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全国服务区域：
张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、临泽县、甘州区、山丹县、高台县)
济源市
天津市(南开区、武清区、西青区、津南区、东丽区、宁河区、河西区、北辰区、滨海新区、蓟州区、红桥区、宝坻区、河东区、河北区、和平区、静海区)
晋城市(沁水县、城区、阳城县、泽州县、高平市、陵川县)
南充市(高坪区、阆中市、西充县、嘉陵区、营山县、南部县、仪陇县、顺庆区、蓬安县)
泰州市(姜堰区、靖江市、高港区、泰兴市、海陵区、兴化市)
临沧市(沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、永德县、凤庆县、云县、临翔区、耿马傣族佤族自治县)
白城市(镇赉县、通榆县、洮北区、洮南市、大安市)
六盘水市(钟山区、六枝特区、盘州市、水城区)
杭州市(淳安县、富阳区、西湖区、临安区、临平区、上城区、滨江区、萧山区、拱墅区、建德市、桐庐县、余杭区、钱塘区)
甘孜藏族自治州(白玉县、石渠县、雅江县、丹巴县、乡城县、得荣县、九龙县、甘孜县、色达县、康定市、巴塘县、泸定县、稻城县、理塘县、炉霍县、道孚县、德格县、新龙县)
商丘市(宁陵县、睢县、睢阳区、梁园区、夏邑县、永城市、民权县、虞城县、柘城县)
开封市(禹王台区、顺河回族区、兰考县、祥符区、鼓楼区、尉氏县、通许县、龙亭区、杞县)
宿州市(灵璧县、泗县、埇桥区、砀山县、萧县)
黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴义市、册亨县、晴隆县、兴仁市、普安县、贞丰县、安龙县)
南京市(栖霞区、建邺区、浦口区、雨花台区、高淳区、溧水区、玄武区、秦淮区、江宁区、鼓楼区、六合区)
南通市(崇川区、通州区、启东市、如皋市、海门区、如东县、海安市)
铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)
蚌埠市(怀远县、龙子湖区、固镇县、淮上区、蚌山区、禹会区、五河县)
淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、吉木乃县、青河县、福海县、哈巴河县、富蕴县、布尔津县)
营口市(老边区、站前区、西市区、大石桥市、盖州市、鲅鱼圈区)
铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)
黄山市(黟县、歙县、黄山区、休宁县、徽州区、祁门县、屯溪区)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
嘉峪关市
温州市(龙湾区、龙港市、永嘉县、洞头区、瑞安市、鹿城区、瓯海区、泰顺县、乐清市、苍南县、平阳县、文成县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)
金昌市(金川区、永昌县)
白山市(浑江区、江源区、长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市、靖宇县)
钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
盘锦市(兴隆台区、盘山县、双台子区、大洼区)
九江市(修水县、武宁县、彭泽县、湖口县、共青城市、柴桑区、都昌县、庐山市、德安县、永修县、瑞昌市、浔阳区、濂溪区)
黄冈市(蕲春县、红安县、团风县、英山县、罗田县、武穴市、浠水县、黄梅县、黄州区、麻城市)
长沙市(芙蓉区、岳麓区、望城区、长沙县、开福区、浏阳市、雨花区、天心区、宁乡市)
淄博市(博山区、桓台县、临淄区、淄川区、沂源县、高青县、周村区、张店区)
文山壮族苗族自治州(广南县、马关县、丘北县、富宁县、西畴县、砚山县、文山市、麻栗坡县)
喀什地区(疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、叶城县、喀什市、巴楚县、伽师县、英吉沙县、泽普县、莎车县、疏勒县、岳普湖县)
丹东市(振兴区、振安区、凤城市、宽甸满族自治县、东港市、元宝区)
邵阳市(绥宁县、隆回县、新邵县、邵阳县、洞口县、双清区、大祥区、邵东市、武冈市、新宁县、北塔区、城步苗族自治县)
淮南市(谢家集区、凤台县、潘集区、大通区、寿县、田家庵区、八公山区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、天峻县、茫崖市、格尔木市、乌兰县、都兰县)
吉林市(永吉县、龙潭区、丰满区、船营区、舒兰市、桦甸市、磐石市、昌邑区、蛟河市)
