無人駕駛事故不斷 被消耗的信任怎么修復(fù)?
- 飯盒財(cái)經(jīng)
- 2021-08-31 10:35:15
自動(dòng)駕駛,正在接受輿論與監(jiān)管的雙重考驗(yàn)。
一周前,一名31歲的車主,駕駛蔚來ES8身亡,事故原因還未調(diào)查清楚,500位蔚來車主的“護(hù)主”行為,先將蔚來推上了風(fēng)口浪尖,至今,蔚來APP內(nèi)“反對(duì)車主聯(lián)合聲明”的話題參與人數(shù),已經(jīng)超過1.1萬(wàn)人。
如果說這是單屬于蔚來汽車的一次危機(jī)公關(guān)事件,特斯拉的加入,則讓事態(tài)變得更加微妙,因?yàn)?,這兩件事背后指向的均是,自動(dòng)駕駛。
8月16日,美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局(NHTSA)啟動(dòng)對(duì)特斯拉的調(diào)查,11項(xiàng)具體事故,都和“Autopilot(自動(dòng)輔助駕駛)”有關(guān)。這意味著,對(duì)于自動(dòng)和輔助駕駛相關(guān)功能的安全性,已經(jīng)引起了美國(guó)政府的極度重視。
市場(chǎng)最先反應(yīng),調(diào)查消息披露當(dāng)日,特斯拉市值蒸發(fā)超300億美元。
盡管輿論洶洶,但并未打擊到馬斯克的信心。
8月20日特斯拉首個(gè)AI日上,馬斯克介紹了純視覺自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。在整個(gè)活動(dòng)過程中,馬斯克自信的表述,讓公眾對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的未來充滿希望,“有信心實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛,比目前人類使用攝像頭和電腦安全得多。”
為了強(qiáng)調(diào),活動(dòng)一開場(chǎng),馬斯克就發(fā)布了一段特斯拉在全自動(dòng)駕駛狀態(tài)下在郊區(qū)道路上行駛的視頻,但是駕駛員全程都將左手輕放在方向盤上。
目前各種強(qiáng)調(diào)真無人駕駛的測(cè)試視頻屢見不鮮,2017年李彥宏為了拍攝百度無人車的演示視頻,甚至還在北京五環(huán)上吃了一張罰單。
但如果駕駛員真的消失了,車輛本身是否真能做到任何時(shí)間、任何地點(diǎn)安全兜底?馬斯克和李彥宏的測(cè)試視頻里都沒有給出答案。
“自動(dòng)駕駛是一個(gè)非常、非常難的問題”,Aurora聯(lián)合創(chuàng)始人在接受《匹茲堡時(shí)報(bào)》采訪時(shí)曾比喻,“就像跨過25萬(wàn)英里到月球……人們不應(yīng)當(dāng)幻想搭梯子就能登上月球”。
而難題背后,事關(guān)信任修復(fù)、技術(shù)困境、派別之爭(zhēng)以及瘋狂燒錢后,究竟何時(shí)才能止損盈利。
被消耗的信任怎么修復(fù)?
最近,德國(guó)ARD電視臺(tái)上映了一部紀(jì)錄片,翻譯過來是《自動(dòng)駕駛汽車的未來—它們?cè)诎l(fā)生事故時(shí)如何決策》,紀(jì)錄片很短,只有22分鐘,探討的問題卻非常引人深思。
短片中描述了目前全世界的自動(dòng)駕駛研究大潮。雖然我們還遠(yuǎn)沒有實(shí)現(xiàn)無人駕駛,但大多數(shù)人都承認(rèn),這是大勢(shì)所趨,未來自動(dòng)駕駛?cè)〈祟愸{駛只是時(shí)間問題。而德國(guó)作為一個(gè)汽車工業(yè)強(qiáng)國(guó),大眾、寶馬、戴姆勒這三個(gè)汽車巨頭已經(jīng)連續(xù)多年在推進(jìn)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目。
短片首先討論的一個(gè)問題就是:你信任自動(dòng)駕駛嗎?還是覺得自己開車更放心?
