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青岛市(崂山区、市南区、李沧区、黄岛区、城阳区、胶州市、莱西市、市北区、平度市、即墨区)
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烟台市(龙口市、招远市、莱州市、牟平区、莱阳市、福山区、海阳市、蓬莱区、莱山区、栖霞市、芝罘区)
杭州市(上城区、临安区、淳安县、余杭区、拱墅区、西湖区、建德市、滨江区、临平区、萧山区、桐庐县、富阳区、钱塘区)
延边朝鲜族自治州(珲春市、汪清县、安图县、敦化市、图们市、延吉市、和龙市、龙井市)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
阿克苏地区(乌什县、沙雅县、温宿县、库车市、阿克苏市、拜城县、柯坪县、阿瓦提县、新和县)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、古丈县、花垣县、泸溪县、龙山县、凤凰县、永顺县、保靖县)
自贡市(荣县、大安区、富顺县、贡井区、沿滩区、自流井区)
揭阳市(普宁市、榕城区、揭西县、惠来县、揭东区)
海东市(互助土族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)
吉安市(吉州区、万安县、吉水县、青原区、安福县、吉安县、新干县、遂川县、永丰县、永新县、井冈山市、泰和县、峡江县)
郴州市(临武县、桂阳县、嘉禾县、苏仙区、安仁县、桂东县、宜章县、永兴县、资兴市、汝城县、北湖区)
铜仁市(玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、石阡县、德江县、万山区、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、碧江区、江口县、思南县)
宁德市(古田县、福鼎市、福安市、柘荣县、蕉城区、寿宁县、霞浦县、屏南县、周宁县)
邵阳市(绥宁县、城步苗族自治县、邵东市、北塔区、洞口县、新邵县、双清区、武冈市、隆回县、新宁县、大祥区、邵阳县)
海南藏族自治州(共和县、贵德县、贵南县、同德县、兴海县)
陇南市(文县、宕昌县、徽县、两当县、西和县、礼县、康县、武都区、成县)
拉萨市(尼木县、达孜区、曲水县、当雄县、墨竹工卡县、林周县、城关区、堆龙德庆区)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、利川市、咸丰县、鹤峰县、来凤县、恩施市、巴东县、建始县)
定西市(安定区、临洮县、陇西县、漳县、渭源县、岷县、通渭县)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、突泉县)
葫芦岛市(连山区、龙港区、兴城市、建昌县、绥中县、南票区)
渭南市(白水县、华州区、澄城县、合阳县、大荔县、蒲城县、韩城市、富平县、华阴市、临渭区、潼关县)
黄冈市(团风县、浠水县、罗田县、英山县、黄梅县、蕲春县、红安县、武穴市、黄州区、麻城市)
唐山市(路南区、迁西县、开平区、古冶区、滦州市、曹妃甸区、迁安市、丰南区、玉田县、乐亭县、路北区、丰润区、滦南县、遵化市)
上海市(静安区、宝山区、嘉定区、奉贤区、徐汇区、虹口区、青浦区、杨浦区、崇明区、闵行区、普陀区、长宁区、金山区、松江区、浦东新区、黄浦区)
阿里地区(革吉县、措勤县、普兰县、札达县、噶尔县、改则县、日土县)
岳阳市(岳阳县、汨罗市、岳阳楼区、云溪区、湘阴县、君山区、平江县、华容县、临湘市)
大庆市(大同区、肇州县、让胡路区、龙凤区、肇源县、红岗区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区)
汕头市(潮南区、南澳县、龙湖区、潮阳区、金平区、澄海区、濠江区)
鹤岗市(向阳区、工农区、南山区、兴山区、东山区、绥滨县、兴安区、萝北县)
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佛山市(顺德区、高明区、三水区、南海区、禅城区)
无锡市(宜兴市、梁溪区、滨湖区、新吴区、惠山区、江阴市、锡山区)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、尼勒克县、伊宁县、霍尔果斯市、新源县、奎屯市、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、巩留县、霍城县)
五指山市(定安县、琼海市、万宁市、琼中黎族苗族自治县、文昌市、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、临高县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、东方市)
东莞市
香港特别行政区
呼和浩特市(托克托县、和林格尔县、土默特左旗、玉泉区、回民区、清水河县、赛罕区、新城区、武川县)
漳州市(龙文区、东山县、平和县、芗城区、漳浦县、诏安县、华安县、龙海区、南靖县、长泰区、云霄县)
雅安市(名山区、天全县、宝兴县、芦山县、石棉县、汉源县、雨城区、荥经县)
云浮市(郁南县、罗定市、云城区、新兴县、云安区)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
北京市(顺义区、海淀区、西城区、延庆区、怀柔区、丰台区、东城区、平谷区、门头沟区、石景山区、大兴区、昌平区、密云区、房山区、通州区、朝阳区)
常州市(新北区、武进区、金坛区、钟楼区、溧阳市、天宁区)
钦州市(钦南区、钦北区、灵山县、浦北县)
九江市(修水县、彭泽县、瑞昌市、德安县、庐山市、都昌县、永修县、柴桑区、共青城市、湖口县、浔阳区、濂溪区、武宁县)
营口市(鲅鱼圈区、大石桥市、老边区、盖州市、站前区、西市区)
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昌吉回族自治州(呼图壁县、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县、阜康市、吉木萨尔县、昌吉市)
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西安市(长安区、灞桥区、碑林区、临潼区、阎良区、蓝田县、莲湖区、高陵区、鄠邑区、周至县、未央区、新城区、雁塔区)
丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县)
佳木斯市(同江市、郊区、抚远市、桦南县、桦川县、富锦市、前进区、东风区、向阳区、汤原县)
江门市(鹤山市、台山市、蓬江区、恩平市、江海区、新会区、开平市)
盘锦市(大洼区、兴隆台区、盘山县、双台子区)
广元市(利州区、剑阁县、昭化区、旺苍县、苍溪县、朝天区、青川县)
廊坊市(永清县、固安县、安次区、香河县、广阳区、文安县、三河市、霸州市、大城县、大厂回族自治县)
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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