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营口市(盖州市、老边区、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市、站前区)
宿州市(埇桥区、灵璧县、萧县、砀山县、泗县)
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宝鸡市(麟游县、千阳县、金台区、岐山县、扶风县、凤翔区、渭滨区、陇县、太白县、陈仓区、凤县、眉县)
绵阳市(江油市、平武县、梓潼县、涪城区、安州区、游仙区、三台县、盐亭县、北川羌族自治县)
本溪市(本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、溪湖区、明山区、南芬区)
呼伦贝尔市(扎兰屯市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、满洲里市、牙克石市、额尔古纳市、阿荣旗、新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、根河市)
安康市(镇坪县、岚皋县、汉阴县、宁陕县、平利县、汉滨区、白河县、旬阳市、紫阳县、石泉县)
白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、临江市、靖宇县、抚松县、浑江区)
阿勒泰地区(哈巴河县、富蕴县、布尔津县、青河县、吉木乃县、福海县、阿勒泰市)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
六盘水市(盘州市、六枝特区、水城区、钟山区)
白银市(靖远县、平川区、会宁县、景泰县、白银区)
东营市(东营区、河口区、广饶县、垦利区、利津县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、临河区、磴口县、杭锦后旗、五原县、乌拉特中旗、乌拉特前旗)
黄石市(阳新县、下陆区、铁山区、西塞山区、黄石港区、大冶市)
抚州市(南丰县、广昌县、崇仁县、黎川县、南城县、宜黄县、资溪县、临川区、东乡区、乐安县、金溪县)
上海市(静安区、崇明区、金山区、长宁区、虹口区、徐汇区、黄浦区、奉贤区、闵行区、普陀区、松江区、杨浦区、青浦区、嘉定区、宝山区、浦东新区)
邵阳市(绥宁县、隆回县、新宁县、洞口县、城步苗族自治县、邵东市、北塔区、武冈市、新邵县、双清区、大祥区、邵阳县)
重庆市(涪陵区、南岸区、江津区、石柱土家族自治县、荣昌区、永川区、潼南区、巫溪县、万州区、沙坪坝区、垫江县、南川区、奉节县、璧山区、黔江区、云阳县、江北区、綦江区、大足区、铜梁区、巫山县、忠县、渝北区、秀山土家族苗族自治县、开州区、梁平区、酉阳土家族苗族自治县、九龙坡区、彭水苗族土家族自治县、城口县、大渡口区、丰都县、合川区、北碚区、巴南区、渝中区、长寿区、武隆区)
牡丹江市(林口县、爱民区、东宁市、海林市、东安区、西安区、穆棱市、绥芬河市、阳明区、宁安市)
鹤壁市(山城区、淇县、鹤山区、浚县、淇滨区)
内江市(威远县、隆昌市、资中县、市中区、东兴区)
甘南藏族自治州(临潭县、碌曲县、迭部县、合作市、夏河县、舟曲县、卓尼县、玛曲县)
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)
阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)
淄博市(临淄区、张店区、博山区、高青县、沂源县、淄川区、周村区、桓台县)
包头市(九原区、东河区、青山区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、固阳县、白云鄂博矿区、昆都仑区)
菏泽市(单县、郓城县、东明县、曹县、定陶区、鄄城县、成武县、巨野县、牡丹区)
佛山市(三水区、禅城区、顺德区、南海区、高明区)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、乌兰浩特市)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、精河县、博乐市)
吉林市(龙潭区、舒兰市、丰满区、永吉县、昌邑区、磐石市、桦甸市、船营区、蛟河市)
荆州市(沙市区、江陵县、荆州区、洪湖市、松滋市、监利市、公安县、石首市)
拉萨市(曲水县、堆龙德庆区、林周县、达孜区、尼木县、墨竹工卡县、当雄县、城关区)
六安市(金寨县、舒城县、叶集区、裕安区、霍邱县、金安区、霍山县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
铜川市(王益区、宜君县、耀州区、印台区)
黔东南苗族侗族自治州(三穗县、天柱县、岑巩县、锦屏县、榕江县、黎平县、台江县、丹寨县、从江县、黄平县、雷山县、剑河县、镇远县、凯里市、施秉县、麻江县)
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德州市(乐陵市、陵城区、武城县、德城区、庆云县、禹城市、宁津县、临邑县、平原县、齐河县、夏津县)
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黔西南布依族苗族自治州(兴义市、册亨县、兴仁市、普安县、晴隆县、贞丰县、安龙县、望谟县)
金昌市(金川区、永昌县)
榆林市(靖边县、府谷县、清涧县、横山区、米脂县、榆阳区、神木市、子洲县、吴堡县、佳县、定边县、绥德县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
怀化市(沅陵县、辰溪县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、溆浦县、洪江市、中方县、芷江侗族自治县、会同县、新晃侗族自治县、鹤城区)
镇江市(扬中市、丹徒区、润州区、句容市、京口区、丹阳市)
衢州市(衢江区、常山县、开化县、龙游县、江山市、柯城区)
大连市(长海县、甘井子区、金州区、瓦房店市、庄河市、沙河口区、普兰店区、西岗区、旅顺口区、中山区)
阿克苏地区(沙雅县、库车市、阿瓦提县、阿克苏市、新和县、柯坪县、乌什县、温宿县、拜城县)
玉林市(容县、博白县、陆川县、北流市、玉州区、福绵区、兴业县)
绥化市(望奎县、肇东市、安达市、兰西县、绥棱县、海伦市、庆安县、北林区、明水县、青冈县)
台州市(天台县、仙居县、黄岩区、温岭市、椒江区、临海市、三门县、玉环市、路桥区)
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厦门市(海沧区、湖里区、翔安区、同安区、集美区、思明区)
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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
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