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十堰市(丹江口市、郧阳区、茅箭区、房县、竹溪县、郧西县、竹山县、张湾区)

郑州市(新密市、巩义市、登封市、荥阳市、中牟县、上街区、管城回族区、中原区、新郑市、金水区、二七区、惠济区)

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

邢台市(柏乡县、广宗县、巨鹿县、信都区、临西县、临城县、内丘县、威县、南宫市、沙河市、新河县、宁晋县、襄都区、隆尧县、南和区、平乡县、任泽区、清河县)  临沂市(费县、兰陵县、沂水县、莒南县、罗庄区、临沭县、沂南县、兰山区、平邑县、蒙阴县、郯城县、河东区)

黔南布依族苗族自治州(荔波县、瓮安县、惠水县、都匀市、独山县、福泉市、三都水族自治县、长顺县、平塘县、龙里县、罗甸县、贵定县)

阿克苏地区(阿瓦提县、温宿县、阿克苏市、乌什县、沙雅县、库车市、柯坪县、拜城县、新和县)

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

湖州市(德清县、吴兴区、安吉县、长兴县、南浔区)  宁德市(古田县、蕉城区、霞浦县、福鼎市、寿宁县、柘荣县、屏南县、福安市、周宁县)

大连市(庄河市、旅顺口区、金州区、沙河口区、西岗区、普兰店区、长海县、瓦房店市、中山区、甘井子区)

长治市(平顺县、襄垣县、沁县、沁源县、武乡县、黎城县、屯留区、长子县、潞州区、潞城区、上党区、壶关县)

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三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

葫芦岛市(南票区、连山区、龙港区、建昌县、兴城市、绥中县)

鸡西市(鸡东县、鸡冠区、滴道区、虎林市、恒山区、梨树区、城子河区、麻山区、密山市)

巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、和静县、和硕县、且末县、尉犁县、轮台县、若羌县、焉耆回族自治县、库尔勒市)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

杭州市(上城区、富阳区、建德市、拱墅区、淳安县、桐庐县、余杭区、临平区、西湖区、萧山区、临安区、滨江区、钱塘区)

常德市(桃源县、临澧县、鼎城区、澧县、汉寿县、武陵区、石门县、安乡县、津市市)

咸宁市(赤壁市、通城县、咸安区、嘉鱼县、崇阳县、通山县)

兴安盟(阿尔山市、突泉县、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗)

兰州市(七里河区、皋兰县、城关区、榆中县、西固区、安宁区、红古区、永登县)

呼和浩特市(清水河县、武川县、赛罕区、新城区、和林格尔县、托克托县、土默特左旗、玉泉区、回民区)

天津市(河东区、河北区、宁河区、滨海新区、北辰区、东丽区、西青区、武清区、宝坻区、河西区、蓟州区、南开区、静海区、津南区、和平区、红桥区)

牡丹江市(阳明区、宁安市、林口县、海林市、绥芬河市、东安区、穆棱市、东宁市、爱民区、西安区)

安庆市(岳西县、大观区、桐城市、宿松县、怀宁县、潜山市、望江县、宜秀区、迎江区、太湖县)

保定市(清苑区、满城区、阜平县、高碑店市、容城县、竞秀区、涞源县、易县、定州市、唐县、高阳县、涞水县、涿州市、徐水区、蠡县、曲阳县、安新县、安国市、莲池区、顺平县、博野县、定兴县、望都县、雄县)

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百色市(靖西市、凌云县、田阳区、乐业县、田林县、平果市、右江区、西林县、德保县、隆林各族自治县、田东县、那坡县)

阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)

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雅安市(天全县、荥经县、芦山县、宝兴县、汉源县、石棉县、名山区、雨城区)  鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

荆门市(东宝区、掇刀区、钟祥市、沙洋县、京山市)

广西壮族自治区

甘孜藏族自治州(得荣县、乡城县、九龙县、色达县、丹巴县、白玉县、稻城县、德格县、石渠县、新龙县、雅江县、泸定县、道孚县、巴塘县、理塘县、炉霍县、康定市、甘孜县)安顺市(镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、紫云苗族布依族自治县)

忻州市(定襄县、五寨县、忻府区、岢岚县、偏关县、原平市、保德县、河曲县、静乐县、代县、五台县、繁峙县、宁武县、神池县)  昌都市(贡觉县、类乌齐县、边坝县、察雅县、江达县、八宿县、丁青县、卡若区、左贡县、洛隆县、芒康县)

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

亳州市(利辛县、谯城区、涡阳县、蒙城县)

海东市(化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、乐都区、平安区)宜昌市(宜都市、西陵区、五峰土家族自治县、兴山县、远安县、当阳市、长阳土家族自治县、夷陵区、猇亭区、秭归县、枝江市、点军区、伍家岗区)

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

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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