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延边朝鲜族自治州(和龙市、珲春市、安图县、图们市、龙井市、延吉市、汪清县、敦化市)
遂宁市(安居区、船山区、蓬溪县、大英县、射洪市)
株洲市(攸县、渌口区、芦淞区、石峰区、天元区、炎陵县、醴陵市、茶陵县、荷塘区)
赤峰市(红山区、松山区、巴林右旗、翁牛特旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、敖汉旗、元宝山区、巴林左旗、林西县、宁城县、阿鲁科尔沁旗)
通化市(通化县、辉南县、东昌区、集安市、梅河口市、二道江区、柳河县)
普洱市(景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)
襄阳市(南漳县、樊城区、谷城县、枣阳市、襄城区、襄州区、保康县、宜城市、老河口市)
本溪市(明山区、桓仁满族自治县、平山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区)
庆阳市(宁县、西峰区、华池县、镇原县、合水县、正宁县、环县、庆城县)
咸阳市(三原县、渭城区、兴平市、长武县、泾阳县、乾县、永寿县、礼泉县、旬邑县、淳化县、秦都区、彬州市、武功县、杨陵区)
乐山市(犍为县、金口河区、峨边彝族自治县、夹江县、五通桥区、峨眉山市、市中区、沙湾区、沐川县、井研县、马边彝族自治县)
贵港市(港南区、覃塘区、港北区、桂平市、平南县)
清远市(清新区、阳山县、清城区、连南瑶族自治县、佛冈县、连州市、连山壮族瑶族自治县、英德市)
福州市(永泰县、马尾区、连江县、福清市、平潭县、仓山区、闽清县、长乐区、鼓楼区、罗源县、晋安区、闽侯县、台江区)
酒泉市(金塔县、敦煌市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、玉门市、肃北蒙古族自治县)
葫芦岛市(建昌县、绥中县、龙港区、南票区、连山区、兴城市)
新余市(分宜县、渝水区)
晋城市(阳城县、沁水县、陵川县、泽州县、城区、高平市)
湖州市(南浔区、长兴县、德清县、安吉县、吴兴区)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
周口市(淮阳区、扶沟县、郸城县、项城市、商水县、沈丘县、太康县、川汇区、西华县、鹿邑县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
东莞市
桂林市(叠彩区、灌阳县、龙胜各族自治县、平乐县、资源县、永福县、七星区、全州县、阳朔县、荔浦市、象山区、临桂区、兴安县、秀峰区、恭城瑶族自治县、雁山区、灵川县)
郴州市(宜章县、北湖区、桂东县、临武县、永兴县、嘉禾县、资兴市、桂阳县、安仁县、苏仙区、汝城县)
廊坊市(霸州市、安次区、文安县、广阳区、大城县、永清县、香河县、大厂回族自治县、固安县、三河市)
淄博市(临淄区、淄川区、张店区、桓台县、沂源县、博山区、周村区、高青县)
宝鸡市(渭滨区、凤县、扶风县、岐山县、金台区、千阳县、太白县、凤翔区、陇县、眉县、麟游县、陈仓区)
长治市(长子县、襄垣县、潞城区、上党区、黎城县、沁源县、屯留区、平顺县、武乡县、潞州区、沁县、壶关县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
黄石市(下陆区、西塞山区、阳新县、铁山区、大冶市、黄石港区)
吉安市(吉安县、吉水县、青原区、泰和县、吉州区、永新县、安福县、峡江县、万安县、遂川县、井冈山市、新干县、永丰县)
马鞍山市(和县、含山县、雨山区、当涂县、博望区、花山区)
开封市(通许县、禹王台区、鼓楼区、杞县、祥符区、顺河回族区、兰考县、龙亭区、尉氏县)
揭阳市(揭西县、揭东区、惠来县、普宁市、榕城区)
西安市(未央区、雁塔区、周至县、临潼区、阎良区、灞桥区、新城区、高陵区、鄠邑区、碑林区、蓝田县、长安区、莲湖区)
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白城市(镇赉县、洮南市、洮北区、大安市、通榆县)
甘南藏族自治州(玛曲县、合作市、迭部县、舟曲县、碌曲县、夏河县、卓尼县、临潭县)
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三沙市(西沙区、南沙区)
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宁波市(象山县、镇海区、余姚市、慈溪市、北仑区、鄞州区、宁海县、江北区、海曙区、奉化区)
巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、焉耆回族自治县、博湖县、和静县、若羌县、库尔勒市、且末县、尉犁县、轮台县)
双鸭山市(集贤县、四方台区、岭东区、宝清县、宝山区、饶河县、友谊县、尖山区)
威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)
长沙市(开福区、长沙县、浏阳市、天心区、雨花区、岳麓区、望城区、芙蓉区、宁乡市)
益阳市(资阳区、南县、安化县、赫山区、沅江市、桃江县)
商丘市(睢阳区、柘城县、民权县、梁园区、夏邑县、永城市、宁陵县、虞城县、睢县)
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玉溪市(华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市、通海县、江川区、易门县)
衡阳市(常宁市、耒阳市、衡东县、南岳区、珠晖区、祁东县、衡阳县、衡山县、石鼓区、雁峰区、蒸湘区、衡南县)
三门峡市(渑池县、湖滨区、灵宝市、陕州区、义马市、卢氏县)
宜昌市(夷陵区、兴山县、猇亭区、西陵区、伍家岗区、枝江市、远安县、点军区、当阳市、五峰土家族自治县、秭归县、长阳土家族自治县、宜都市)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、安龙县、兴义市、望谟县、普安县、晴隆县、册亨县、贞丰县)
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聊城市(高唐县、茌平区、阳谷县、东阿县、临清市、冠县、莘县、东昌府区)
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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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