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镇江市(扬中市、京口区、丹徒区、句容市、丹阳市、润州区)
郑州市(中原区、管城回族区、二七区、上街区、新郑市、中牟县、巩义市、荥阳市、金水区、惠济区、新密市、登封市)
金昌市(金川区、永昌县)
无锡市(宜兴市、锡山区、新吴区、梁溪区、惠山区、滨湖区、江阴市)
朔州市(山阴县、平鲁区、朔城区、怀仁市、右玉县、应县)
嘉兴市(海盐县、秀洲区、平湖市、海宁市、桐乡市、嘉善县、南湖区)
赣州市(赣县区、南康区、瑞金市、石城县、寻乌县、会昌县、宁都县、安远县、上犹县、兴国县、崇义县、龙南市、章贡区、信丰县、于都县、全南县、大余县、定南县)
茂名市(化州市、电白区、茂南区、信宜市、高州市)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、海晏县、门源回族自治县)
广州市(天河区、花都区、番禺区、白云区、从化区、海珠区、越秀区、黄埔区、增城区、荔湾区、南沙区)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、突泉县)
张掖市(山丹县、甘州区、高台县、民乐县、肃南裕固族自治县、临泽县)
唐山市(迁西县、路南区、路北区、丰润区、古冶区、遵化市、乐亭县、滦州市、曹妃甸区、开平区、迁安市、滦南县、丰南区、玉田县)
四平市(伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁西区、铁东区)
运城市(稷山县、绛县、临猗县、万荣县、平陆县、闻喜县、盐湖区、河津市、芮城县、夏县、新绛县、永济市、垣曲县)
宜春市(奉新县、万载县、袁州区、铜鼓县、高安市、宜丰县、上高县、丰城市、樟树市、靖安县)
泰安市(东平县、肥城市、新泰市、岱岳区、泰山区、宁阳县)
澳门特别行政区
菏泽市(郓城县、东明县、单县、曹县、牡丹区、成武县、定陶区、鄄城县、巨野县)
南充市(营山县、嘉陵区、蓬安县、顺庆区、高坪区、南部县、仪陇县、西充县、阆中市)
濮阳市(范县、濮阳县、南乐县、清丰县、台前县、华龙区)
威海市(乳山市、环翠区、荣成市、文登区)
晋城市(阳城县、泽州县、城区、高平市、陵川县、沁水县)
滁州市(琅琊区、明光市、来安县、全椒县、南谯区、凤阳县、定远县、天长市)
上海市(金山区、静安区、虹口区、普陀区、浦东新区、黄浦区、青浦区、徐汇区、奉贤区、杨浦区、崇明区、闵行区、嘉定区、长宁区、宝山区、松江区)
中山市
江门市(开平市、江海区、新会区、蓬江区、鹤山市、台山市、恩平市)
泰州市(泰兴市、姜堰区、兴化市、靖江市、海陵区、高港区)
眉山市(丹棱县、青神县、东坡区、仁寿县、洪雅县、彭山区)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)
贵阳市(乌当区、南明区、息烽县、开阳县、花溪区、修文县、白云区、云岩区、清镇市、观山湖区)
玉树藏族自治州(治多县、杂多县、玉树市、称多县、囊谦县、曲麻莱县)
苏州市(姑苏区、虎丘区、常熟市、吴江区、相城区、张家港市、昆山市、太仓市、吴中区)
六盘水市(水城区、盘州市、钟山区、六枝特区)
商洛市(商州区、商南县、山阳县、洛南县、丹凤县、镇安县、柞水县)
渭南市(白水县、华阴市、韩城市、合阳县、大荔县、临渭区、潼关县、澄城县、蒲城县、富平县、华州区)
衢州市(开化县、江山市、衢江区、柯城区、常山县、龙游县)
合肥市(包河区、蜀山区、长丰县、庐阳区、庐江县、肥西县、肥东县、巢湖市、瑶海区)
桂林市(叠彩区、七星区、荔浦市、平乐县、恭城瑶族自治县、资源县、秀峰区、灵川县、龙胜各族自治县、兴安县、雁山区、象山区、全州县、阳朔县、灌阳县、永福县、临桂区)
临沧市(永德县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、沧源佤族自治县、凤庆县、镇康县)
永州市(冷水滩区、江华瑶族自治县、祁阳市、蓝山县、江永县、道县、双牌县、宁远县、新田县、东安县、零陵区)
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中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
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荆州市(监利市、江陵县、石首市、沙市区、洪湖市、公安县、松滋市、荆州区)
黄山市(黄山区、黟县、休宁县、歙县、屯溪区、徽州区、祁门县)
云浮市(云安区、罗定市、云城区、郁南县、新兴县)
鸡西市(鸡冠区、城子河区、滴道区、恒山区、麻山区、鸡东县、梨树区、虎林市、密山市)
河池市(东兰县、都安瑶族自治县、南丹县、金城江区、凤山县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、宜州区、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、天峨县)
南通市(启东市、崇川区、通州区、如皋市、海安市、海门区、如东县)
锡林郭勒盟(多伦县、镶黄旗、太仆寺旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、锡林浩特市、正蓝旗)
三明市(将乐县、大田县、明溪县、三元区、清流县、沙县区、宁化县、永安市、泰宁县、尤溪县、建宁县)
玉溪市(红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、澄江市、华宁县、新平彝族傣族自治县、江川区、峨山彝族自治县、易门县)
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恩施土家族苗族自治州(利川市、巴东县、宣恩县、建始县、鹤峰县、咸丰县、恩施市、来凤县)
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甘南藏族自治州(合作市、卓尼县、夏河县、舟曲县、碌曲县、临潭县、玛曲县、迭部县)
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德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、陇川县、瑞丽市、盈江县)
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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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