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全国服务区域：
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、水磨沟区、达坂城区、头屯河区、米东区、新市区、天山区、沙依巴克区)
河池市(南丹县、环江毛南族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、凤山县、天峨县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、都安瑶族自治县、宜州区)
河源市(和平县、源城区、紫金县、连平县、龙川县、东源县)
周口市(鹿邑县、淮阳区、川汇区、项城市、扶沟县、沈丘县、西华县、商水县、太康县、郸城县)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、芒市、盈江县、梁河县)
桂林市(灌阳县、全州县、资源县、临桂区、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、雁山区、象山区、平乐县、秀峰区、荔浦市、灵川县、叠彩区、七星区、阳朔县、兴安县)
临沧市(凤庆县、沧源佤族自治县、云县、镇康县、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)
呼和浩特市(清水河县、回民区、和林格尔县、武川县、新城区、土默特左旗、托克托县、赛罕区、玉泉区)
焦作市(马村区、解放区、博爱县、孟州市、山阳区、修武县、中站区、沁阳市、温县、武陟县)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、大方县、黔西市、七星关区、金沙县、纳雍县、织金县、赫章县)
徐州市(丰县、云龙区、鼓楼区、沛县、铜山区、贾汪区、邳州市、睢宁县、泉山区、新沂市)
阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、黑水县、阿坝县、九寨沟县、茂县、汶川县、壤塘县、若尔盖县、小金县、理县、红原县、金川县、松潘县)
吉安市(安福县、峡江县、吉州区、万安县、泰和县、吉水县、井冈山市、吉安县、青原区、永新县、永丰县、遂川县、新干县)
池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)
嘉峪关市
潍坊市(奎文区、昌乐县、诸城市、寒亭区、昌邑市、潍城区、临朐县、高密市、寿光市、安丘市、坊子区、青州市)
崇左市(天等县、龙州县、江州区、大新县、凭祥市、宁明县、扶绥县)
荆州市(荆州区、沙市区、江陵县、公安县、松滋市、监利市、洪湖市、石首市)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
聊城市(莘县、东昌府区、高唐县、茌平区、阳谷县、冠县、临清市、东阿县)
大同市(新荣区、左云县、云州区、阳高县、灵丘县、平城区、云冈区、浑源县、广灵县、天镇县)
广西壮族自治区
连云港市(连云区、灌云县、东海县、海州区、赣榆区、灌南县)
淮北市(杜集区、烈山区、相山区、濉溪县)
宁夏回族自治区
十堰市(郧西县、竹山县、茅箭区、竹溪县、房县、张湾区、郧阳区、丹江口市)
黄石市(下陆区、黄石港区、铁山区、西塞山区、阳新县、大冶市)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
咸宁市(崇阳县、咸安区、通城县、赤壁市、嘉鱼县、通山县)
滁州市(凤阳县、定远县、明光市、全椒县、琅琊区、南谯区、天长市、来安县)
江门市(蓬江区、新会区、江海区、开平市、鹤山市、台山市、恩平市)
达州市(大竹县、达川区、通川区、开江县、宣汉县、万源市、渠县)
常德市(鼎城区、安乡县、澧县、汉寿县、临澧县、津市市、石门县、武陵区、桃源县)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
来宾市(金秀瑶族自治县、武宣县、象州县、忻城县、兴宾区、合山市)
丹东市(宽甸满族自治县、东港市、凤城市、振安区、振兴区、元宝区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿图什市、阿克陶县)
伊春市(大箐山县、南岔县、伊美区、汤旺县、友好区、金林区、铁力市、丰林县、乌翠区、嘉荫县)
岳阳市(岳阳县、岳阳楼区、汨罗市、湘阴县、临湘市、华容县、云溪区、君山区、平江县)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县、北票市、朝阳县、凌源市、双塔区)
三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)
临汾市(乡宁县、吉县、浮山县、襄汾县、蒲县、永和县、洪洞县、大宁县、翼城县、安泽县、隰县、侯马市、古县、曲沃县、汾西县、霍州市、尧都区)
保山市(施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市、隆阳区)
铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)
营口市(老边区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市、站前区、西市区)
汉中市(洋县、佛坪县、留坝县、宁强县、城固县、略阳县、西乡县、镇巴县、南郑区、汉台区、勉县)
南京市(雨花台区、六合区、鼓楼区、溧水区、江宁区、建邺区、玄武区、浦口区、高淳区、栖霞区、秦淮区)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、牙克石市、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、满洲里市、扎兰屯市、扎赉诺尔区、根河市、新巴尔虎左旗、阿荣旗、额尔古纳市)
丽水市(龙泉市、莲都区、松阳县、缙云县、云和县、遂昌县、青田县、庆元县、景宁畲族自治县)
陇南市(礼县、成县、西和县、两当县、徽县、宕昌县、武都区、文县、康县)
衡水市(故城县、桃城区、武强县、景县、安平县、饶阳县、深州市、枣强县、冀州区、阜城县、武邑县)
亳州市(利辛县、蒙城县、涡阳县、谯城区)
白城市(洮南市、镇赉县、大安市、通榆县、洮北区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、布尔津县、哈巴河县、福海县、青河县、富蕴县、吉木乃县)
长治市(壶关县、黎城县、襄垣县、平顺县、潞城区、沁源县、武乡县、潞州区、沁县、长子县、屯留区、上党区)
太原市(杏花岭区、阳曲县、古交市、清徐县、晋源区、娄烦县、万柏林区、小店区、尖草坪区、迎泽区)
娄底市(新化县、涟源市、冷水江市、娄星区、双峰县)
延安市(延长县、黄龙县、吴起县、延川县、洛川县、安塞区、黄陵县、宝塔区、甘泉县、志丹县、子长市、富县、宜川县)
长沙市(望城区、天心区、开福区、岳麓区、宁乡市、浏阳市、芙蓉区、长沙县、雨花区)
白山市(靖宇县、抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市)
鹤岗市(向阳区、萝北县、兴安区、兴山区、工农区、南山区、东山区、绥滨县)
湖州市(南浔区、安吉县、德清县、长兴县、吴兴区)
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广安市(武胜县、华蓥市、前锋区、岳池县、广安区、邻水县)
洛阳市(伊川县、老城区、洛宁县、宜阳县、洛龙区、新安县、偃师区、栾川县、西工区、嵩县、孟津区、瀍河回族区、涧西区、汝阳县)
佛山市(高明区、禅城区、三水区、顺德区、南海区)
昭通市(镇雄县、大关县、昭阳区、鲁甸县、巧家县、永善县、盐津县、威信县、彝良县、水富市、绥江县)
九江市(瑞昌市、修水县、共青城市、柴桑区、浔阳区、都昌县、德安县、濂溪区、湖口县、武宁县、彭泽县、永修县、庐山市)
赤峰市(翁牛特旗、松山区、克什克腾旗、红山区、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、元宝山区、敖汉旗、巴林右旗、喀喇沁旗、宁城县)
阿克苏地区(库车市、温宿县、柯坪县、沙雅县、阿瓦提县、拜城县、乌什县、阿克苏市、新和县)
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安阳市(林州市、殷都区、文峰区、内黄县、安阳县、汤阴县、滑县、龙安区、北关区)
钦州市(浦北县、钦北区、灵山县、钦南区)
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甘孜藏族自治州(九龙县、新龙县、丹巴县、雅江县、泸定县、理塘县、康定市、炉霍县、白玉县、道孚县、色达县、甘孜县、巴塘县、德格县、得荣县、稻城县、乡城县、石渠县)
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泰州市(高港区、海陵区、姜堰区、泰兴市、靖江市、兴化市)
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此次发布的商业航天卓越供应平台就像一个商业卫星全产业链的大超市，包括商品库、线上商城、线下超市等，相关单位和企业可以通过这个平台采购卫星核心部件、关键设备乃至技术服务。
中国空间技术研究院杨晓宁：我们首批发布了200多种产品，这产品有100多种实物产品，还有八十几种服务等等，主要是把航天人这些年，作为航天“国家队”积累下来的这些技术、方法、产品，整个都开发出来放到这里，供大家选购。
据介绍，该平台建成后，将通过“模块化设计+工业化生产+一体化服务”，推动商业航天技术和产品的标准化、模块化和低成本化，促进供应链发展。
中国空间技术研究院杨晓宁：商业航天不是某个公司的事，它是个国家战略，国家队的加入有利于这个行业的高质量发展，把最好的产品，最好的服务，最好的管理，最好的经验加载到商业航天上，才能助推商业航天高质量发展。
