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兴安盟(科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市)








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








丹东市(凤城市、元宝区、东港市、宽甸满族自治县、振兴区、振安区)  银川市(西夏区、金凤区、贺兰县、兴庆区、永宁县、灵武市)








临沧市(镇康县、沧源佤族自治县、云县、凤庆县、永德县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县)








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宁波市(海曙区、余姚市、镇海区、鄞州区、宁海县、奉化区、慈溪市、江北区、北仑区、象山县)长治市(武乡县、沁县、长子县、黎城县、平顺县、壶关县、潞城区、屯留区、上党区、潞州区、沁源县、襄垣县)








黄石市(下陆区、大冶市、黄石港区、西塞山区、铁山区、阳新县)  承德市(宽城满族自治县、双滦区、承德县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、双桥区、滦平县、隆化县、平泉市、兴隆县、围场满族蒙古族自治县)








葫芦岛市(建昌县、连山区、兴城市、绥中县、南票区、龙港区)








怀化市(麻阳苗族自治县、洪江市、溆浦县、鹤城区、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、新晃侗族自治县、辰溪县、中方县、会同县、通道侗族自治县)








杭州市(拱墅区、余杭区、淳安县、滨江区、临安区、桐庐县、萧山区、上城区、临平区、钱塘区、富阳区、建德市、西湖区)








日照市(东港区、五莲县、岚山区、莒县)








克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)








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长春市(德惠市、绿园区、宽城区、榆树市、朝阳区、九台区、农安县、南关区、二道区、公主岭市、双阳区)








六盘水市(六枝特区、钟山区、水城区、盘州市)








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黑河市(孙吴县、爱辉区、北安市、逊克县、五大连池市、嫩江市)








攀枝花市(盐边县、东区、西区、仁和区、米易县)








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三门峡市(陕州区、义马市、湖滨区、卢氏县、灵宝市、渑池县)








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扬州市(高邮市、宝应县、仪征市、广陵区、江都区、邗江区)








马鞍山市(花山区、当涂县、和县、雨山区、博望区、含山县)








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韶关市(翁源县、新丰县、乳源瑶族自治县、武江区、仁化县、曲江区、始兴县、浈江区、乐昌市、南雄市)
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崇左市(天等县、凭祥市、大新县、扶绥县、宁明县、龙州县、江州区)








莆田市(荔城区、涵江区、城厢区、仙游县、秀屿区)








七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)








海东市(民和回族土族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、平安区、乐都区)  铜仁市(沿河土家族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县、石阡县、碧江区、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、思南县、江口县、万山区)








乐山市(市中区、峨眉山市、犍为县、沐川县、夹江县、五通桥区、金口河区、峨边彝族自治县、井研县、沙湾区、马边彝族自治县)








安庆市(太湖县、桐城市、望江县、岳西县、宜秀区、迎江区、潜山市、怀宁县、大观区、宿松县)








汉中市(镇巴县、留坝县、勉县、城固县、南郑区、汉台区、西乡县、佛坪县、略阳县、洋县、宁强县)开封市(鼓楼区、兰考县、通许县、顺河回族区、杞县、尉氏县、龙亭区、祥符区、禹王台区)








三明市(尤溪县、宁化县、永安市、泰宁县、明溪县、清流县、沙县区、建宁县、将乐县、三元区、大田县)  西宁市(城北区、湟源县、城西区、城东区、大通回族土族自治县、城中区、湟中区)








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贵阳市(乌当区、白云区、云岩区、观山湖区、南明区、开阳县、息烽县、花溪区、修文县、清镇市)








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茂名市(高州市、化州市、电白区、信宜市、茂南区)








梅州市(梅江区、蕉岭县、大埔县、兴宁市、五华县、梅县区、丰顺县、平远县)








衡水市(故城县、安平县、深州市、冀州区、桃城区、饶阳县、阜城县、武强县、武邑县、景县、枣强县)








宜昌市(西陵区、当阳市、伍家岗区、夷陵区、兴山县、远安县、枝江市、宜都市、猇亭区、长阳土家族自治县、秭归县、五峰土家族自治县、点军区)








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鞍山市(立山区、铁西区、千山区、铁东区、海城市、岫岩满族自治县、台安县)








海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)








临汾市(蒲县、安泽县、霍州市、古县、永和县、浮山县、隰县、尧都区、侯马市、吉县、大宁县、汾西县、洪洞县、乡宁县、襄汾县、曲沃县、翼城县)








日喀则市(萨嘎县、桑珠孜区、南木林县、昂仁县、定结县、谢通门县、定日县、仁布县、康马县、江孜县、吉隆县、仲巴县、拉孜县、白朗县、亚东县、萨迦县、聂拉木县、岗巴县)








景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)








儋州市

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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