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白山市(靖宇县、抚松县、临江市、浑江区、江源区、长白朝鲜族自治县)

长治市(潞州区、壶关县、平顺县、潞城区、武乡县、沁县、黎城县、屯留区、上党区、襄垣县、沁源县、长子县)

钦州市(灵山县、钦北区、浦北县、钦南区)

菏泽市(牡丹区、定陶区、郓城县、曹县、鄄城县、巨野县、东明县、成武县、单县)

池州市(青阳县、贵池区、石台县、东至县)

三沙市(西沙区、南沙区)

永州市(新田县、道县、东安县、宁远县、冷水滩区、蓝山县、江永县、零陵区、江华瑶族自治县、祁阳市、双牌县)

随州市(曾都区、广水市、随县)

松原市(长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、宁江区)

鹤岗市(兴山区、绥滨县、兴安区、萝北县、向阳区、东山区、工农区、南山区)

南昌市(青山湖区、南昌县、新建区、东湖区、西湖区、进贤县、安义县、青云谱区、红谷滩区)

景德镇市(乐平市、珠山区、昌江区、浮梁县)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县)

益阳市(沅江市、南县、安化县、赫山区、桃江县、资阳区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、伊宁市、奎屯市、巩留县、霍尔果斯市、尼勒克县、特克斯县、霍城县、伊宁县、新源县、察布查尔锡伯自治县)

佳木斯市(郊区、东风区、富锦市、抚远市、同江市、汤原县、桦川县、前进区、向阳区、桦南县)

信阳市(罗山县、新县、浉河区、息县、淮滨县、商城县、平桥区、固始县、潢川县、光山县)

新余市(渝水区、分宜县)

哈尔滨市(巴彦县、尚志市、呼兰区、宾县、延寿县、木兰县、五常市、阿城区、平房区、松北区、南岗区、通河县、方正县、依兰县、双城区、香坊区、道外区、道里区)

新疆维吾尔自治区

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、施秉县、黎平县、镇远县、剑河县、麻江县、榕江县、台江县、岑巩县、丹寨县、锦屏县、三穗县、雷山县、凯里市、从江县、黄平县)

荆门市(京山市、沙洋县、东宝区、钟祥市、掇刀区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

绥化市(兰西县、海伦市、明水县、安达市、北林区、肇东市、望奎县、青冈县、绥棱县、庆安县)

大连市(金州区、瓦房店市、庄河市、西岗区、普兰店区、旅顺口区、沙河口区、甘井子区、长海县、中山区)

茂名市(高州市、茂南区、化州市、信宜市、电白区)

襄阳市(襄州区、襄城区、南漳县、枣阳市、谷城县、保康县、樊城区、宜城市、老河口市)

毕节市(纳雍县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、黔西市、金沙县、七星关区、大方县)

黔南布依族苗族自治州(罗甸县、龙里县、独山县、贵定县、长顺县、荔波县、惠水县、平塘县、三都水族自治县、瓮安县、都匀市、福泉市)

韶关市(仁化县、乐昌市、浈江区、翁源县、新丰县、始兴县、南雄市、武江区、乳源瑶族自治县、曲江区)

咸宁市(咸安区、通山县、崇阳县、嘉鱼县、赤壁市、通城县)

宿迁市(沭阳县、宿豫区、泗阳县、泗洪县、宿城区)

渭南市(潼关县、合阳县、蒲城县、韩城市、华阴市、富平县、白水县、华州区、澄城县、临渭区、大荔县)

泰州市(靖江市、姜堰区、兴化市、海陵区、高港区、泰兴市)

酒泉市(肃州区、敦煌市、玉门市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)

白城市(镇赉县、大安市、通榆县、洮北区、洮南市)

桂林市(叠彩区、阳朔县、灵川县、龙胜各族自治县、七星区、永福县、秀峰区、兴安县、雁山区、资源县、临桂区、荔浦市、平乐县、象山区、全州县、恭城瑶族自治县、灌阳县)

苏州市(吴江区、姑苏区、昆山市、吴中区、虎丘区、太仓市、常熟市、张家港市、相城区)

平凉市(静宁县、崇信县、灵台县、泾川县、崆峒区、华亭市、庄浪县)

朔州市(平鲁区、山阴县、朔城区、怀仁市、右玉县、应县)

湘潭市(韶山市、湘潭县、湘乡市、雨湖区、岳塘区)

昭通市(永善县、威信县、昭阳区、彝良县、镇雄县、盐津县、大关县、水富市、鲁甸县、绥江县、巧家县)

玉溪市(澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、通海县、红塔区、新平彝族傣族自治县、华宁县、江川区、峨山彝族自治县)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

肇庆市(鼎湖区、德庆县、封开县、广宁县、怀集县、四会市、高要区、端州区)

和田地区(民丰县、和田县、于田县、墨玉县、皮山县、洛浦县、策勒县、和田市)

拉萨市(当雄县、林周县、尼木县、城关区、达孜区、墨竹工卡县、曲水县、堆龙德庆区)

滨州市(邹平市、无棣县、滨城区、博兴县、阳信县、沾化区、惠民县)

淮北市(杜集区、烈山区、相山区、濉溪县)

