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湘西土家族苗族自治州(永顺县、花垣县、龙山县、吉首市、古丈县、凤凰县、泸溪县、保靖县)
马鞍山市(和县、当涂县、含山县、花山区、雨山区、博望区)
铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)
漳州市(漳浦县、平和县、诏安县、云霄县、龙海区、龙文区、芗城区、东山县、华安县、南靖县、长泰区)
南充市(南部县、阆中市、嘉陵区、营山县、蓬安县、顺庆区、高坪区、仪陇县、西充县)
铜仁市(江口县、德江县、思南县、玉屏侗族自治县、石阡县、沿河土家族自治县、万山区、印江土家族苗族自治县、碧江区、松桃苗族自治县)
泰安市(泰山区、宁阳县、新泰市、东平县、肥城市、岱岳区)
莆田市(涵江区、荔城区、秀屿区、城厢区、仙游县)
济源市
山南市(隆子县、贡嘎县、扎囊县、措美县、琼结县、洛扎县、错那市、加查县、乃东区、曲松县、桑日县、浪卡子县)
双鸭山市(宝清县、饶河县、友谊县、尖山区、岭东区、四方台区、集贤县、宝山区)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)
洛阳市(孟津区、西工区、伊川县、嵩县、涧西区、新安县、宜阳县、洛龙区、瀍河回族区、偃师区、栾川县、洛宁县、汝阳县、老城区)
太原市(万柏林区、晋源区、杏花岭区、阳曲县、尖草坪区、古交市、娄烦县、清徐县、小店区、迎泽区)
菏泽市(成武县、单县、东明县、鄄城县、郓城县、牡丹区、巨野县、定陶区、曹县)
宁波市(宁海县、江北区、镇海区、海曙区、余姚市、北仑区、象山县、慈溪市、奉化区、鄞州区)
抚州市(崇仁县、广昌县、南丰县、金溪县、黎川县、乐安县、宜黄县、资溪县、南城县、临川区、东乡区)
湛江市(雷州市、廉江市、徐闻县、麻章区、遂溪县、坡头区、霞山区、吴川市、赤坎区)
黔南布依族苗族自治州(瓮安县、福泉市、都匀市、三都水族自治县、贵定县、独山县、罗甸县、龙里县、惠水县、荔波县、平塘县、长顺县)
巴中市(巴州区、南江县、通江县、平昌县、恩阳区)
邯郸市(邯山区、大名县、邱县、广平县、丛台区、永年区、武安市、馆陶县、峰峰矿区、临漳县、涉县、鸡泽县、肥乡区、复兴区、磁县、魏县、曲周县、成安县)
柳州市(柳城县、融安县、鹿寨县、三江侗族自治县、城中区、柳南区、柳北区、鱼峰区、柳江区、融水苗族自治县)
重庆市(江北区、大足区、渝中区、沙坪坝区、綦江区、忠县、开州区、云阳县、北碚区、荣昌区、万州区、长寿区、酉阳土家族苗族自治县、黔江区、垫江县、九龙坡区、巫溪县、巫山县、武隆区、潼南区、秀山土家族苗族自治县、永川区、巴南区、梁平区、璧山区、石柱土家族自治县、奉节县、城口县、大渡口区、南川区、江津区、彭水苗族土家族自治县、南岸区、渝北区、铜梁区、涪陵区、丰都县、合川区)
杭州市(上城区、萧山区、滨江区、建德市、临平区、富阳区、临安区、钱塘区、拱墅区、西湖区、余杭区、桐庐县、淳安县)
阳江市(阳西县、阳东区、阳春市、江城区)
南宁市(西乡塘区、横州市、邕宁区、隆安县、上林县、兴宁区、江南区、宾阳县、良庆区、青秀区、马山县、武鸣区)
锦州市(太和区、凌海市、北镇市、古塔区、凌河区、黑山县、义县)
河源市(紫金县、和平县、东源县、连平县、龙川县、源城区)
白银市(靖远县、平川区、景泰县、会宁县、白银区)
遵义市(湄潭县、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、习水县、赤水市、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、仁怀市、余庆县、播州区、正安县、桐梓县、汇川区)
威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)
梅州市(五华县、兴宁市、蕉岭县、梅江区、梅县区、丰顺县、平远县、大埔县)
沈阳市(大东区、康平县、铁西区、法库县、和平区、皇姑区、苏家屯区、新民市、于洪区、沈河区、沈北新区、辽中区、浑南区)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县、西秀区)
郑州市(登封市、管城回族区、荥阳市、新郑市、巩义市、二七区、中原区、上街区、中牟县、金水区、新密市、惠济区)
信阳市(浉河区、罗山县、平桥区、淮滨县、潢川县、新县、商城县、光山县、息县、固始县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)
南昌市(新建区、西湖区、东湖区、红谷滩区、安义县、青山湖区、进贤县、青云谱区、南昌县)
