混在新唐朝|助力企业数字化转型,提升品牌影响力

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江门市(江海区、蓬江区、新会区、台山市、恩平市、鹤山市、开平市)

乌兰察布市(兴和县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、四子王旗、化德县、集宁区、凉城县、商都县、卓资县、丰镇市)

海口市(龙华区、美兰区、琼山区、秀英区)

延边朝鲜族自治州(图们市、延吉市、珲春市、汪清县、龙井市、敦化市、安图县、和龙市)

济源市

铜川市(宜君县、印台区、耀州区、王益区)

德阳市(中江县、旌阳区、广汉市、罗江区、什邡市、绵竹市)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

镇江市(丹阳市、扬中市、丹徒区、京口区、句容市、润州区)

葫芦岛市(南票区、兴城市、绥中县、连山区、建昌县、龙港区)

东营市(垦利区、东营区、利津县、河口区、广饶县)

无锡市(新吴区、梁溪区、滨湖区、宜兴市、江阴市、惠山区、锡山区)

石河子市(铁门关市、阿拉尔市、可克达拉市、双河市、图木舒克市、昆玉市、白杨市、新星市、五家渠市、胡杨河市、北屯市)

武汉市(蔡甸区、洪山区、东西湖区、新洲区、汉南区、黄陂区、青山区、江汉区、武昌区、汉阳区、硚口区、江夏区、江岸区)

长春市(双阳区、九台区、南关区、公主岭市、朝阳区、德惠市、农安县、绿园区、榆树市、宽城区、二道区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区、永胜县)

锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、锡林浩特市、多伦县、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、正镶白旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗)

玉溪市(新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、易门县、通海县、江川区、澄江市、峨山彝族自治县、华宁县)

苏州市(昆山市、吴江区、常熟市、虎丘区、太仓市、相城区、张家港市、姑苏区、吴中区)

永州市(双牌县、蓝山县、宁远县、祁阳市、江永县、新田县、冷水滩区、道县、东安县、零陵区、江华瑶族自治县)

厦门市(思明区、湖里区、翔安区、集美区、海沧区、同安区)

平顶山市(汝州市、舞钢市、石龙区、卫东区、郏县、叶县、湛河区、鲁山县、宝丰县、新华区)

宜宾市(筠连县、叙州区、江安县、兴文县、珙县、翠屏区、南溪区、屏山县、高县、长宁县)

沈阳市(铁西区、法库县、辽中区、苏家屯区、浑南区、大东区、新民市、和平区、于洪区、皇姑区、沈河区、沈北新区、康平县)

延安市(富县、志丹县、子长市、吴起县、宜川县、宝塔区、洛川县、甘泉县、延川县、黄龙县、延长县、安塞区、黄陵县)

兰州市(红古区、七里河区、城关区、永登县、安宁区、榆中县、皋兰县、西固区)

喀什地区(喀什市、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、伽师县、麦盖提县、英吉沙县、疏勒县、莎车县、叶城县、巴楚县、泽普县)

安阳市(林州市、内黄县、文峰区、殷都区、安阳县、龙安区、滑县、汤阴县、北关区)

新乡市(辉县市、卫滨区、新乡县、延津县、获嘉县、牧野区、长垣市、凤泉区、红旗区、卫辉市、封丘县、原阳县)

襄阳市(襄州区、保康县、枣阳市、谷城县、樊城区、南漳县、宜城市、襄城区、老河口市)

烟台市(莱阳市、蓬莱区、莱山区、福山区、牟平区、招远市、芝罘区、海阳市、栖霞市、莱州市、龙口市)

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乌鲁木齐市(水磨沟区、天山区、新市区、达坂城区、乌鲁木齐县、头屯河区、沙依巴克区、米东区)

汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)

宝鸡市(麟游县、扶风县、渭滨区、凤县、凤翔区、金台区、千阳县、岐山县、陇县、太白县、眉县、陈仓区)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

盘锦市(双台子区、盘山县、兴隆台区、大洼区)

玉林市(容县、玉州区、福绵区、北流市、陆川县、博白县、兴业县)

绵阳市(涪城区、安州区、游仙区、三台县、梓潼县、北川羌族自治县、盐亭县、平武县、江油市)

岳阳市(华容县、湘阴县、岳阳楼区、汨罗市、云溪区、君山区、临湘市、平江县、岳阳县)

衢州市(开化县、龙游县、柯城区、江山市、衢江区、常山县)

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黄石市(阳新县、下陆区、黄石港区、西塞山区、铁山区、大冶市)

阿里地区(噶尔县、改则县、措勤县、日土县、札达县、革吉县、普兰县)

宁夏回族自治区

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县)

锦州市(凌河区、古塔区、北镇市、黑山县、凌海市、义县、太和区)

重庆市(巫山县、合川区、石柱土家族自治县、大足区、涪陵区、忠县、南川区、荣昌区、北碚区、璧山区、开州区、奉节县、长寿区、梁平区、江北区、綦江区、渝中区、万州区、巫溪县、永川区、黔江区、垫江县、丰都县、秀山土家族苗族自治县、江津区、潼南区、巴南区、九龙坡区、铜梁区、城口县、彭水苗族土家族自治县、渝北区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、云阳县、南岸区、大渡口区、沙坪坝区)

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惠州市(惠城区、龙门县、惠阳区、惠东县、博罗县)

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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

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