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遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、大英县、船山区)








晋中市(榆社县、和顺县、太谷区、灵石县、榆次区、祁县、左权县、寿阳县、平遥县、昔阳县、介休市)








克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区、白碱滩区)








三明市(大田县、泰宁县、尤溪县、永安市、清流县、沙县区、将乐县、建宁县、明溪县、宁化县、三元区)  泸州市(江阳区、叙永县、合江县、泸县、龙马潭区、古蔺县、纳溪区)








内江市(隆昌市、东兴区、市中区、资中县、威远县)








南京市(江宁区、溧水区、六合区、雨花台区、浦口区、秦淮区、鼓楼区、栖霞区、建邺区、高淳区、玄武区)








德州市(庆云县、临邑县、宁津县、夏津县、乐陵市、陵城区、武城县、德城区、禹城市、齐河县、平原县)








七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)  大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)








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铜川市(宜君县、印台区、耀州区、王益区)








铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)








平凉市(庄浪县、崆峒区、泾川县、灵台县、华亭市、静宁县、崇信县)








武威市(天祝藏族自治县、古浪县、凉州区、民勤县)








金华市(武义县、浦江县、金东区、兰溪市、义乌市、磐安县、东阳市、婺城区、永康市)








丹东市(元宝区、凤城市、宽甸满族自治县、振安区、东港市、振兴区)








新乡市(长垣市、原阳县、封丘县、卫滨区、新乡县、红旗区、延津县、牧野区、辉县市、凤泉区、卫辉市、获嘉县)








韶关市(始兴县、翁源县、武江区、南雄市、乳源瑶族自治县、仁化县、新丰县、曲江区、乐昌市、浈江区)








娄底市(双峰县、涟源市、娄星区、新化县、冷水江市)








景德镇市(乐平市、浮梁县、珠山区、昌江区)








邯郸市(邱县、涉县、永年区、复兴区、广平县、魏县、大名县、临漳县、武安市、邯山区、馆陶县、磁县、肥乡区、丛台区、峰峰矿区、成安县、曲周县、鸡泽县)








长春市(朝阳区、德惠市、宽城区、二道区、南关区、九台区、农安县、双阳区、绿园区、公主岭市、榆树市)








日喀则市(谢通门县、仲巴县、白朗县、萨迦县、昂仁县、聂拉木县、定日县、亚东县、定结县、岗巴县、江孜县、拉孜县、吉隆县、桑珠孜区、康马县、仁布县、萨嘎县、南木林县)








通辽市(霍林郭勒市、扎鲁特旗、科尔沁区、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗、库伦旗)








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








怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县)








揭阳市(普宁市、揭西县、惠来县、揭东区、榕城区)








丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县)  鹤岗市(东山区、兴安区、兴山区、萝北县、工农区、南山区、绥滨县、向阳区)








巴中市(恩阳区、南江县、通江县、巴州区、平昌县)








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兴安盟(阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、突泉县)江门市(开平市、蓬江区、新会区、江海区、恩平市、鹤山市、台山市)








大同市(阳高县、云冈区、天镇县、平城区、新荣区、广灵县、左云县、灵丘县、云州区、浑源县)  海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、德令哈市、都兰县、格尔木市、乌兰县)








白银市(会宁县、靖远县、白银区、景泰县、平川区)








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福州市(罗源县、鼓楼区、台江区、连江县、马尾区、闽侯县、永泰县、仓山区、平潭县、晋安区、福清市、闽清县、长乐区)济南市(长清区、济阳区、钢城区、章丘区、莱芜区、槐荫区、历城区、历下区、商河县、市中区、天桥区、平阴县)








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汉中市(西乡县、宁强县、城固县、留坝县、佛坪县、镇巴县、南郑区、汉台区、洋县、勉县、略阳县)








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红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、泸西县、石屏县、弥勒市、屏边苗族自治县、开远市、个旧市、红河县、元阳县、建水县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市)








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








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








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








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








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








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南阳市(南召县、卧龙区、新野县、内乡县、唐河县、社旗县、邓州市、桐柏县、宛城区、镇平县、淅川县、西峡县、方城县)

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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