酒泉市(敦煌市、玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县)
安阳市(安阳县、汤阴县、殷都区、北关区、文峰区、龙安区、内黄县、林州市、滑县)
益阳市(赫山区、桃江县、南县、资阳区、安化县、沅江市)
本溪市(平山区、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、明山区)
五指山市(万宁市、澄迈县、文昌市、东方市、保亭黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、临高县、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、昌江黎族自治县、琼海市、定安县)
苏州市(虎丘区、相城区、吴江区、姑苏区、吴中区、太仓市、常熟市、昆山市、张家港市)
南昌市(红谷滩区、南昌县、安义县、西湖区、青山湖区、新建区、进贤县、青云谱区、东湖区)
塔城地区(托里县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、乌苏市、塔城市、裕民县)
晋中市(太谷区、平遥县、和顺县、昔阳县、祁县、介休市、寿阳县、榆次区、左权县、灵石县、榆社县)
凉山彝族自治州(会理市、德昌县、木里藏族自治县、西昌市、雷波县、盐源县、喜德县、冕宁县、宁南县、金阳县、美姑县、普格县、越西县、昭觉县、布拖县、会东县、甘洛县)
海口市(龙华区、美兰区、秀英区、琼山区)
马鞍山市(当涂县、和县、含山县、博望区、雨山区、花山区)
江门市(新会区、台山市、恩平市、蓬江区、开平市、鹤山市、江海区)
绍兴市(新昌县、诸暨市、上虞区、越城区、柯桥区、嵊州市)
承德市(鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、隆化县、滦平县、宽城满族自治县、平泉市、双桥区、兴隆县、承德县)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、瑞丽市、芒市、盈江县)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、博湖县、尉犁县、且末县、和硕县、库尔勒市、焉耆回族自治县、若羌县、和静县)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、巴东县、来凤县、建始县、鹤峰县、咸丰县、利川市、恩施市)
无锡市(梁溪区、惠山区、新吴区、锡山区、滨湖区、江阴市、宜兴市)
百色市(隆林各族自治县、靖西市、乐业县、田阳区、右江区、西林县、平果市、田东县、凌云县、那坡县、田林县、德保县)
广州市(增城区、南沙区、荔湾区、花都区、越秀区、白云区、海珠区、天河区、黄埔区、番禺区、从化区)
果洛藏族自治州(甘德县、久治县、达日县、玛多县、班玛县、玛沁县)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)
宁夏回族自治区
泉州市(泉港区、德化县、丰泽区、石狮市、永春县、金门县、南安市、鲤城区、惠安县、晋江市、洛江区、安溪县)
锦州市(古塔区、太和区、黑山县、义县、凌河区、凌海市、北镇市)
丽江市(玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县、古城区、宁蒗彝族自治县)
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大连市(中山区、旅顺口区、瓦房店市、西岗区、普兰店区、庄河市、金州区、沙河口区、长海县、甘井子区)
阜新市(阜新蒙古族自治县、太平区、细河区、海州区、清河门区、新邱区、彰武县)
延安市(黄陵县、延川县、洛川县、子长市、吴起县、安塞区、黄龙县、延长县、宜川县、志丹县、甘泉县、宝塔区、富县)
郑州市(新密市、中牟县、惠济区、荥阳市、上街区、二七区、登封市、金水区、巩义市、管城回族区、新郑市、中原区)
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中山市
三明市(将乐县、泰宁县、三元区、永安市、沙县区、清流县、大田县、宁化县、明溪县、尤溪县、建宁县)
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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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