玉溪市(澄江市、红塔区、易门县、新平彝族傣族自治县、江川区、华宁县、峨山彝族自治县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
株洲市(渌口区、攸县、天元区、荷塘区、石峰区、炎陵县、醴陵市、芦淞区、茶陵县)
许昌市(长葛市、建安区、禹州市、鄢陵县、魏都区、襄城县)
广安市(华蓥市、前锋区、岳池县、邻水县、广安区、武胜县)
西藏自治区
绍兴市(嵊州市、新昌县、越城区、诸暨市、上虞区、柯桥区)
湘潭市(韶山市、湘潭县、雨湖区、湘乡市、岳塘区)
运城市(临猗县、夏县、永济市、闻喜县、盐湖区、芮城县、绛县、万荣县、平陆县、新绛县、河津市、垣曲县、稷山县)
通化市(集安市、梅河口市、东昌区、二道江区、通化县、辉南县、柳河县)
怀化市(新晃侗族自治县、鹤城区、洪江市、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、中方县、会同县、沅陵县、溆浦县、辰溪县)
宝鸡市(太白县、凤县、麟游县、千阳县、凤翔区、陇县、渭滨区、扶风县、金台区、眉县、陈仓区、岐山县)
嘉峪关市
六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)
上饶市(鄱阳县、广信区、余干县、广丰区、玉山县、万年县、铅山县、信州区、横峰县、弋阳县、婺源县、德兴市)
渭南市(华阴市、合阳县、白水县、澄城县、大荔县、韩城市、富平县、潼关县、华州区、蒲城县、临渭区)
防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)
来宾市(兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、合山市、武宣县、忻城县)
哈尔滨市(延寿县、尚志市、呼兰区、宾县、通河县、五常市、道里区、阿城区、木兰县、南岗区、巴彦县、平房区、依兰县、香坊区、方正县、双城区、道外区、松北区)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、察布查尔锡伯自治县、新源县、奎屯市、霍尔果斯市、巩留县、昭苏县、特克斯县、伊宁县、霍城县、尼勒克县)
黄冈市(武穴市、团风县、浠水县、蕲春县、黄州区、罗田县、黄梅县、英山县、麻城市、红安县)
济南市(章丘区、槐荫区、历下区、莱芜区、市中区、长清区、商河县、济阳区、钢城区、平阴县、天桥区、历城区)
喀什地区(疏勒县、麦盖提县、疏附县、莎车县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、泽普县、叶城县、巴楚县、伽师县、岳普湖县)
阿里地区(噶尔县、日土县、普兰县、札达县、改则县、措勤县、革吉县)
金华市(义乌市、兰溪市、武义县、永康市、婺城区、磐安县、东阳市、金东区、浦江县)
开封市(杞县、通许县、禹王台区、祥符区、顺河回族区、龙亭区、鼓楼区、兰考县、尉氏县)
淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)
三沙市(南沙区、西沙区)
长春市(二道区、九台区、南关区、宽城区、农安县、绿园区、德惠市、榆树市、公主岭市、朝阳区、双阳区)
天水市(甘谷县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、清水县、武山县、秦安县)
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迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
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白山市(靖宇县、江源区、浑江区、抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市)
昌都市(卡若区、边坝县、芒康县、察雅县、左贡县、八宿县、江达县、洛隆县、丁青县、贡觉县、类乌齐县)
三明市(清流县、宁化县、明溪县、永安市、将乐县、建宁县、泰宁县、三元区、尤溪县、大田县、沙县区)
青岛市(崂山区、莱西市、城阳区、李沧区、胶州市、市南区、即墨区、市北区、平度市、黄岛区)
兴安盟(突泉县、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗)
兰州市(皋兰县、西固区、红古区、城关区、榆中县、七里河区、安宁区、永登县)
营口市(鲅鱼圈区、大石桥市、盖州市、站前区、老边区、西市区)
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
新闻结尾
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