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全国服务区域：
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、芒市、瑞丽市、盈江县、梁河县)
湘潭市(湘乡市、岳塘区、湘潭县、雨湖区、韶山市)
喀什地区(叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、麦盖提县、英吉沙县、岳普湖县、喀什市、莎车县、泽普县、伽师县、巴楚县、疏勒县)
呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、牙克石市、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、额尔古纳市、满洲里市、扎赉诺尔区、根河市、阿荣旗、鄂伦春自治旗、新巴尔虎右旗)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、长顺县、罗甸县、都匀市、惠水县、独山县、瓮安县、福泉市、平塘县、贵定县、三都水族自治县、龙里县)
天水市(秦安县、清水县、秦州区、麦积区、武山县、甘谷县、张家川回族自治县)
香港特别行政区
榆林市(吴堡县、定边县、靖边县、子洲县、清涧县、米脂县、神木市、府谷县、佳县、横山区、榆阳区、绥德县)
南充市(南部县、蓬安县、顺庆区、阆中市、西充县、高坪区、嘉陵区、营山县、仪陇县)
银川市(永宁县、西夏区、兴庆区、贺兰县、灵武市、金凤区)
漳州市(诏安县、华安县、南靖县、东山县、龙海区、漳浦县、长泰区、芗城区、平和县、云霄县、龙文区)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、望谟县、普安县、兴义市、册亨县、兴仁市、安龙县、晴隆县)
十堰市(郧西县、郧阳区、茅箭区、张湾区、竹山县、房县、竹溪县、丹江口市)
信阳市(平桥区、光山县、息县、淮滨县、罗山县、新县、固始县、商城县、浉河区、潢川县)
吉安市(泰和县、峡江县、吉州区、吉水县、永新县、吉安县、新干县、安福县、青原区、万安县、遂川县、永丰县、井冈山市)
阜新市(细河区、清河门区、彰武县、太平区、阜新蒙古族自治县、海州区、新邱区)
遵义市(赤水市、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、红花岗区、播州区、凤冈县、正安县、习水县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、汇川区、仁怀市、绥阳县)
五指山市(文昌市、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、定安县、临高县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、昌江黎族自治县、万宁市、东方市、乐东黎族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县)
荆门市(钟祥市、沙洋县、东宝区、京山市、掇刀区)
晋中市(祁县、昔阳县、灵石县、平遥县、太谷区、介休市、榆社县、榆次区、左权县、和顺县、寿阳县)
四平市(双辽市、铁西区、伊通满族自治县、铁东区、梨树县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、德昌县、布拖县、昭觉县、金阳县、西昌市、喜德县、美姑县、冕宁县、盐源县、越西县、宁南县、甘洛县、雷波县、普格县、会理市、会东县)
林芝市(朗县、察隅县、墨脱县、巴宜区、工布江达县、波密县、米林市)
长春市(德惠市、二道区、榆树市、九台区、宽城区、双阳区、朝阳区、绿园区、公主岭市、南关区、农安县)
邯郸市(广平县、临漳县、磁县、复兴区、鸡泽县、邯山区、大名县、肥乡区、馆陶县、曲周县、成安县、武安市、峰峰矿区、邱县、丛台区、永年区、魏县、涉县)
聊城市(茌平区、冠县、东阿县、阳谷县、东昌府区、临清市、莘县、高唐县)
韶关市(乐昌市、新丰县、翁源县、曲江区、仁化县、武江区、浈江区、乳源瑶族自治县、南雄市、始兴县)
达州市(渠县、通川区、大竹县、达川区、宣汉县、万源市、开江县)
阿克苏地区(沙雅县、拜城县、阿瓦提县、温宿县、阿克苏市、柯坪县、乌什县、新和县、库车市)
内江市(威远县、隆昌市、市中区、资中县、东兴区)
云浮市(云安区、云城区、郁南县、新兴县、罗定市)
