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攀枝花市(仁和区、西区、盐边县、米易县、东区)
铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)
锦州市(凌海市、太和区、义县、黑山县、古塔区、北镇市、凌河区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
榆林市(府谷县、靖边县、榆阳区、米脂县、佳县、清涧县、定边县、神木市、绥德县、吴堡县、横山区、子洲县)
宁德市(蕉城区、寿宁县、周宁县、屏南县、福鼎市、福安市、古田县、霞浦县、柘荣县)
九江市(濂溪区、彭泽县、德安县、柴桑区、都昌县、修水县、湖口县、庐山市、瑞昌市、浔阳区、共青城市、武宁县、永修县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)
大连市(西岗区、瓦房店市、沙河口区、旅顺口区、长海县、庄河市、金州区、普兰店区、甘井子区、中山区)
滁州市(南谯区、全椒县、定远县、天长市、明光市、琅琊区、凤阳县、来安县)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
周口市(淮阳区、沈丘县、西华县、太康县、项城市、川汇区、郸城县、鹿邑县、商水县、扶沟县)
三沙市(西沙区、南沙区)
酒泉市(玉门市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、肃州区、肃北蒙古族自治县、敦煌市)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
甘孜藏族自治州(白玉县、九龙县、理塘县、石渠县、乡城县、甘孜县、道孚县、新龙县、雅江县、得荣县、德格县、色达县、炉霍县、泸定县、康定市、丹巴县、巴塘县、稻城县)
海东市(循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、平安区、互助土族自治县)
喀什地区(泽普县、岳普湖县、莎车县、伽师县、疏附县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、麦盖提县、巴楚县、疏勒县、喀什市)
赤峰市(喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、元宝山区、翁牛特旗、红山区、巴林右旗、克什克腾旗、宁城县、敖汉旗、林西县、松山区)
固原市(原州区、隆德县、彭阳县、泾源县、西吉县)
张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、鄂托克前旗、康巴什区、东胜区、达拉特旗、鄂托克旗、杭锦旗、乌审旗、准格尔旗)
来宾市(武宣县、象州县、忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市)
阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、新邱区、彰武县、细河区、太平区、海州区)
玉林市(容县、兴业县、福绵区、玉州区、北流市、博白县、陆川县)
新疆维吾尔自治区
芜湖市(繁昌区、镜湖区、无为市、湾沚区、南陵县、弋江区、鸠江区)
黔东南苗族侗族自治州(台江县、黎平县、剑河县、丹寨县、锦屏县、施秉县、凯里市、黄平县、麻江县、从江县、雷山县、三穗县、岑巩县、榕江县、镇远县、天柱县)
乌鲁木齐市(新市区、天山区、水磨沟区、头屯河区、达坂城区、沙依巴克区、米东区、乌鲁木齐县)
广元市(昭化区、青川县、旺苍县、苍溪县、朝天区、剑阁县、利州区)
茂名市(电白区、高州市、化州市、茂南区、信宜市)
衡水市(武邑县、冀州区、故城县、景县、桃城区、武强县、枣强县、饶阳县、阜城县、安平县、深州市)
上海市(黄浦区、静安区、浦东新区、嘉定区、徐汇区、松江区、虹口区、金山区、长宁区、闵行区、崇明区、青浦区、奉贤区、杨浦区、普陀区、宝山区)
庆阳市(庆城县、西峰区、镇原县、正宁县、环县、合水县、华池县、宁县)
亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)
张家口市(沽源县、蔚县、涿鹿县、万全区、桥东区、阳原县、康保县、下花园区、赤城县、尚义县、崇礼区、桥西区、张北县、怀安县、怀来县、宣化区)
桂林市(雁山区、平乐县、象山区、资源县、灵川县、秀峰区、七星区、阳朔县、全州县、龙胜各族自治县、灌阳县、兴安县、荔浦市、临桂区、永福县、叠彩区、恭城瑶族自治县)
