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宿迁市(泗阳县、宿城区、泗洪县、沭阳县、宿豫区)








石家庄市(裕华区、新华区、正定县、无极县、晋州市、新乐市、赞皇县、栾城区、井陉矿区、桥西区、鹿泉区、井陉县、行唐县、元氏县、辛集市、藁城区、平山县、高邑县、赵县、长安区、深泽县、灵寿县)








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








昌都市(贡觉县、芒康县、左贡县、江达县、八宿县、察雅县、类乌齐县、边坝县、洛隆县、丁青县、卡若区)  临沂市(莒南县、沂南县、沂水县、郯城县、兰山区、罗庄区、兰陵县、费县、河东区、平邑县、蒙阴县、临沭县)








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








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








玉树藏族自治州(玉树市、称多县、曲麻莱县、治多县、囊谦县、杂多县)








日喀则市(亚东县、萨嘎县、拉孜县、仁布县、桑珠孜区、谢通门县、定日县、南木林县、定结县、昂仁县、白朗县、萨迦县、江孜县、仲巴县、吉隆县、聂拉木县、岗巴县、康马县)  楚雄彝族自治州(楚雄市、大姚县、武定县、禄丰市、永仁县、姚安县、元谋县、南华县、双柏县、牟定县)








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








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








淮南市(大通区、八公山区、田家庵区、寿县、凤台县、谢家集区、潘集区)








甘南藏族自治州(临潭县、合作市、夏河县、舟曲县、碌曲县、玛曲县、卓尼县、迭部县)








榆林市(子洲县、靖边县、府谷县、榆阳区、横山区、绥德县、吴堡县、佳县、定边县、神木市、清涧县、米脂县)








南阳市(内乡县、社旗县、唐河县、宛城区、西峡县、桐柏县、镇平县、方城县、淅川县、卧龙区、南召县、邓州市、新野县)








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








白银市(靖远县、白银区、会宁县、平川区、景泰县)








张家口市(阳原县、涿鹿县、崇礼区、蔚县、桥西区、沽源县、尚义县、怀来县、张北县、怀安县、康保县、桥东区、宣化区、下花园区、万全区、赤城县)








海东市(民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、平安区、乐都区、循化撒拉族自治县)








河池市(天峨县、东兰县、凤山县、环江毛南族自治县、南丹县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、都安瑶族自治县、宜州区)








本溪市(明山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、平山区、南芬区、溪湖区)








徐州市(鼓楼区、睢宁县、泉山区、铜山区、丰县、云龙区、沛县、邳州市、新沂市、贾汪区)








中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)








汕头市(潮阳区、澄海区、濠江区、龙湖区、潮南区、金平区、南澳县)








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








汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)








聊城市(临清市、茌平区、东阿县、高唐县、东昌府区、莘县、阳谷县、冠县)








贺州市(钟山县、昭平县、平桂区、八步区、富川瑶族自治县)
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沧州市(献县、新华区、盐山县、孟村回族自治县、运河区、任丘市、南皮县、沧县、东光县、肃宁县、河间市、泊头市、海兴县、吴桥县、黄骅市、青县)








广元市(朝天区、利州区、剑阁县、旺苍县、青川县、苍溪县、昭化区)








鄂尔多斯市(达拉特旗、鄂托克前旗、康巴什区、杭锦旗、乌审旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、东胜区、准格尔旗)








湘西土家族苗族自治州(凤凰县、龙山县、花垣县、永顺县、古丈县、保靖县、泸溪县、吉首市)  阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)








景德镇市(乐平市、珠山区、昌江区、浮梁县)








大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)








娄底市(新化县、冷水江市、双峰县、娄星区、涟源市)邯郸市(邱县、磁县、复兴区、成安县、大名县、邯山区、临漳县、永年区、涉县、馆陶县、丛台区、广平县、峰峰矿区、曲周县、肥乡区、魏县、武安市、鸡泽县)








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








东莞市








合肥市(包河区、巢湖市、庐阳区、肥西县、庐江县、蜀山区、肥东县、瑶海区、长丰县)








河源市(东源县、连平县、紫金县、龙川县、和平县、源城区)鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)








温州市(洞头区、瓯海区、泰顺县、瑞安市、苍南县、龙湾区、乐清市、平阳县、文成县、永嘉县、龙港市、鹿城区)








运城市(绛县、万荣县、平陆县、永济市、稷山县、河津市、芮城县、新绛县、闻喜县、垣曲县、盐湖区、夏县、临猗县)








开封市(杞县、顺河回族区、禹王台区、尉氏县、兰考县、通许县、祥符区、鼓楼区、龙亭区)








抚顺市(抚顺县、新宾满族自治县、望花区、东洲区、顺城区、清原满族自治县、新抚区)








阳江市(阳东区、阳春市、江城区、阳西县)








宜春市(上高县、靖安县、袁州区、铜鼓县、高安市、万载县、樟树市、宜丰县、奉新县、丰城市)








鹤岗市(向阳区、绥滨县、萝北县、工农区、南山区、东山区、兴山区、兴安区)








白城市(通榆县、大安市、洮北区、洮南市、镇赉县)








辽源市(西安区、龙山区、东丰县、东辽县)








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








博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)








亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)








福州市(鼓楼区、平潭县、晋安区、长乐区、马尾区、永泰县、罗源县、福清市、台江区、闽侯县、闽清县、连江县、仓山区)








淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)








内江市(东兴区、威远县、资中县、隆昌市、市中区)








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

  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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