宣城市(广德市、绩溪县、宁国市、旌德县、宣州区、郎溪县、泾县)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
张家口市(怀安县、崇礼区、沽源县、万全区、尚义县、下花园区、张北县、康保县、怀来县、桥西区、宣化区、涿鹿县、阳原县、桥东区、蔚县、赤城县)
锦州市(凌河区、义县、黑山县、凌海市、太和区、北镇市、古塔区)
荆州市(监利市、公安县、沙市区、松滋市、洪湖市、江陵县、石首市、荆州区)
吴忠市(同心县、利通区、红寺堡区、盐池县、青铜峡市)
郑州市(中原区、新郑市、上街区、登封市、荥阳市、金水区、中牟县、新密市、巩义市、二七区、惠济区、管城回族区)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、天山区、米东区、头屯河区、达坂城区、新市区、沙依巴克区、水磨沟区)
唐山市(乐亭县、丰润区、滦州市、丰南区、滦南县、遵化市、开平区、玉田县、路北区、迁西县、古冶区、路南区、曹妃甸区、迁安市)
三门峡市(灵宝市、湖滨区、渑池县、义马市、卢氏县、陕州区)
玉林市(容县、北流市、兴业县、博白县、陆川县、福绵区、玉州区)
衡水市(故城县、枣强县、深州市、饶阳县、武强县、安平县、景县、武邑县、桃城区、冀州区、阜城县)
黔东南苗族侗族自治州(台江县、三穗县、雷山县、镇远县、剑河县、岑巩县、黎平县、从江县、麻江县、黄平县、丹寨县、凯里市、施秉县、天柱县、榕江县、锦屏县)
阳泉市(平定县、郊区、盂县、城区、矿区)
太原市(迎泽区、晋源区、娄烦县、尖草坪区、阳曲县、杏花岭区、清徐县、万柏林区、小店区、古交市)
青岛市(平度市、李沧区、莱西市、即墨区、城阳区、市南区、崂山区、市北区、黄岛区、胶州市)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、理县、红原县、阿坝县、黑水县、金川县、马尔康市、若尔盖县、壤塘县、汶川县、小金县、九寨沟县、茂县)
鹤壁市(淇县、淇滨区、鹤山区、山城区、浚县)
通化市(辉南县、东昌区、集安市、通化县、梅河口市、二道江区、柳河县)
莆田市(秀屿区、仙游县、荔城区、涵江区、城厢区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)
南京市(浦口区、玄武区、栖霞区、高淳区、溧水区、建邺区、六合区、江宁区、雨花台区、秦淮区、鼓楼区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
来宾市(合山市、武宣县、象州县、兴宾区、忻城县、金秀瑶族自治县)
潍坊市(安丘市、奎文区、诸城市、昌邑市、寿光市、临朐县、青州市、潍城区、寒亭区、坊子区、昌乐县、高密市)
海南藏族自治州(贵德县、共和县、兴海县、同德县、贵南县)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
沧州市(肃宁县、海兴县、新华区、泊头市、盐山县、吴桥县、运河区、沧县、任丘市、河间市、孟村回族自治县、青县、黄骅市、南皮县、献县、东光县)
日照市(莒县、岚山区、五莲县、东港区)
宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、萧县、砀山县)
张家界市(武陵源区、桑植县、永定区、慈利县)
徐州市(睢宁县、新沂市、铜山区、泉山区、贾汪区、丰县、邳州市、云龙区、鼓楼区、沛县)
河源市(紫金县、东源县、源城区、连平县、龙川县、和平县)
黄山市(屯溪区、祁门县、黟县、徽州区、休宁县、黄山区、歙县)
梧州市(万秀区、藤县、长洲区、蒙山县、岑溪市、龙圩区、苍梧县)
铜川市(印台区、王益区、宜君县、耀州区)
张掖市(甘州区、民乐县、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县)
珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)
阿勒泰地区(哈巴河县、青河县、阿勒泰市、福海县、布尔津县、吉木乃县、富蕴县)
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怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)
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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