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鸡西市(滴道区、鸡东县、恒山区、麻山区、密山市、梨树区、城子河区、鸡冠区、虎林市)
朝阳市(朝阳县、建平县、凌源市、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、北票市)
内江市(隆昌市、威远县、东兴区、资中县、市中区)
凉山彝族自治州(会理市、盐源县、越西县、布拖县、德昌县、雷波县、西昌市、冕宁县、木里藏族自治县、甘洛县、会东县、金阳县、昭觉县、美姑县、普格县、喜德县、宁南县)
金昌市(永昌县、金川区)
随州市(随县、广水市、曾都区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
宁波市(镇海区、北仑区、江北区、宁海县、慈溪市、海曙区、鄞州区、余姚市、奉化区、象山县)
滁州市(南谯区、来安县、定远县、琅琊区、天长市、全椒县、凤阳县、明光市)
丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县)
娄底市(娄星区、新化县、冷水江市、双峰县、涟源市)
吉林市(磐石市、舒兰市、永吉县、蛟河市、昌邑区、龙潭区、船营区、丰满区、桦甸市)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、阜康市、玛纳斯县、奇台县、呼图壁县、昌吉市、木垒哈萨克自治县)
金华市(金东区、磐安县、兰溪市、浦江县、婺城区、东阳市、永康市、武义县、义乌市)
齐齐哈尔市(建华区、泰来县、讷河市、梅里斯达斡尔族区、克东县、富拉尔基区、铁锋区、龙沙区、依安县、甘南县、克山县、昂昂溪区、拜泉县、碾子山区、龙江县、富裕县)
汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)
临沂市(沂水县、蒙阴县、郯城县、兰陵县、沂南县、平邑县、罗庄区、兰山区、费县、河东区、临沭县、莒南县)
辽阳市(辽阳县、文圣区、灯塔市、太子河区、白塔区、弓长岭区、宏伟区)
宜昌市(伍家岗区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、西陵区、猇亭区、枝江市、点军区、秭归县、兴山县、宜都市、夷陵区、当阳市、远安县)
达州市(通川区、开江县、达川区、宣汉县、万源市、大竹县、渠县)
邵阳市(大祥区、邵阳县、新邵县、双清区、北塔区、邵东市、武冈市、隆回县、洞口县、新宁县、绥宁县、城步苗族自治县)
松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区)
德州市(庆云县、齐河县、德城区、禹城市、武城县、平原县、宁津县、临邑县、夏津县、乐陵市、陵城区)
海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、茂县、红原县、阿坝县、汶川县、马尔康市、九寨沟县、金川县、理县、若尔盖县、小金县、松潘县、壤塘县)
萍乡市(湘东区、芦溪县、上栗县、莲花县、安源区)
西藏自治区
佳木斯市(桦川县、抚远市、桦南县、向阳区、郊区、东风区、同江市、前进区、汤原县、富锦市)
吴忠市(利通区、红寺堡区、青铜峡市、同心县、盐池县)
林芝市(察隅县、波密县、米林市、巴宜区、墨脱县、朗县、工布江达县)
桂林市(荔浦市、雁山区、叠彩区、灌阳县、临桂区、恭城瑶族自治县、秀峰区、平乐县、龙胜各族自治县、灵川县、象山区、永福县、七星区、阳朔县、兴安县、全州县、资源县)
呼伦贝尔市(海拉尔区、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、满洲里市、牙克石市、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、阿荣旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗)
东莞市
自贡市(沿滩区、富顺县、自流井区、贡井区、大安区、荣县)
赣州市(赣县区、上犹县、安远县、兴国县、石城县、龙南市、全南县、信丰县、寻乌县、瑞金市、于都县、宁都县、定南县、崇义县、大余县、会昌县、南康区、章贡区)
忻州市(五台县、神池县、偏关县、宁武县、代县、岢岚县、五寨县、河曲县、原平市、忻府区、静乐县、定襄县、保德县、繁峙县)
枣庄市(峄城区、台儿庄区、市中区、山亭区、薛城区、滕州市)