记者4月19日从广州铁路公安局深圳公安处获悉，近日，一名旅客在深圳北站强行阻挡列车车门关闭，已构成“妨碍交通工具正常行驶”违法行为，被深圳铁路警方行政拘留。
4月18日13时许，由东莞南站开往厦门站的D2404次列车停靠在深圳北站3站台准备发出。正当列车车门缓缓关闭时，车内一名女子因同行人还未上车，竟强行用身体阻挡车门，阻止列车关门发车。
现场两名铁路工作人员见状立即上前制止，但女子情绪激动，全然不顾工作人员的劝阻和其他乘客焦急的目光。直到女子的三名同行人赶到，女子这才离开车门，随后列车关门驶离。
经工作，4月19日12时，民警在厦门成功查获该女子，其对自己妨碍交通工具正常行驶的违法行为供认不讳。依据《中华人民共和国治安管理处罚法》第二十三条之规定，铁路警方依法对其处以行政拘留。
来源：广州日报新花城
专题：2025商界木兰年会
文|《中国企业家》记者闫俊文
编辑|张晓迪
图片来源|中企图库
4月18日~19日，由《中国企业家》杂志社主办的2025（第十七届）商界木兰年会在北京举办。在“开幕对话”环节，数坤科技创始人、CEO马春娥作为主理人，与明势创投创始合伙人黄明明、中科闻歌董事长王磊、零一万物联合创始人马杰、腾讯设计杰出专家陈妍，围绕“大模型迭代”进行了访谈对话。
精彩观点如下：
1．如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek、MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。
2．技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的。
3．当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
4．通用的Agent，在中国只有两家半大厂的机会。
5．创业者经常犯的一个误区叫线性外推。刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，大多数的情况是，轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
6．大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人。
7.Agent端记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，但远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
以下为对话实录，有删减：
头部公司共识：将军赶路不追小兔
马春娥：大模型技术正加速向千行百业渗透，企业在推动大模型商业化落地时最需要突破的核心瓶颈是什么？
黄明明：如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek，我们投的MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。用一句老话来说，“将军赶路不追小兔”，技术正在疾速驶向未来的列车上，现在让大家跳下车抓紧时间去做商业化，至少我们对投资的大模型公司没有这样的压力和期望值。
春节的时候，理想汽车创始人李想给我发了一个图片，人类过去的应用上达到一亿用户的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但我觉得DeepSeek这个团队卓越的地方在于没有停下来。那时候，大家都在用，抱怨怎么老是宕机，服务不好。这是泼天的财富，但DeepSeek没有停下来，说我去布服务器，把几个亿的用户服务好，他们继续向AGI的高峰攀登。
明势创投创始合伙人黄明明
技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的，今天所有中国最优秀的头部公司，春节后，我们谈过一圈，大家达成了一个共识，将军赶路不追小兔，所有人应该朝着人类文明的更高峰攀登。
王磊：我们做垂直赛道，坚持的一个方法论就是数据、模型和决策，尤其从业务决策的角度去反过来看数据和模型怎么结合，再去发挥出我们过去一些想做但做不到，有了模型之后可能实现的一些场景和工作。
我们讲三个阶段，模型初期是发挥一个升级的作用，中期要发挥一个泛化到行业赋能的作用，长期来讲我们希望它能够起到行业革新的作用。
马杰：第一，我们喜欢跟什么样的人合作？我们不看它有没有数据，这个场景是不是立刻能AI化，甚至不看它有没有预算，我们看的第一件事情是这位创始人、董事长是不是有对AI必须要做出变革的决心。
AI本身是一个非常牛的生产力，但是它只是生产力，所有的价值来自于领域，领域中的价值从哪里来？价值的流动是：当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
新的生产力解决了过去很多没有解决的问题，还创造出了很大的新增价值，新增价值也是看谁有信心和决心去把它抓住。