短片中出鏡接受采訪的戴姆勒集團(tuán)的技術(shù)代表,自然是支持自動(dòng)駕駛,因?yàn)閺募夹g(shù)上分析,人工智能確實(shí)有很多人類無法實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)。比如它永遠(yuǎn)不會(huì)累,不會(huì)有情緒問題,不會(huì)突然眼花心悸。而一輛車上搭載的裝備也可以達(dá)到比人類更優(yōu)越的參數(shù),比如更高清的攝像頭,夜視功能等等。
但同樣的問題拋給公眾,答案就成了五花八門。有人不懂自動(dòng)駕駛,有人選擇自動(dòng)駕駛,有人還是想自己掌握方向盤。
接下來,短片探討了另一個(gè)問題:自動(dòng)駕駛車在車禍發(fā)生時(shí),如何做決定?
開過車的人應(yīng)該都能想象到,在即將發(fā)生車禍時(shí)的一瞬間,你的反應(yīng)和動(dòng)作會(huì)直接決定你和他人的生死。要不要急剎車?是不是打方向盤換車道?要不要沖到旁邊路基上?
這種情況下,人做決定往往依靠的是,臨場(chǎng)反應(yīng)。而自動(dòng)駕駛,靠的不是臨場(chǎng)反應(yīng),是提前寫好的算法。
那么問題來了,生命受到威脅時(shí),你信任誰(shuí)?自己還是尚不成熟的算法?
當(dāng)然,這里提出疑問,并不是想說人類駕駛就絕對(duì)安全。
如果回溯自動(dòng)駕駛思潮的出現(xiàn),我們就會(huì)理解為什么上世紀(jì)30年代,人們就已經(jīng)開始嘗試自動(dòng)駕駛有關(guān)的發(fā)明。因?yàn)樵诿绹?guó)汽車剛剛普及時(shí),事故率和死亡率都非常高。
自1885年世界上出現(xiàn)第一輛馬車式三輪汽車,一直到20世紀(jì)20年代末,美國(guó)共有超過20萬(wàn)人死于車禍。其中一戰(zhàn)后的最初四年,因車禍去世的美國(guó)人,超過了在歐洲戰(zhàn)場(chǎng)犧牲的人數(shù)。
《美國(guó)城市汽車時(shí)代的黎明》一書作者彼得·諾頓稱,“翻閱20世紀(jì)頭二十年美國(guó)各大城市的報(bào)紙,你會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)的人非常憎惡汽車和司機(jī),數(shù)量多到難以置信。”
在這種情況下,人們開始思考是否可以通過自動(dòng)駕駛技術(shù),以取代那些駕駛技術(shù)糟糕的司機(jī),減少傷亡率。而且,在無人駕駛接管車輛之后,尤其是在高速公路上,人們還能順便休息或者在車?yán)镞M(jìn)行娛樂活動(dòng)。
直到現(xiàn)在,全世界每年仍有超過100萬(wàn)人死于車禍。在中國(guó),每年有超過10萬(wàn)人死于交通事故,在美國(guó),這個(gè)數(shù)字是3.7萬(wàn),其中94%都是人為失誤造成的。
但截止目前,無人駕駛汽車是否真的更安全的確鑿證據(jù),還沒有任何人能拿的出來。此外,自動(dòng)駕駛汽車的里程數(shù)仍然與人類駕駛員的里程數(shù)相差甚遠(yuǎn),因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車目前的行駛地點(diǎn)和條件都嚴(yán)重受限。
因此,即使自動(dòng)駕駛比人類駕駛安全十倍,一次事故的發(fā)生,也會(huì)將自動(dòng)駕駛推向地獄。
2018年3月的一個(gè)夜晚,亞利桑那州坦佩市郊區(qū),一輛Uber自動(dòng)駕駛汽車撞到一位女子,致其死亡。華爾街日?qǐng)?bào)稱,這是已知的首例無人駕駛致使行人死亡的事故。事故發(fā)生后,Uber臨時(shí)暫停了在坦佩、舊金山、匹茲堡和多倫多的自動(dòng)駕駛車輛路測(cè)。
