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本溪市(溪湖区、平山区、明山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、南芬区)

香港特别行政区

滨州市(博兴县、滨城区、邹平市、惠民县、阳信县、沾化区、无棣县)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)  黔东南苗族侗族自治州(凯里市、施秉县、黄平县、丹寨县、岑巩县、剑河县、天柱县、雷山县、镇远县、榕江县、锦屏县、三穗县、黎平县、从江县、麻江县、台江县)

恩施土家族苗族自治州(建始县、鹤峰县、利川市、宣恩县、巴东县、来凤县、咸丰县、恩施市)

岳阳市(平江县、湘阴县、岳阳县、君山区、汨罗市、华容县、岳阳楼区、云溪区、临湘市)

酒泉市(肃州区、金塔县、肃北蒙古族自治县、瓜州县、敦煌市、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县)保山市(龙陵县、施甸县、腾冲市、隆阳区、昌宁县)

黄石市(阳新县、大冶市、铁山区、下陆区、黄石港区、西塞山区)  菏泽市(定陶区、成武县、郓城县、牡丹区、单县、巨野县、鄄城县、东明县、曹县)

韶关市(曲江区、乳源瑶族自治县、南雄市、武江区、乐昌市、始兴县、浈江区、翁源县、新丰县、仁化县)

株洲市(渌口区、天元区、茶陵县、攸县、炎陵县、芦淞区、荷塘区、醴陵市、石峰区)

濮阳市(南乐县、台前县、清丰县、范县、濮阳县、华龙区)

茂名市(茂南区、高州市、信宜市、电白区、化州市)

惠州市(惠阳区、惠东县、博罗县、龙门县、惠城区)

牡丹江市(林口县、东宁市、绥芬河市、西安区、海林市、穆棱市、东安区、阳明区、爱民区、宁安市)

绵阳市(盐亭县、三台县、平武县、涪城区、江油市、北川羌族自治县、安州区、梓潼县、游仙区)

莆田市(涵江区、仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区)

内江市(东兴区、威远县、市中区、资中县、隆昌市)

六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)

巴中市(通江县、平昌县、巴州区、恩阳区、南江县)

济源市

呼伦贝尔市(阿荣旗、满洲里市、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、根河市、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、牙克石市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、额尔古纳市)

克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区)

郑州市(登封市、二七区、中牟县、巩义市、惠济区、荥阳市、新密市、管城回族区、新郑市、上街区、中原区、金水区)

防城港市(上思县、防城区、港口区、东兴市)

来宾市(合山市、兴宾区、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、象州县)

漳州市(南靖县、东山县、平和县、长泰区、芗城区、龙文区、诏安县、漳浦县、华安县、龙海区、云霄县)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、临夏县、临夏市、广河县、东乡族自治县、永靖县、和政县)

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深圳市(坪山区、龙华区、盐田区、南山区、宝安区、光明区、龙岗区、罗湖区、福田区)

呼和浩特市(托克托县、新城区、武川县、和林格尔县、土默特左旗、清水河县、玉泉区、赛罕区、回民区)

丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、振兴区、元宝区、振安区、东港市)

德阳市(旌阳区、绵竹市、什邡市、广汉市、罗江区、中江县)  玉林市(玉州区、兴业县、容县、北流市、陆川县、福绵区、博白县)

赣州市(信丰县、赣县区、南康区、大余县、龙南市、安远县、石城县、瑞金市、章贡区、寻乌县、于都县、上犹县、兴国县、宁都县、定南县、会昌县、全南县、崇义县)

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东莞市梧州市(长洲区、岑溪市、藤县、万秀区、蒙山县、苍梧县、龙圩区)

金昌市(金川区、永昌县)  丽江市(永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区)

吴忠市(盐池县、利通区、青铜峡市、同心县、红寺堡区)

鸡西市(滴道区、麻山区、密山市、鸡东县、虎林市、恒山区、梨树区、城子河区、鸡冠区)

宝鸡市(眉县、太白县、渭滨区、麟游县、金台区、陈仓区、扶风县、千阳县、陇县、凤县、岐山县、凤翔区)博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

昌吉回族自治州(阜康市、昌吉市、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县、玛纳斯县)

玉溪市(新平彝族傣族自治县、华宁县、江川区、红塔区、澄江市、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、易门县)

柳州市(柳江区、鹿寨县、融安县、柳城县、鱼峰区、三江侗族自治县、城中区、融水苗族自治县、柳北区、柳南区)

绥化市(望奎县、绥棱县、青冈县、庆安县、明水县、兰西县、肇东市、北林区、海伦市、安达市)

崇左市(凭祥市、大新县、天等县、宁明县、扶绥县、龙州县、江州区)

白山市(长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、江源区、抚松县、临江市)

贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县、八步区)

铜川市(王益区、印台区、耀州区、宜君县)

黄山市(黟县、休宁县、徽州区、祁门县、歙县、屯溪区、黄山区)

延边朝鲜族自治州(龙井市、珲春市、延吉市、敦化市、汪清县、安图县、图们市、和龙市)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

南宁市(横州市、西乡塘区、江南区、兴宁区、宾阳县、马山县、邕宁区、上林县、隆安县、武鸣区、青秀区、良庆区)

成都市(武侯区、崇州市、新都区、温江区、彭州市、锦江区、金牛区、双流区、郫都区、青白江区、蒲江县、新津区、都江堰市、大邑县、成华区、金堂县、邛崃市、龙泉驿区、简阳市、青羊区)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、册亨县、晴隆县、兴仁市、安龙县、望谟县、普安县、贞丰县)

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商洛市(镇安县、柞水县、商州区、山阳县、丹凤县、商南县、洛南县)

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