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阿勒泰地区(阿勒泰市、哈巴河县、布尔津县、青河县、吉木乃县、富蕴县、福海县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
汉中市(镇巴县、西乡县、留坝县、宁强县、略阳县、城固县、汉台区、勉县、南郑区、洋县、佛坪县)
北京市(石景山区、大兴区、昌平区、平谷区、西城区、海淀区、怀柔区、密云区、延庆区、房山区、丰台区、顺义区、门头沟区、朝阳区、东城区、通州区)
滁州市(全椒县、定远县、凤阳县、天长市、来安县、南谯区、明光市、琅琊区)
信阳市(平桥区、潢川县、商城县、固始县、浉河区、光山县、息县、罗山县、淮滨县、新县)
吕梁市(汾阳市、兴县、岚县、交城县、离石区、孝义市、中阳县、柳林县、临县、方山县、交口县、石楼县、文水县)
温州市(洞头区、永嘉县、苍南县、瑞安市、瓯海区、龙湾区、平阳县、乐清市、鹿城区、泰顺县、龙港市、文成县)
福州市(马尾区、鼓楼区、长乐区、晋安区、平潭县、闽侯县、永泰县、仓山区、福清市、罗源县、闽清县、连江县、台江区)
鞍山市(铁西区、台安县、海城市、千山区、立山区、铁东区、岫岩满族自治县)
泸州市(纳溪区、龙马潭区、合江县、叙永县、古蔺县、江阳区、泸县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、绿春县、红河县、开远市、个旧市、蒙自市、弥勒市、建水县、泸西县、石屏县、元阳县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
郴州市(桂东县、北湖区、汝城县、资兴市、苏仙区、宜章县、临武县、永兴县、安仁县、嘉禾县、桂阳县)
苏州市(吴江区、相城区、张家港市、吴中区、常熟市、姑苏区、太仓市、昆山市、虎丘区)
黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、黄平县、从江县、剑河县、丹寨县、镇远县、榕江县、台江县、天柱县、黎平县、岑巩县、凯里市、施秉县、三穗县、雷山县、麻江县)
普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县)
鄂尔多斯市(准格尔旗、东胜区、杭锦旗、鄂托克旗、康巴什区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、乌审旗、达拉特旗)
大同市(新荣区、灵丘县、云州区、天镇县、平城区、浑源县、阳高县、左云县、广灵县、云冈区)
河池市(环江毛南族自治县、金城江区、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、天峨县、巴马瑶族自治县、凤山县、宜州区、大化瑶族自治县、南丹县)
沧州市(孟村回族自治县、任丘市、献县、沧县、泊头市、肃宁县、南皮县、盐山县、新华区、河间市、青县、黄骅市、海兴县、吴桥县、运河区、东光县)
朝阳市(龙城区、建平县、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、双塔区、北票市)
滨州市(阳信县、邹平市、博兴县、无棣县、惠民县、沾化区、滨城区)
十堰市(丹江口市、竹山县、房县、张湾区、竹溪县、茅箭区、郧西县、郧阳区)
武汉市(青山区、硚口区、江汉区、东西湖区、江岸区、汉南区、洪山区、汉阳区、黄陂区、蔡甸区、武昌区、江夏区、新洲区)
咸宁市(赤壁市、通城县、通山县、崇阳县、嘉鱼县、咸安区)
香港特别行政区
铜仁市(玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、石阡县、松桃苗族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县、万山区、江口县、思南县、碧江区)
嘉峪关市
唐山市(丰润区、路北区、开平区、曹妃甸区、路南区、迁西县、遵化市、乐亭县、滦州市、古冶区、丰南区、滦南县、玉田县、迁安市)
广元市(利州区、旺苍县、朝天区、青川县、昭化区、剑阁县、苍溪县)
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玉树藏族自治州(玉树市、曲麻莱县、治多县、称多县、囊谦县、杂多县)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、牙克石市、鄂伦春自治旗、根河市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、海拉尔区、扎兰屯市、满洲里市、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区)
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襄阳市(保康县、老河口市、枣阳市、南漳县、襄城区、樊城区、宜城市、谷城县、襄州区)
邢台市(南宫市、平乡县、襄都区、柏乡县、巨鹿县、新河县、内丘县、广宗县、威县、隆尧县、临西县、信都区、沙河市、清河县、任泽区、宁晋县、临城县、南和区)
宁德市(周宁县、霞浦县、蕉城区、寿宁县、古田县、福鼎市、福安市、屏南县、柘荣县)
阜阳市(太和县、颍上县、界首市、颍泉区、颍东区、阜南县、颍州区、临泉县)
宝鸡市(岐山县、千阳县、凤翔区、扶风县、陇县、麟游县、渭滨区、金台区、凤县、陈仓区、太白县、眉县)
秦皇岛市(海港区、卢龙县、山海关区、青龙满族自治县、抚宁区、昌黎县、北戴河区)
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湖州市(吴兴区、长兴县、德清县、南浔区、安吉县)
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忻州市(五寨县、宁武县、忻府区、五台县、原平市、神池县、保德县、繁峙县、定襄县、河曲县、代县、偏关县、静乐县、岢岚县)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、云县、凤庆县、永德县、沧源佤族自治县、临翔区、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
张家口市(康保县、下花园区、涿鹿县、蔚县、怀来县、桥西区、万全区、怀安县、尚义县、阳原县、沽源县、赤城县、张北县、宣化区、桥东区、崇礼区)
淄博市(博山区、周村区、桓台县、淄川区、沂源县、临淄区、张店区、高青县)
通化市(二道江区、集安市、柳河县、通化县、梅河口市、辉南县、东昌区)
白城市(通榆县、洮南市、大安市、镇赉县、洮北区)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
沈阳市(浑南区、和平区、沈北新区、新民市、皇姑区、铁西区、辽中区、康平县、大东区、法库县、于洪区、沈河区、苏家屯区)
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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