而Uber這一撞,直接撞出了一場(chǎng)全球性的自動(dòng)駕駛危機(jī),它直接打破了公眾和政府對(duì)于這項(xiàng)技術(shù)剛剛建立起來的巨大信任。
在此之前,自動(dòng)駕駛導(dǎo)致的交通事故就已經(jīng)發(fā)生多起,但傷亡多是駕駛員。僅在2016年,特斯拉Autopilot系統(tǒng)相關(guān)事故就發(fā)生了6起。
1月20日,河北邯鄲,一男子駕駛特斯拉Model S撞上一輛正在作業(yè)的道路清掃車,不幸身亡,這也是特斯拉自動(dòng)駕駛的全球首例致死事故。5月7號(hào),一位特斯拉Model S的車主在開啟自動(dòng)駕駛模式的情況下,超速撞到正在垂直橫穿高速的白色拖掛卡車,當(dāng)場(chǎng)身亡,隨后NHTSA介入調(diào)查。此后,瑞士、德國(guó)也接連發(fā)生了兩起。
如今4年過去,特斯拉因自動(dòng)駕駛導(dǎo)致的交通事故,至少又新增了21起(根據(jù)NHTSA最新披露)。
而這些事故,不僅對(duì)行業(yè)是一次巨震,對(duì)消費(fèi)者來說,也是一次毀滅性的打擊。
2018年4月,美國(guó)汽車協(xié)會(huì)曾對(duì)1000多人進(jìn)行過一次電話調(diào)查,結(jié)果顯示,在Uber的那起自動(dòng)駕駛致死事故發(fā)生后,人們對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的信任度急速下降,近四分之三的美國(guó)人表達(dá)了對(duì)自動(dòng)駕駛的恐懼,2/3的成年人甚至不愿意與自動(dòng)駕駛汽車共享道路,他們覺得沒有安全感。其中女性最害怕這項(xiàng)技術(shù),有83%的人明確表示不會(huì)乘坐自動(dòng)駕駛汽車。數(shù)據(jù)量雖少,但也能從側(cè)面證明,頻頻發(fā)生的自動(dòng)駕駛安全事故,正在慢慢摧毀一部分人對(duì)自動(dòng)駕駛建立起來的本就不牢靠的信心。
如今,蔚來汽車這一撞,信心又被打的稀碎了。
派別之爭(zhēng),誰(shuí)是更優(yōu)解?
信任危機(jī)難解,技術(shù)路線也存在分歧。
時(shí)間回到2004年。這一年汽車界發(fā)生了兩件大事,一件是馬斯克給幾乎走投無路的特斯拉投了一筆640萬(wàn)美元的資金,成為特斯拉董事長(zhǎng);另一件是美國(guó)絕密軍事機(jī)構(gòu)DARPA(美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局),在莫哈維沙漠開啟了后來延續(xù)三屆的DARPA Grand Challenge無人駕駛汽車大賽。
2001年美國(guó)入侵阿富汗,為了應(yīng)對(duì)路邊炸彈引起的大量傷亡,美國(guó)國(guó)會(huì)對(duì)DARPA提出,在2015年軍方三分之一車輛必須進(jìn)行無人駕駛。但直到2003年伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)爆發(fā),DARPA的無人駕駛項(xiàng)目依然沒有明顯進(jìn)展。
造不出來車怎么辦?美國(guó)國(guó)會(huì)就授權(quán)DARPA組織了無人駕駛汽車大賽,并為獲勝團(tuán)隊(duì)提供100萬(wàn)到200萬(wàn)的獎(jiǎng)金。
不曾想,DARPA僅通過三場(chǎng)大賽,就把自動(dòng)駕駛技術(shù)的落地推進(jìn)了數(shù)十年。奠定了如今所有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu):感知層,決策層,執(zhí)行層。
簡(jiǎn)單說,感知層=眼睛,決策層=大腦,執(zhí)行層=四肢。