文山壮族苗族自治州(文山市、富宁县、广南县、西畴县、砚山县、马关县、丘北县、麻栗坡县)
石河子市(双河市、可克达拉市、阿拉尔市、白杨市、昆玉市、铁门关市、北屯市、五家渠市、胡杨河市、新星市、图木舒克市)
三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)
亳州市(利辛县、涡阳县、蒙城县、谯城区)
广元市(利州区、旺苍县、青川县、朝天区、昭化区、剑阁县、苍溪县)
呼和浩特市(玉泉区、清水河县、托克托县、新城区、土默特左旗、武川县、赛罕区、回民区、和林格尔县)
平顶山市(新华区、舞钢市、卫东区、汝州市、宝丰县、鲁山县、湛河区、石龙区、郏县、叶县)
上饶市(玉山县、弋阳县、铅山县、广丰区、信州区、德兴市、鄱阳县、婺源县、横峰县、万年县、余干县、广信区)
西宁市(城西区、湟中区、湟源县、大通回族土族自治县、城中区、城北区、城东区)
攀枝花市(米易县、西区、盐边县、仁和区、东区)
贵阳市(白云区、乌当区、花溪区、息烽县、观山湖区、清镇市、开阳县、南明区、云岩区、修文县)
杭州市(桐庐县、萧山区、临安区、临平区、拱墅区、滨江区、西湖区、上城区、淳安县、富阳区、余杭区、钱塘区、建德市)
乌兰察布市(卓资县、兴和县、四子王旗、集宁区、化德县、商都县、凉城县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、丰镇市、察哈尔右翼后旗)
石家庄市(无极县、藁城区、晋州市、新乐市、井陉县、赵县、高邑县、灵寿县、深泽县、正定县、长安区、新华区、赞皇县、裕华区、元氏县、辛集市、栾城区、井陉矿区、行唐县、鹿泉区、桥西区、平山县)
大连市(长海县、瓦房店市、西岗区、中山区、旅顺口区、普兰店区、沙河口区、甘井子区、金州区、庄河市)
莆田市(秀屿区、荔城区、城厢区、仙游县、涵江区)
阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、太平区、细河区、新邱区、海州区、彰武县)
潍坊市(坊子区、奎文区、昌邑市、高密市、潍城区、寿光市、青州市、昌乐县、寒亭区、临朐县、诸城市、安丘市)
新乡市(凤泉区、延津县、卫辉市、辉县市、封丘县、获嘉县、牧野区、红旗区、长垣市、原阳县、新乡县、卫滨区)
宿迁市(泗洪县、泗阳县、宿豫区、宿城区、沭阳县)
岳阳市(岳阳楼区、君山区、华容县、平江县、岳阳县、云溪区、湘阴县、临湘市、汨罗市)
云浮市(罗定市、新兴县、云城区、云安区、郁南县)
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鹤壁市(淇滨区、山城区、淇县、鹤山区、浚县)
合肥市(肥东县、巢湖市、包河区、庐阳区、蜀山区、长丰县、庐江县、瑶海区、肥西县)
新余市(分宜县、渝水区)
北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)
武威市(古浪县、凉州区、民勤县、天祝藏族自治县)
南京市(高淳区、栖霞区、秦淮区、江宁区、玄武区、建邺区、溧水区、六合区、鼓楼区、浦口区、雨花台区)
铁岭市(银州区、铁岭县、调兵山市、开原市、清河区、昌图县、西丰县)
钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)
白山市(临江市、江源区、抚松县、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区)
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巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、和硕县、和静县、博湖县、焉耆回族自治县、若羌县、库尔勒市、尉犁县、且末县)
百色市(田林县、德保县、平果市、右江区、隆林各族自治县、田东县、乐业县、靖西市、那坡县、田阳区、西林县、凌云县)
梧州市(蒙山县、岑溪市、苍梧县、长洲区、龙圩区、藤县、万秀区)
济宁市(金乡县、鱼台县、曲阜市、汶上县、任城区、兖州区、泗水县、微山县、嘉祥县、梁山县、邹城市)
抚顺市(清原满族自治县、望花区、东洲区、抚顺县、新宾满族自治县、新抚区、顺城区)
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
新闻结尾
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