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佳木斯市(同江市、向阳区、东风区、桦川县、汤原县、桦南县、郊区、富锦市、抚远市、前进区)
大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
九江市(共青城市、庐山市、德安县、柴桑区、彭泽县、湖口县、永修县、濂溪区、武宁县、瑞昌市、浔阳区、修水县、都昌县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿合奇县、阿图什市)
七台河市(茄子河区、勃利县、新兴区、桃山区)
阿克苏地区(柯坪县、阿克苏市、拜城县、温宿县、乌什县、阿瓦提县、库车市、沙雅县、新和县)
阜新市(清河门区、细河区、彰武县、海州区、太平区、阜新蒙古族自治县、新邱区)
巴中市(平昌县、南江县、巴州区、通江县、恩阳区)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市、沙湾市、裕民县、乌苏市、额敏县)
吉安市(永新县、峡江县、泰和县、安福县、吉水县、井冈山市、永丰县、遂川县、吉州区、万安县、新干县、青原区、吉安县)
吴忠市(盐池县、利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区)
兰州市(永登县、安宁区、皋兰县、城关区、西固区、红古区、七里河区、榆中县)
内江市(隆昌市、市中区、资中县、东兴区、威远县)
商洛市(丹凤县、商州区、山阳县、商南县、洛南县、柞水县、镇安县)
山南市(扎囊县、加查县、措美县、桑日县、贡嘎县、隆子县、乃东区、洛扎县、错那市、浪卡子县、琼结县、曲松县)
张掖市(临泽县、肃南裕固族自治县、甘州区、民乐县、高台县、山丹县)
淄博市(沂源县、淄川区、周村区、张店区、临淄区、博山区、桓台县、高青县)
香港特别行政区
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、汶川县、红原县、壤塘县、松潘县、茂县、黑水县、阿坝县、金川县、九寨沟县、马尔康市、理县、小金县)
湛江市(坡头区、麻章区、赤坎区、雷州市、吴川市、遂溪县、廉江市、霞山区、徐闻县)
安康市(紫阳县、平利县、汉滨区、石泉县、岚皋县、宁陕县、汉阴县、白河县、旬阳市、镇坪县)
周口市(西华县、沈丘县、淮阳区、商水县、项城市、川汇区、鹿邑县、扶沟县、郸城县、太康县)
日照市(岚山区、莒县、五莲县、东港区)
佛山市(高明区、顺德区、南海区、三水区、禅城区)
新疆维吾尔自治区
温州市(永嘉县、泰顺县、乐清市、文成县、瓯海区、平阳县、苍南县、龙湾区、洞头区、鹿城区、龙港市、瑞安市)
石家庄市(鹿泉区、元氏县、赞皇县、井陉矿区、井陉县、裕华区、正定县、深泽县、藁城区、新华区、赵县、桥西区、晋州市、新乐市、无极县、灵寿县、栾城区、高邑县、平山县、辛集市、行唐县、长安区)
唐山市(路南区、开平区、丰南区、滦南县、曹妃甸区、丰润区、路北区、玉田县、古冶区、乐亭县、滦州市、遵化市、迁西县、迁安市)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、米东区、头屯河区、天山区、新市区、达坂城区、水磨沟区、沙依巴克区)
文山壮族苗族自治州(文山市、砚山县、丘北县、麻栗坡县、马关县、广南县、富宁县、西畴县)
茂名市(化州市、信宜市、茂南区、电白区、高州市)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、江川区、华宁县、澄江市、通海县、峨山彝族自治县)
连云港市(灌南县、赣榆区、连云区、东海县、灌云县、海州区)
泉州市(洛江区、金门县、丰泽区、惠安县、鲤城区、石狮市、德化县、晋江市、泉港区、南安市、安溪县、永春县)
丽水市(缙云县、松阳县、景宁畲族自治县、遂昌县、莲都区、龙泉市、青田县、云和县、庆元县)
防城港市(东兴市、港口区、上思县、防城区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
长治市(长子县、沁源县、壶关县、襄垣县、屯留区、潞州区、潞城区、武乡县、黎城县、上党区、平顺县、沁县)
泸州市(叙永县、江阳区、泸县、龙马潭区、纳溪区、古蔺县、合江县)
洛阳市(新安县、嵩县、汝阳县、伊川县、孟津区、栾川县、洛宁县、西工区、宜阳县、瀍河回族区、洛龙区、老城区、涧西区、偃师区)
宣城市(绩溪县、宁国市、旌德县、泾县、宣州区、郎溪县、广德市)
三沙市(南沙区、西沙区)
呼伦贝尔市(额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、海拉尔区、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、牙克石市、阿荣旗、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、根河市)
