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柳州市(城中区、柳北区、柳城县、鹿寨县、柳江区、柳南区、三江侗族自治县、融安县、鱼峰区、融水苗族自治县)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、扎兰屯市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、牙克石市、海拉尔区、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、额尔古纳市、根河市、鄂伦春自治旗)
成都市(郫都区、武侯区、双流区、龙泉驿区、彭州市、邛崃市、青白江区、金堂县、新津区、温江区、大邑县、都江堰市、新都区、蒲江县、成华区、锦江区、金牛区、青羊区、简阳市、崇州市)
庆阳市(镇原县、宁县、庆城县、华池县、正宁县、环县、合水县、西峰区) 汕头市(潮阳区、潮南区、金平区、澄海区、濠江区、南澳县、龙湖区)
常德市(津市市、临澧县、汉寿县、澧县、石门县、安乡县、武陵区、鼎城区、桃源县)
沧州市(沧县、黄骅市、泊头市、吴桥县、运河区、河间市、肃宁县、新华区、青县、任丘市、献县、海兴县、南皮县、孟村回族自治县、盐山县、东光县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
平顶山市(新华区、湛河区、鲁山县、郏县、石龙区、汝州市、叶县、卫东区、宝丰县、舞钢市) 凉山彝族自治州(冕宁县、金阳县、昭觉县、喜德县、会东县、布拖县、宁南县、木里藏族自治县、盐源县、越西县、雷波县、美姑县、西昌市、普格县、甘洛县、德昌县、会理市)
新乡市(获嘉县、卫滨区、红旗区、原阳县、凤泉区、卫辉市、牧野区、封丘县、延津县、辉县市、长垣市、新乡县)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、博湖县、库尔勒市、且末县、和硕县、尉犁县、焉耆回族自治县、若羌县、和静县)
无锡市(江阴市、梁溪区、锡山区、惠山区、宜兴市、新吴区、滨湖区)
丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县)
文山壮族苗族自治州(砚山县、马关县、西畴县、麻栗坡县、广南县、文山市、丘北县、富宁县)
鹤岗市(工农区、兴安区、东山区、向阳区、萝北县、兴山区、绥滨县、南山区)
三沙市(南沙区、西沙区)
益阳市(安化县、桃江县、赫山区、资阳区、南县、沅江市)
儋州市
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
合肥市(肥东县、包河区、庐江县、巢湖市、瑶海区、庐阳区、蜀山区、长丰县、肥西县)
邢台市(巨鹿县、柏乡县、内丘县、新河县、襄都区、信都区、清河县、广宗县、宁晋县、任泽区、南宫市、南和区、威县、隆尧县、沙河市、临城县、临西县、平乡县)
日喀则市(定结县、昂仁县、江孜县、岗巴县、谢通门县、仁布县、康马县、白朗县、亚东县、拉孜县、萨迦县、萨嘎县、定日县、仲巴县、南木林县、桑珠孜区、聂拉木县、吉隆县)
温州市(文成县、乐清市、苍南县、永嘉县、泰顺县、龙港市、洞头区、鹿城区、瑞安市、龙湾区、瓯海区、平阳县)
石河子市(铁门关市、新星市、阿拉尔市、五家渠市、可克达拉市、图木舒克市、双河市、北屯市、白杨市、昆玉市、胡杨河市)
巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特中旗、五原县、乌拉特前旗、杭锦后旗、乌拉特后旗、临河区)
固原市(西吉县、彭阳县、隆德县、泾源县、原州区)
黑河市(五大连池市、北安市、孙吴县、爱辉区、逊克县、嫩江市)
达州市(万源市、开江县、大竹县、达川区、渠县、通川区、宣汉县)
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林芝市(米林市、察隅县、朗县、巴宜区、墨脱县、波密县、工布江达县)
滁州市(明光市、琅琊区、定远县、天长市、全椒县、凤阳县、南谯区、来安县)
天水市(秦州区、张家川回族自治县、麦积区、武山县、清水县、秦安县、甘谷县)
烟台市(莱州市、福山区、龙口市、海阳市、招远市、芝罘区、蓬莱区、栖霞市、牟平区、莱山区、莱阳市) 延边朝鲜族自治州(和龙市、珲春市、敦化市、图们市、延吉市、汪清县、安图县、龙井市)
拉萨市(墨竹工卡县、曲水县、达孜区、堆龙德庆区、林周县、尼木县、当雄县、城关区)
松原市(扶余市、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)
白银市(景泰县、会宁县、白银区、靖远县、平川区)晋城市(沁水县、阳城县、泽州县、陵川县、城区、高平市)
宜宾市(屏山县、叙州区、江安县、长宁县、翠屏区、南溪区、珙县、兴文县、筠连县、高县) 梅州市(梅江区、丰顺县、大埔县、平远县、梅县区、蕉岭县、兴宁市、五华县)
平凉市(崆峒区、庄浪县、泾川县、灵台县、崇信县、华亭市、静宁县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、兴义市、贞丰县、兴仁市、望谟县、册亨县、安龙县、普安县)
黄石市(黄石港区、下陆区、铁山区、阳新县、大冶市、西塞山区)普洱市(景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县)
安阳市(殷都区、北关区、林州市、文峰区、龙安区、滑县、安阳县、汤阴县、内黄县)
大庆市(肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、龙凤区、萨尔图区、让胡路区、大同区、林甸县、肇源县)
池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)
铜川市(耀州区、宜君县、王益区、印台区)
西藏自治区
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、锡林浩特市、镶黄旗、多伦县、太仆寺旗、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、正镶白旗、二连浩特市)
吕梁市(交口县、石楼县、兴县、汾阳市、中阳县、离石区、柳林县、交城县、文水县、孝义市、方山县、临县、岚县)
忻州市(偏关县、忻府区、代县、神池县、静乐县、河曲县、保德县、定襄县、岢岚县、五寨县、原平市、宁武县、繁峙县、五台县)
河源市(龙川县、连平县、东源县、紫金县、和平县、源城区)
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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……
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。
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。
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。
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。