陈妍：第一，在腾讯，并不是每一个部门都在做大模型研发，我们也有长期运营的一些业务。我们可能要思考一件事情，自己深耕很久的研发过程以及产品用户体验的全过程里，有哪一部分的工作是可以跟大模型结合，进行提效以及创新，这个思考是要伴随着工作的每一个环节里面。
第二，我觉得大模型的创新一定不是无中生有的，如果我们在这个领域积累得越深，那我们在这个领域里去拥抱大模型所取得的成功的几率越大。
创业者不要做线性外推
马春娥：现在如果去创业，有哪些建议，当前AI发展面临哪些挑战和难题？
黄明明：第一，DeepSeek是中国过去30年在硬件、软件和人工智能技术持续积累的一个必然的结果，你看到的只是冰山上的一角。在未来的5年、10年会有更多的DeepSeek时刻的涌现。
第二点，有种说法，中国的AI创业者缺算力，或者缺全球顶尖AI的人才，缺资金，资金的量级和海外顶尖的大模型公司差了1~2个数量级，但我觉得都不缺，DeepSeek得到了主流美国技术行业的认可。
有一点很核心的叫敢为人先，过去30年，我们积累下的底子，是通过成为别人的供应商帮别人打工。到了今天，当这些底层的硬件、软件和人工智能技术结合在一起的时候，我们会在很多领域产生一些原始性的创新，今天的创业者不要简单复制美国的模式。
创业者经常犯的一个误区叫线性外推。今天刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，就是传统行业+AI，我们看到大多数的情况是轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
创业者应避开主力模型厂商和大厂的主力赛道。我觉得通用型的Agent一定会到来，在1~2年之内，我们今天在座的所有人都会有一个自己通用的AI助理，它帮你处理日常的文件、电话，订机票、订酒店，但是对不起，这样通用的Agent，我认为在中国只有两家半大厂的机会。
王磊：第一，多模态大模型过于注重于机器本身端到端的生成，我们在做图、文、音生成时，需要把用户的创造力和机器的创造力结合在一起。
中科闻歌董事长王磊
第二，在混合模态的语义理解方面，图、文、音、视频或者更泛模态的东西，怎么能够在一个语义框架里面去做理解和认知，这个目前关注还是有点少，ChatGPT-4o也做了一些识别文本、识别照片的动作，但是在更加丰富的语义内容里面的一些因果关系或者是相关关系的识别，甚至是一些推理，不同模态的信号输入以后，怎么样去做统一的理解和决策？
多模态未来肯定是往泛模态方向去发展，除了关注生成之外，还要关注统一语义框架下的理解，这对行业的突破是非常关键和重要的。
马杰：不管企业是大是小，都在AI这个巨大的浪潮中有非常大的机会，比如有的行业偏传统，可能规模很大，但是数据的积累信息化、智能化还没有做好，能不能做这件事情？其实我觉得是可以的，核心是要有决心。
有人说AI可能会剥夺年轻人的工作机会，特别是像年轻一点的入门级的这些设计师、程序员，但我看到了更多的机会。有了AI赋能，入门级的销售人员可以瞬间变成一个行业的资深销售，有些行业的人才是不足的，但在大模型的帮助下，反而用一个聪明的新人就可以解决这个问题。
陈妍：第一，数据，数据是做大模型的人天天都要想的事情，不管是更深度的垂类数据，还是通用的数据，我们希望是合规并且优良的数据。大模型就是这样的，你喂垃圾，它就会吐垃圾。
腾讯设计杰出专家陈妍
另外一个点，在具体的落地应用上面，其实大家现在用到的大模型更多还是裸模，用到实际工作还需要很多应用的转换。
Agent还没到卷成本的地步
马春娥：未来的1至3年，你们看到了哪些行业趋势，对企业家有哪些建议？
黄明明：现在是先训语言模型，再训VLM（视频语言模型），将来一定是语言模型和VLM融合在一起再train（训练）。我再举一个更有意思的例子，模型对物理世界的理解和对我们人类知识的理解，这两点是同等作用，甚至是齐头并进的。
怎么对物理世界的理解、对Agent端的记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
王磊：AI走向行业，首先有一个正确的观念去认知它，AI这个技术现在处于什么地方，它的长处和短处是什么？尤其是DeepSeek出来以后，大家的认知越来越正确和客观，这需要大家用开放的心态去拥抱，这个过程需要由点上的升级到面上的赋能，最后到行业级的革新，应该是一个循序渐进的过程，这是未来3~5年我们一定可以看到的一个场景和局面。
马杰：未来谁都会用到AI，甚至它就在你公司里，你只是决策，要招几个程序员，招几个AI训练工程师，未来AI就是这样，无处不在，而且它很普惠。
零一万物联合创始人马杰
AI的价格从前年的几十美元每百万token，到现在，中国平均价格已经是1元人民币每百万token了，这个价格的飞速下降以及性能的飞速提升，已经接近或者到达这个技术的普惠点了。
陈妍：大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人，所以对于普通人，每一个生活在这个年代的人来说，拥抱大模型，多去体验它，继续在自己的行业里深耕，某一天就能够迸发出我们的灵感和创新。
新闻结尾
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