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三明市(永安市、泰宁县、建宁县、三元区、宁化县、尤溪县、沙县区、清流县、大田县、将乐县、明溪县)
吉安市(安福县、永丰县、青原区、永新县、万安县、井冈山市、新干县、遂川县、吉安县、泰和县、吉水县、吉州区、峡江县)
株洲市(醴陵市、攸县、荷塘区、石峰区、渌口区、茶陵县、芦淞区、炎陵县、天元区)
榆林市(米脂县、府谷县、横山区、佳县、神木市、清涧县、靖边县、子洲县、定边县、绥德县、吴堡县、榆阳区)
鹤岗市(南山区、萝北县、兴安区、东山区、绥滨县、向阳区、兴山区、工农区)
沧州市(盐山县、新华区、东光县、海兴县、运河区、任丘市、肃宁县、泊头市、吴桥县、献县、青县、黄骅市、沧县、南皮县、孟村回族自治县、河间市)
韶关市(浈江区、武江区、乐昌市、曲江区、仁化县、始兴县、乳源瑶族自治县、翁源县、南雄市、新丰县)
江门市(恩平市、鹤山市、新会区、江海区、开平市、台山市、蓬江区)
清远市(连州市、佛冈县、清新区、英德市、阳山县、连南瑶族自治县、清城区、连山壮族瑶族自治县)
天津市(河北区、静海区、河东区、宁河区、蓟州区、红桥区、北辰区、和平区、武清区、津南区、河西区、宝坻区、西青区、滨海新区、南开区、东丽区)
崇左市(宁明县、江州区、天等县、扶绥县、大新县、凭祥市、龙州县)
恩施土家族苗族自治州(利川市、巴东县、恩施市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县、来凤县、建始县)
海口市(秀英区、龙华区、美兰区、琼山区)
白山市(靖宇县、临江市、抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区)
聊城市(东阿县、东昌府区、莘县、阳谷县、茌平区、临清市、冠县、高唐县)
郑州市(巩义市、登封市、中原区、上街区、中牟县、新密市、二七区、荥阳市、金水区、惠济区、新郑市、管城回族区)
贵港市(港南区、桂平市、覃塘区、港北区、平南县)
梅州市(蕉岭县、兴宁市、梅江区、梅县区、五华县、平远县、大埔县、丰顺县)
镇江市(句容市、丹徒区、京口区、润州区、丹阳市、扬中市)
芜湖市(鸠江区、繁昌区、镜湖区、弋江区、无为市、南陵县、湾沚区)
安康市(旬阳市、岚皋县、石泉县、紫阳县、汉滨区、宁陕县、平利县、白河县、汉阴县、镇坪县)
张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、临泽县、高台县、山丹县、甘州区)
酒泉市(肃州区、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、金塔县、玉门市)
泸州市(泸县、古蔺县、纳溪区、叙永县、合江县、江阳区、龙马潭区)
青岛市(李沧区、即墨区、市南区、市北区、崂山区、平度市、城阳区、莱西市、黄岛区、胶州市)
铜仁市(玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、德江县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、万山区、碧江区、江口县)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海盐县、嘉善县、海宁市、平湖市、桐乡市)
唐山市(迁安市、曹妃甸区、玉田县、滦州市、古冶区、丰南区、滦南县、遵化市、丰润区、迁西县、乐亭县、路南区、开平区、路北区)
池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)
成都市(锦江区、郫都区、双流区、武侯区、彭州市、温江区、青羊区、崇州市、青白江区、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市、新津区、简阳市、成华区、新都区、金牛区、龙泉驿区、金堂县)
陇南市(两当县、文县、礼县、徽县、西和县、武都区、宕昌县、成县、康县)
福州市(闽侯县、晋安区、闽清县、鼓楼区、仓山区、连江县、福清市、罗源县、马尾区、长乐区、平潭县、永泰县、台江区)
邯郸市(魏县、肥乡区、永年区、馆陶县、大名县、复兴区、邱县、峰峰矿区、临漳县、丛台区、鸡泽县、武安市、广平县、涉县、磁县、曲周县、成安县、邯山区)
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黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)
滁州市(南谯区、来安县、琅琊区、定远县、天长市、全椒县、明光市、凤阳县)
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厦门市(湖里区、翔安区、思明区、海沧区、同安区、集美区)
绵阳市(游仙区、平武县、江油市、三台县、梓潼县、盐亭县、北川羌族自治县、安州区、涪城区)
曲靖市(宣威市、马龙区、沾益区、罗平县、师宗县、麒麟区、会泽县、富源县、陆良县)
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新乡市(卫滨区、辉县市、红旗区、获嘉县、封丘县、卫辉市、长垣市、凤泉区、牧野区、延津县、新乡县、原阳县)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、共和县、贵德县、贵南县)
泰安市(东平县、泰山区、宁阳县、岱岳区、肥城市、新泰市)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、石屏县、开远市、绿春县、建水县、红河县、蒙自市、泸西县、屏边苗族自治县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、元阳县)
开封市(通许县、祥符区、顺河回族区、鼓楼区、龙亭区、禹王台区、杞县、兰考县、尉氏县)
百色市(田东县、靖西市、那坡县、乐业县、西林县、田林县、德保县、田阳区、平果市、隆林各族自治县、凌云县、右江区)
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大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
林芝市(米林市、巴宜区、朗县、墨脱县、波密县、工布江达县、察隅县)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、阿尔山市、突泉县)
濮阳市(华龙区、濮阳县、台前县、范县、清丰县、南乐县)
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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