感知層主要由各類外部傳感器組成,包括激光雷達(dá),超聲波雷達(dá),高清攝像頭等等,用來對(duì)周圍環(huán)境感知、建模。決策層主要由硬件+軟件算法組成,處理、理解傳感器所獲取的環(huán)境數(shù)據(jù),決定如何處理目前路況。執(zhí)行層則主要由各級(jí)電動(dòng)、電控系統(tǒng)組成,負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)命令動(dòng)作。
第二屆大賽中,引入計(jì)算機(jī)視覺(攝像頭)的傳感器方案,和激光雷達(dá)為主導(dǎo)的傳感器方案,就貫穿了此后十年自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展歷程。
兩個(gè)技術(shù)方案的代表,分別是特斯拉和Waymo。
如你所知,特斯拉一直都是純視覺自動(dòng)駕駛最堅(jiān)定的支持者,馬斯克本人更是非常極端,對(duì)任何雷達(dá)都嗤之以鼻。
在2019年的特斯拉“Autonomy Day”產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上,他直言“任何依靠激光雷達(dá)(開發(fā)自動(dòng)駕駛)的人注定完蛋。這些昂貴的傳感器毫無必要,就像是長(zhǎng)了一堆昂貴的闌尾,你們會(huì)明白的。”
今年5月份,特斯拉宣布北美市場(chǎng)生產(chǎn)的Model 3和Model Y兩款車型不再搭載雷達(dá),這意味著特斯拉要放棄一切雷達(dá),用攝像頭作為唯一的感知設(shè)備。即使是百度Apollo都不敢這么干。
為什么馬斯克如此反對(duì)激光雷達(dá)?其中一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題就是:激光雷達(dá),真的太太太貴了。
2012年一輛Waymo無人駕駛車的成本15萬(wàn)美元,僅激光雷達(dá)就占了其中50%,單顆售價(jià)高達(dá)7.5萬(wàn)美元。這直接阻礙了Waymo商業(yè)化落地的速度。無奈之下,谷歌開始自研激光雷達(dá)技術(shù),直到2017年,才宣布激光雷達(dá)單顆成本從7.5萬(wàn)美元下降到7500美元。
縱然成本高,但相較于視覺傳感器方案,激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)在于有更強(qiáng)大的感知能力,測(cè)量精度更高,比如像特斯拉無法識(shí)別白色貨車這種現(xiàn)象,就不會(huì)發(fā)生。在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域中,大家對(duì)激光雷達(dá)的融合方案幾乎是一路綠燈。而且現(xiàn)階段很多高精度地圖的測(cè)繪,也是通過激光雷達(dá)完成的,依賴高精度地圖的自動(dòng)駕駛方案,選擇激光雷達(dá)就更加順理成章。
2021年,激光雷達(dá)進(jìn)入量產(chǎn)元年。蔚來汽車、小鵬等主流造車新勢(shì)力都開始采用激光雷達(dá)方案。傳統(tǒng)車廠中,奧迪、寶馬、日產(chǎn)、豐田等也都宣布將應(yīng)用激光雷達(dá)。
但關(guān)于二者誰(shuí)是更優(yōu)解,至今仍沒有定論。
但彼此都不服。今年1月份,德國(guó)Manager Magazin在對(duì)前Waymo CEO John Krafik專訪時(shí),Krafcik重提舊事,談起延續(xù)多年的自動(dòng)駕駛路線之爭(zhēng),矛頭直指特斯拉。“特斯拉還算不上Waymo的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,因?yàn)樘厮估龅氖禽o助駕駛系統(tǒng),而非無人駕駛系統(tǒng)。”
而馬斯克隨后便發(fā)推特回應(yīng):“令人驚訝,特斯拉的AI硬件和軟件比Waymo的都要好”。
多久實(shí)現(xiàn)盈利?
