、申扎县、嘉黎县、巴青县、尼玛县、班戈县、色尼区、聂荣县)
澳门特别行政区
酒泉市(金塔县、瓜州县、肃州区、肃北蒙古族自治县、玉门市、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县)
安康市(汉滨区、岚皋县、汉阴县、宁陕县、平利县、旬阳市、紫阳县、石泉县、镇坪县、白河县)
安顺市(西秀区、普定县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)
宁波市(慈溪市、镇海区、余姚市、江北区、宁海县、象山县、奉化区、鄞州区、北仑区、海曙区)
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伊犁哈萨克自治州(奎屯市、尼勒克县、霍城县、伊宁市、伊宁县、新源县、特克斯县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、霍尔果斯市)
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永州市(江永县、祁阳市、双牌县、新田县、蓝山县、道县、宁远县、江华瑶族自治县、冷水滩区、零陵区、东安县)
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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
新闻结尾
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