绵阳市(三台县、安州区、盐亭县、游仙区、梓潼县、江油市、北川羌族自治县、平武县、涪城区)
杭州市(滨江区、钱塘区、建德市、桐庐县、余杭区、临平区、上城区、萧山区、富阳区、临安区、淳安县、拱墅区、西湖区)
喀什地区(莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、英吉沙县、麦盖提县、喀什市、岳普湖县、巴楚县、叶城县、泽普县、疏勒县、疏附县)
衡阳市(常宁市、衡南县、衡东县、南岳区、雁峰区、衡阳县、珠晖区、蒸湘区、祁东县、石鼓区、耒阳市、衡山县)
芜湖市(南陵县、弋江区、繁昌区、鸠江区、无为市、湾沚区、镜湖区)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、兴义市、兴仁市、晴隆县、册亨县、普安县、安龙县、望谟县)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
成都市(崇州市、大邑县、金堂县、都江堰市、温江区、新津区、龙泉驿区、青白江区、锦江区、简阳市、金牛区、青羊区、武侯区、新都区、郫都区、蒲江县、成华区、彭州市、双流区、邛崃市)
平顶山市(汝州市、卫东区、鲁山县、湛河区、叶县、石龙区、新华区、舞钢市、宝丰县、郏县)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、梁河县、瑞丽市、陇川县)
永州市(冷水滩区、祁阳市、东安县、零陵区、新田县、江华瑶族自治县、蓝山县、江永县、双牌县、道县、宁远县)
鄂尔多斯市(康巴什区、准格尔旗、达拉特旗、乌审旗、鄂托克旗、杭锦旗、东胜区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗)
苏州市(相城区、吴江区、常熟市、吴中区、虎丘区、昆山市、姑苏区、张家港市、太仓市)
驻马店市(正阳县、驿城区、遂平县、确山县、新蔡县、西平县、平舆县、上蔡县、汝南县、泌阳县)
廊坊市(霸州市、大城县、广阳区、安次区、固安县、大厂回族自治县、永清县、三河市、文安县、香河县)
赣州市(石城县、南康区、瑞金市、宁都县、上犹县、信丰县、全南县、安远县、于都县、定南县、大余县、兴国县、寻乌县、龙南市、崇义县、章贡区、会昌县、赣县区)
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白城市(大安市、通榆县、洮南市、洮北区、镇赉县)
马鞍山市(含山县、花山区、雨山区、和县、当涂县、博望区)
普洱市(景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县)
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莆田市(秀屿区、涵江区、荔城区、城厢区、仙游县)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、来凤县、建始县、恩施市、鹤峰县、利川市、咸丰县、巴东县)
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赤峰市(元宝山区、巴林左旗、翁牛特旗、松山区、红山区、克什克腾旗、敖汉旗、巴林右旗、林西县、宁城县、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗)
常州市(新北区、天宁区、溧阳市、钟楼区、金坛区、武进区)
张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、都兰县、乌兰县、天峻县、茫崖市、德令哈市)
上饶市(万年县、横峰县、广丰区、玉山县、信州区、德兴市、广信区、余干县、弋阳县、婺源县、鄱阳县、铅山县)
巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、轮台县、和硕县、且末县、博湖县、若羌县、和静县、焉耆回族自治县、库尔勒市)
舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)
遵义市(余庆县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、习水县、播州区、桐梓县、汇川区、正安县、湄潭县、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、红花岗区、仁怀市)
潍坊市(昌邑市、昌乐县、安丘市、坊子区、寿光市、寒亭区、奎文区、临朐县、潍城区、青州市、高密市、诸城市)
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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