株洲市(芦淞区、天元区、茶陵县、攸县、荷塘区、渌口区、醴陵市、石峰区、炎陵县)

广安市(前锋区、广安区、邻水县、华蓥市、岳池县、武胜县)

西安市(未央区、长安区、莲湖区、雁塔区、新城区、鄠邑区、临潼区、高陵区、灞桥区、周至县、碑林区、阎良区、蓝田县)

鸡西市(密山市、滴道区、城子河区、鸡冠区、麻山区、鸡东县、虎林市、恒山区、梨树区)

新乡市(新乡县、凤泉区、卫辉市、获嘉县、卫滨区、原阳县、红旗区、封丘县、长垣市、牧野区、延津县、辉县市)

柳州市(鹿寨县、鱼峰区、融水苗族自治县、柳南区、柳北区、城中区、融安县、三江侗族自治县、柳江区、柳城县)

济南市(平阴县、历城区、章丘区、商河县、槐荫区、历下区、长清区、市中区、天桥区、济阳区、钢城区、莱芜区)

黄石市(下陆区、西塞山区、阳新县、黄石港区、大冶市、铁山区)

娄底市(娄星区、双峰县、新化县、冷水江市、涟源市)

郑州市(新郑市、中原区、中牟县、金水区、巩义市、上街区、登封市、管城回族区、二七区、惠济区、新密市、荥阳市)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)

阜阳市(阜南县、太和县、颍东区、临泉县、颍州区、颍上县、界首市、颍泉区)

北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)

深圳市(南山区、福田区、坪山区、宝安区、盐田区、龙华区、光明区、罗湖区、龙岗区)

广元市(青川县、旺苍县、朝天区、苍溪县、昭化区、剑阁县、利州区)

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

黑河市(北安市、五大连池市、嫩江市、孙吴县、爱辉区、逊克县)

澳门特别行政区

广州市(花都区、天河区、越秀区、荔湾区、海珠区、黄埔区、番禺区、从化区、南沙区、白云区、增城区)

盐城市(建湖县、射阳县、阜宁县、东台市、盐都区、大丰区、响水县、亭湖区、滨海县)

大庆市(红岗区、龙凤区、大同区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、让胡路区、肇源县、肇州县)

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

临沂市(沂南县、河东区、沂水县、平邑县、费县、兰山区、郯城县、兰陵县、蒙阴县、罗庄区、临沭县、莒南县)

台州市(椒江区、仙居县、路桥区、天台县、黄岩区、临海市、温岭市、玉环市、三门县)

攀枝花市(仁和区、东区、米易县、盐边县、西区)

湛江市(廉江市、遂溪县、雷州市、麻章区、赤坎区、霞山区、吴川市、徐闻县、坡头区)

朝阳市(北票市、朝阳县、凌源市、双塔区、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区)

贺州市(钟山县、昭平县、八步区、平桂区、富川瑶族自治县)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、轮台县、且末县、尉犁县、若羌县、博湖县、和硕县、焉耆回族自治县、和静县)

齐齐哈尔市(讷河市、梅里斯达斡尔族区、依安县、泰来县、龙江县、铁锋区、建华区、富拉尔基区、碾子山区、克东县、昂昂溪区、甘南县、龙沙区、拜泉县、克山县、富裕县)

西宁市(城中区、城西区、湟中区、湟源县、大通回族土族自治县、城北区、城东区)

镇江市(京口区、丹徒区、句容市、扬中市、丹阳市、润州区)

巴中市(南江县、巴州区、平昌县、恩阳区、通江县)

赣州市(赣县区、瑞金市、全南县、于都县、章贡区、龙南市、上犹县、安远县、宁都县、崇义县、石城县、南康区、信丰县、大余县、定南县、兴国县、寻乌县、会昌县)

天水市(秦州区、甘谷县、麦积区、清水县、秦安县、张家川回族自治县、武山县)

宁波市(北仑区、鄞州区、宁海县、余姚市、象山县、慈溪市、江北区、海曙区、奉化区、镇海区)

内江市(资中县、威远县、东兴区、隆昌市、市中区)

宿州市(灵璧县、泗县、埇桥区、砀山县、萧县)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

忻州市(神池县、偏关县、代县、保德县、定襄县、原平市、五台县、五寨县、忻府区、繁峙县、河曲县、岢岚县、静乐县、宁武县)

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

六盘水市(水城区、盘州市、钟山区、六枝特区)

济宁市(兖州区、汶上县、嘉祥县、鱼台县、任城区、金乡县、梁山县、微山县、泗水县、曲阜市、邹城市)

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

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

防城港市(东兴市、防城区、上思县、港口区)

十堰市(丹江口市、竹山县、茅箭区、竹溪县、郧西县、房县、张湾区、郧阳区)

恩施土家族苗族自治州(建始县、利川市、巴东县、鹤峰县、来凤县、咸丰县、恩施市、宣恩县)

无锡市(滨湖区、宜兴市、惠山区、江阴市、锡山区、新吴区、梁溪区)

河源市(和平县、龙川县、紫金县、东源县、连平县、源城区)

银川市(西夏区、永宁县、贺兰县、金凤区、兴庆区、灵武市)

莆田市(秀屿区、城厢区、涵江区、荔城区、仙游县)

  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。

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