年代秀严宽杜若溪_如何从小众走向大众？
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苏州市(常熟市、吴中区、太仓市、相城区、吴江区、昆山市、张家港市、姑苏区、虎丘区)
黄冈市(武穴市、黄梅县、英山县、蕲春县、罗田县、团风县、浠水县、红安县、麻城市、黄州区)
菏泽市(定陶区、成武县、巨野县、鄄城县、曹县、牡丹区、单县、东明县、郓城县)
庆阳市(华池县、环县、宁县、合水县、西峰区、庆城县、镇原县、正宁县)
衡阳市(耒阳市、衡南县、衡阳县、衡山县、常宁市、南岳区、祁东县、雁峰区、衡东县、珠晖区、蒸湘区、石鼓区)
西藏自治区
昭通市(巧家县、水富市、永善县、大关县、镇雄县、鲁甸县、绥江县、威信县、盐津县、彝良县、昭阳区)
绥化市(海伦市、兰西县、绥棱县、望奎县、肇东市、青冈县、北林区、安达市、庆安县、明水县)
西宁市(城北区、城东区、大通回族土族自治县、城中区、湟中区、城西区、湟源县)
内江市(威远县、资中县、隆昌市、市中区、东兴区)
湘潭市(雨湖区、湘潭县、韶山市、岳塘区、湘乡市)
海东市(乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、平安区)
鹤壁市(淇滨区、淇县、浚县、鹤山区、山城区)
三门峡市(卢氏县、湖滨区、陕州区、渑池县、灵宝市、义马市)
眉山市(青神县、东坡区、洪雅县、丹棱县、彭山区、仁寿县)
遂宁市(船山区、蓬溪县、大英县、射洪市、安居区)
广西壮族自治区
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、望谟县、册亨县、兴义市、普安县、晴隆县、安龙县、贞丰县)
贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县、八步区)
宜春市(靖安县、宜丰县、高安市、上高县、袁州区、万载县、樟树市、铜鼓县、奉新县、丰城市)
来宾市(兴宾区、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县、象州县、合山市)
儋州市
常德市(石门县、津市市、武陵区、澧县、汉寿县、临澧县、桃源县、鼎城区、安乡县)
果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、久治县、班玛县、甘德县、达日县)
牡丹江市(爱民区、林口县、宁安市、西安区、东安区、绥芬河市、穆棱市、阳明区、海林市、东宁市)
伊春市(铁力市、嘉荫县、金林区、南岔县、伊美区、大箐山县、乌翠区、友好区、汤旺县、丰林县)
青岛市(黄岛区、胶州市、市北区、城阳区、即墨区、崂山区、平度市、市南区、李沧区、莱西市)
玉林市(博白县、福绵区、陆川县、兴业县、玉州区、容县、北流市)
焦作市(山阳区、孟州市、马村区、温县、修武县、博爱县、沁阳市、解放区、武陟县、中站区)
德州市(庆云县、武城县、夏津县、宁津县、齐河县、德城区、陵城区、临邑县、乐陵市、禹城市、平原县)
广元市(朝天区、旺苍县、昭化区、苍溪县、剑阁县、青川县、利州区)
株洲市(芦淞区、炎陵县、醴陵市、茶陵县、渌口区、石峰区、荷塘区、天元区、攸县)
六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、河口瑶族自治县、个旧市、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、泸西县、屏边苗族自治县、石屏县、绿春县、蒙自市、弥勒市、元阳县)
陇南市(两当县、徽县、礼县、成县、宕昌县、西和县、文县、康县、武都区)
齐齐哈尔市(甘南县、克山县、梅里斯达斡尔族区、建华区、讷河市、富裕县、泰来县、依安县、克东县、铁锋区、拜泉县、龙江县、龙沙区、富拉尔基区、碾子山区、昂昂溪区)
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吴忠市(利通区、青铜峡市、红寺堡区、同心县、盐池县)
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黄山市(黟县、屯溪区、祁门县、休宁县、黄山区、徽州区、歙县)
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忻州市(代县、神池县、偏关县、宁武县、保德县、五台县、岢岚县、原平市、忻府区、静乐县、繁峙县、定襄县、五寨县、河曲县)
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昆明市(盘龙区、嵩明县、东川区、五华区、晋宁区、西山区、官渡区、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、石林彝族自治县、富民县、禄劝彝族苗族自治县、宜良县)
梅州市(五华县、梅县区、大埔县、蕉岭县、丰顺县、兴宁市、梅江区、平远县)
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茂名市(化州市、高州市、茂南区、电白区、信宜市)
林芝市(波密县、巴宜区、米林市、工布江达县、朗县、察隅县、墨脱县)
滁州市(来安县、定远县、明光市、天长市、凤阳县、全椒县、琅琊区、南谯区)
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渭南市(华阴市、潼关县、韩城市、澄城县、富平县、华州区、临渭区、白水县、合阳县、蒲城县、大荔县)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、阜康市、玛纳斯县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县)
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海南藏族自治州(贵南县、同德县、共和县、贵德县、兴海县)
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周口市(西华县、太康县、川汇区、扶沟县、沈丘县、商水县、郸城县、鹿邑县、淮阳区、项城市)
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阜阳市(界首市、临泉县、颍州区、太和县、颍泉区、颍上县、阜南县、颍东区)
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汕头市(南澳县、潮南区、潮阳区、龙湖区、濠江区、澄海区、金平区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、珲春市、延吉市、龙井市、安图县、和龙市、图们市、敦化市)
淮安市(淮阴区、淮安区、涟水县、洪泽区、金湖县、盱眙县、清江浦区)
南平市(松溪县、顺昌县、邵武市、延平区、浦城县、建瓯市、建阳区、光泽县、武夷山市、政和县)
呼伦贝尔市(满洲里市、根河市、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、牙克石市、阿荣旗、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗)
广州市(越秀区、荔湾区、白云区、海珠区、花都区、天河区、从化区、黄埔区、番禺区、增城区、南沙区)
信阳市(潢川县、息县、新县、商城县、光山县、平桥区、罗山县、浉河区、固始县、淮滨县)
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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