北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)
吴忠市(利通区、盐池县、同心县、红寺堡区、青铜峡市)
贵港市(桂平市、覃塘区、港南区、港北区、平南县)
宁波市(海曙区、余姚市、北仑区、鄞州区、慈溪市、宁海县、江北区、象山县、奉化区、镇海区)
盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)
烟台市(招远市、龙口市、蓬莱区、牟平区、芝罘区、莱山区、海阳市、福山区、莱阳市、莱州市、栖霞市)
安康市(平利县、汉阴县、汉滨区、镇坪县、岚皋县、石泉县、白河县、紫阳县、宁陕县、旬阳市)
广州市(白云区、增城区、海珠区、荔湾区、番禺区、南沙区、天河区、越秀区、黄埔区、从化区、花都区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、红原县、九寨沟县、马尔康市、茂县、壤塘县、金川县、阿坝县、理县、黑水县、小金县、松潘县、汶川县)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
文山壮族苗族自治州(西畴县、麻栗坡县、丘北县、广南县、文山市、富宁县、马关县、砚山县)
临汾市(曲沃县、浮山县、大宁县、永和县、乡宁县、蒲县、翼城县、襄汾县、古县、洪洞县、隰县、吉县、侯马市、安泽县、尧都区、汾西县、霍州市)
宝鸡市(千阳县、麟游县、陇县、太白县、岐山县、眉县、扶风县、凤县、凤翔区、金台区、陈仓区、渭滨区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、和龙市、图们市、安图县、珲春市、龙井市、敦化市、延吉市)
哈尔滨市(南岗区、阿城区、通河县、松北区、呼兰区、木兰县、香坊区、尚志市、道外区、依兰县、平房区、方正县、道里区、双城区、巴彦县、五常市、延寿县、宾县)
凉山彝族自治州(普格县、木里藏族自治县、盐源县、宁南县、会东县、会理市、喜德县、越西县、西昌市、冕宁县、雷波县、甘洛县、金阳县、布拖县、德昌县、昭觉县、美姑县)
黔南布依族苗族自治州(独山县、三都水族自治县、罗甸县、贵定县、惠水县、龙里县、瓮安县、荔波县、都匀市、长顺县、平塘县、福泉市)
昆明市(安宁市、嵩明县、富民县、石林彝族自治县、官渡区、五华区、晋宁区、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、宜良县、西山区、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、东川区)
龙岩市(永定区、上杭县、连城县、漳平市、长汀县、武平县、新罗区)
济源市
鹤岗市(东山区、兴安区、萝北县、绥滨县、南山区、兴山区、向阳区、工农区)
衢州市(开化县、江山市、常山县、龙游县、衢江区、柯城区)
合肥市(瑶海区、包河区、肥东县、肥西县、庐江县、蜀山区、庐阳区、长丰县、巢湖市)
崇左市(江州区、大新县、龙州县、宁明县、扶绥县、凭祥市、天等县)
无锡市(梁溪区、宜兴市、惠山区、新吴区、江阴市、锡山区、滨湖区)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
南昌市(安义县、进贤县、青山湖区、东湖区、南昌县、新建区、红谷滩区、青云谱区、西湖区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
襄阳市(樊城区、谷城县、襄州区、老河口市、宜城市、保康县、襄城区、南漳县、枣阳市)
太原市(娄烦县、阳曲县、古交市、尖草坪区、杏花岭区、万柏林区、迎泽区、晋源区、清徐县、小店区)
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阜阳市(颍东区、颍上县、颍泉区、界首市、太和县、颍州区、阜南县、临泉县)
黑河市(孙吴县、北安市、爱辉区、嫩江市、五大连池市、逊克县)
石家庄市(裕华区、井陉县、赵县、晋州市、元氏县、新华区、辛集市、长安区、桥西区、无极县、高邑县、栾城区、行唐县、平山县、藁城区、正定县、井陉矿区、赞皇县、鹿泉区、新乐市、深泽县、灵寿县)
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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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