激光雷達(dá)的成本僅僅是冰山一角,無人駕駛技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過程,就是一個(gè)鈔票粉碎的過程,投入了,不一定就有成果。
不少企業(yè)已經(jīng)中途放棄。
去年底,Uber將自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)出售給自動(dòng)駕駛技術(shù)開發(fā)商Aurora;它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、硅谷明星Zoox被亞馬遜收購(gòu);自動(dòng)駕駛明星創(chuàng)業(yè)公司Drive.AI賣身蘋果,它的聯(lián)合創(chuàng)始人你一定聽過,百度前首席科學(xué)家吳恩達(dá)。
活下來的代表,通用旗下的自動(dòng)駕駛公司Cruise ,2016年~2019年四年虧損25.12億美元;Waymo 2019年收入僅數(shù)十萬(wàn)美元,運(yùn)營(yíng)成本卻高達(dá)10億美元。
截止目前,全球L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛幾乎都沒實(shí)現(xiàn)盈利,而這還將會(huì)持續(xù)很多年。
自動(dòng)駕駛商業(yè)化的緩慢進(jìn)程,也讓Robotaxi行業(yè)人才頻繁流失,一些早期參與Robotaxi的企業(yè)開始轉(zhuǎn)型,參與到技術(shù)上更加容易實(shí)現(xiàn)的輔助駕駛領(lǐng)域。就連Waymo今年以來也面臨著巨大的人才損失。年初Waymo公司CEO、CFO以及貨車產(chǎn)品和自動(dòng)化伙伴關(guān)系負(fù)責(zé)人等一批高管紛紛離職。知情人士說,許多高管對(duì)Waymo自動(dòng)駕駛技術(shù)開發(fā)進(jìn)展緩慢感到沮喪。
這背后需要認(rèn)清一個(gè)現(xiàn)實(shí)是,自動(dòng)駕駛技術(shù)的落地仍需時(shí)日。
自動(dòng)駕駛真正成熟大致需要三個(gè)階段:技術(shù)成熟、商業(yè)成熟和法規(guī)成熟。
目前行業(yè)整體還處在第一個(gè)階段,技術(shù)沒有完全成熟,大規(guī)模商業(yè)化沒有開始。而在未來一段時(shí)間,自動(dòng)駕駛車輛造價(jià)和運(yùn)營(yíng)成本依然會(huì)非常高昂,道路交通長(zhǎng)期需要人工駕駛和自動(dòng)駕駛并存。
理想汽車創(chuàng)始人李想就曾坦言,自動(dòng)駕駛的很多玩家目前仍卡在L3級(jí)別,沒有人做得很好,“安全冗余做得不夠”,例如攝像頭、執(zhí)行機(jī)構(gòu)的剎車轉(zhuǎn)向等,車規(guī)級(jí)的芯片技術(shù)也需要提升。
此外,在法律法規(guī)層面上,國(guó)內(nèi)對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的態(tài)度也十分謹(jǐn)慎。
例如,《道路交通安全法》《公路法》《保險(xiǎn)法》等都很少涉及這方面的內(nèi)容。雖然部分地區(qū)已陸續(xù)開放有道路測(cè)試區(qū)域、頒發(fā)試運(yùn)營(yíng)牌照等,但自動(dòng)駕駛汽車高速公路測(cè)試、載人測(cè)試以及地圖應(yīng)用等方面依然受限。
馭勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO吳甘沙認(rèn)為,今天的機(jī)器學(xué)習(xí)算法最怕的就是不確定的開放環(huán)境,因?yàn)閺谋举|(zhì)上來說,它是一種基于特定數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的歸納法。機(jī)器看到過的,就懂;沒看到過的,就不懂。目前來看,自動(dòng)駕駛算法還是弱人工智能,沒有達(dá)到通用人工智能的地步,不能根據(jù)常識(shí)判斷,不能做因果推理,也不會(huì)舉一反三、觸類旁通。
所以,在新一代智能駕駛算法出現(xiàn)之前,必須得確保自動(dòng)駕駛汽車見過的所有場(chǎng)景萬(wàn)無一失。在很多半封閉環(huán)境里,智能駕駛算法能夠更容易地將所有場(chǎng)景收入數(shù)據(jù)庫(kù)中。但對(duì)于全開放道路的實(shí)現(xiàn),就會(huì)變得很難。
針對(duì)自動(dòng)駕駛車輛路測(cè)在法規(guī)和政策上的限制,中國(guó)工程院院士李德毅在去年的中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇上還曾建議,應(yīng)在全國(guó)城際公路和高速公路開放特定時(shí)間、特定路段的特定車道,連通各地區(qū)測(cè)試場(chǎng),允許自動(dòng)駕駛車輛加入和人工駕駛車輛混合運(yùn)行。
他頗為形象地說,如果無人駕駛不能像人一樣具備學(xué)習(xí)能力,不能應(yīng)對(duì)各種邊緣工況,即使在公路上行駛了幾百萬(wàn)公里,也不能夠獲得駕照。
當(dāng)然,從行業(yè)發(fā)展角度考慮,法規(guī)政策的完善只是時(shí)間早晚問題。但在自動(dòng)駕駛商業(yè)化之前,自動(dòng)駕駛企業(yè)能否找到自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力,以及能否獲得更多的糧食以備過冬,是現(xiàn)階段需要迫切解決的問題。
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