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黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)
盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)
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朔州市(应县、朔城区、平鲁区、怀仁市、山阴县、右玉县)
丽水市(龙泉市、庆元县、青田县、遂昌县、景宁畲族自治县、缙云县、云和县、松阳县、莲都区)
泰州市(泰兴市、姜堰区、靖江市、高港区、兴化市、海陵区)
衡水市(深州市、武强县、阜城县、故城县、桃城区、武邑县、饶阳县、安平县、景县、枣强县、冀州区)
安庆市(桐城市、太湖县、迎江区、宿松县、大观区、岳西县、怀宁县、宜秀区、潜山市、望江县)
鄂尔多斯市(准格尔旗、康巴什区、东胜区、鄂托克前旗、达拉特旗、乌审旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
内蒙古自治区
长沙市(望城区、岳麓区、长沙县、开福区、宁乡市、天心区、浏阳市、雨花区、芙蓉区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、都兰县、茫崖市、乌兰县、天峻县、格尔木市)
本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、明山区、南芬区、平山区、桓仁满族自治县)
杭州市(余杭区、临安区、钱塘区、临平区、淳安县、西湖区、拱墅区、建德市、上城区、萧山区、滨江区、富阳区、桐庐县)
自贡市(沿滩区、富顺县、荣县、贡井区、自流井区、大安区)
宁德市(蕉城区、周宁县、霞浦县、福鼎市、柘荣县、寿宁县、古田县、福安市、屏南县)
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哈尔滨市(松北区、巴彦县、香坊区、依兰县、方正县、南岗区、双城区、道里区、平房区、阿城区、宾县、延寿县、通河县、尚志市、木兰县、道外区、五常市、呼兰区)
中山市
大理白族自治州(弥渡县、云龙县、南涧彝族自治县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、剑川县、祥云县、大理市、洱源县、永平县、宾川县)
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平顶山市(宝丰县、汝州市、郏县、鲁山县、卫东区、湛河区、舞钢市、叶县、新华区、石龙区)
包头市(九原区、昆都仑区、东河区、白云鄂博矿区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、青山区)
孝感市(安陆市、云梦县、孝南区、应城市、汉川市、孝昌县、大悟县)
武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)
徐州市(云龙区、丰县、睢宁县、新沂市、邳州市、铜山区、鼓楼区、贾汪区、沛县、泉山区)
滨州市(惠民县、滨城区、无棣县、博兴县、沾化区、阳信县、邹平市)
商丘市(柘城县、夏邑县、宁陵县、永城市、睢阳区、虞城县、睢县、民权县、梁园区)
达州市(大竹县、宣汉县、渠县、通川区、开江县、万源市、达川区)
周口市(西华县、淮阳区、太康县、沈丘县、扶沟县、商水县、郸城县、川汇区、鹿邑县、项城市)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)
三明市(尤溪县、明溪县、大田县、永安市、泰宁县、清流县、三元区、宁化县、建宁县、将乐县、沙县区)
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贵阳市(修文县、开阳县、观山湖区、云岩区、乌当区、息烽县、花溪区、南明区、白云区、清镇市)
昌都市(类乌齐县、芒康县、卡若区、江达县、边坝县、洛隆县、八宿县、贡觉县、察雅县、左贡县、丁青县)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、博湖县、焉耆回族自治县、轮台县、和硕县、尉犁县、库尔勒市、且末县、和静县)
咸宁市(通山县、咸安区、赤壁市、通城县、崇阳县、嘉鱼县)
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德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、瑞丽市、盈江县、陇川县)
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抚州市(资溪县、广昌县、崇仁县、东乡区、金溪县、宜黄县、南城县、临川区、黎川县、南丰县、乐安县)
金昌市(金川区、永昌县)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
铜川市(印台区、宜君县、耀州区、王益区)
香港特别行政区
驻马店市(新蔡县、正阳县、确山县、上蔡县、平舆县、西平县、驿城区、遂平县、泌阳县、汝南县)
韶关市(乐昌市、新丰县、曲江区、浈江区、仁化县、武江区、南雄市、翁源县、乳源瑶族自治县、始兴县)
湘潭市(岳塘区、雨湖区、湘潭县、韶山市、湘乡市)
郴州市(汝城县、桂东县、临武县、永兴县、桂阳县、嘉禾县、资兴市、北湖区、宜章县、安仁县、苏仙区)
玉树藏族自治州(杂多县、曲麻莱县、治多县、称多县、玉树市、囊谦县)
乌兰察布市(商都县、兴和县、集宁区、卓资县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、丰镇市、化德县、凉城县、察哈尔右翼中旗、四子王旗)
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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