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潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、册亨县、兴仁市、贞丰县、望谟县、晴隆县、兴义市、安龙县)
儋州市
宁波市(北仑区、江北区、慈溪市、余姚市、象山县、宁海县、海曙区、镇海区、鄞州区、奉化区)
贵港市(覃塘区、平南县、港南区、桂平市、港北区)
陇南市(西和县、宕昌县、武都区、两当县、成县、文县、康县、徽县、礼县)
邯郸市(大名县、涉县、鸡泽县、广平县、曲周县、复兴区、丛台区、成安县、邯山区、磁县、临漳县、峰峰矿区、永年区、肥乡区、武安市、馆陶县、魏县、邱县)
鞍山市(岫岩满族自治县、铁西区、千山区、台安县、立山区、海城市、铁东区)
佛山市(三水区、禅城区、南海区、顺德区、高明区)
呼伦贝尔市(额尔古纳市、海拉尔区、牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、阿荣旗、满洲里市、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、根河市、鄂伦春自治旗)
柳州市(鹿寨县、柳江区、融安县、柳北区、鱼峰区、城中区、融水苗族自治县、柳城县、三江侗族自治县、柳南区)
朔州市(平鲁区、右玉县、应县、朔城区、怀仁市、山阴县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
日照市(岚山区、五莲县、莒县、东港区)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
邢台市(沙河市、巨鹿县、威县、信都区、宁晋县、临西县、南宫市、南和区、平乡县、任泽区、临城县、新河县、襄都区、内丘县、清河县、隆尧县、柏乡县、广宗县)
武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)
北京市(朝阳区、石景山区、西城区、昌平区、东城区、延庆区、房山区、丰台区、顺义区、通州区、海淀区、门头沟区、密云区、平谷区、大兴区、怀柔区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)
呼和浩特市(清水河县、赛罕区、土默特左旗、和林格尔县、玉泉区、武川县、新城区、托克托县、回民区)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
湖州市(安吉县、南浔区、吴兴区、长兴县、德清县)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
齐齐哈尔市(铁锋区、泰来县、富拉尔基区、龙江县、富裕县、梅里斯达斡尔族区、建华区、克东县、龙沙区、昂昂溪区、甘南县、讷河市、依安县、拜泉县、碾子山区、克山县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
宁德市(柘荣县、蕉城区、周宁县、古田县、寿宁县、霞浦县、福安市、福鼎市、屏南县)
酒泉市(敦煌市、肃州区、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县、玉门市、金塔县)
喀什地区(英吉沙县、泽普县、岳普湖县、叶城县、疏勒县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、麦盖提县、疏附县、巴楚县、莎车县)
本溪市(南芬区、溪湖区、平山区、本溪满族自治县、明山区、桓仁满族自治县)
塔城地区(乌苏市、沙湾市、裕民县、塔城市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县)
崇左市(宁明县、天等县、扶绥县、龙州县、江州区、凭祥市、大新县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、盈江县、陇川县、瑞丽市)
石河子市(昆玉市、铁门关市、五家渠市、北屯市、白杨市、双河市、新星市、图木舒克市、胡杨河市、阿拉尔市、可克达拉市)
安庆市(迎江区、潜山市、大观区、怀宁县、宜秀区、桐城市、太湖县、望江县、宿松县、岳西县)
六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)
三沙市(南沙区、西沙区)
日喀则市(亚东县、萨嘎县、仲巴县、定日县、南木林县、康马县、岗巴县、昂仁县、谢通门县、拉孜县、定结县、萨迦县、江孜县、聂拉木县、白朗县、仁布县、吉隆县、桑珠孜区)
连云港市(赣榆区、连云区、东海县、海州区、灌云县、灌南县)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、盘山县、大洼区)
江门市(江海区、新会区、蓬江区、恩平市、开平市、台山市、鹤山市)
葫芦岛市(绥中县、龙港区、兴城市、南票区、建昌县、连山区)
廊坊市(广阳区、永清县、文安县、香河县、三河市、固安县、大城县、大厂回族自治县、霸州市、安次区)
莆田市(秀屿区、仙游县、城厢区、荔城区、涵江区)
芜湖市(无为市、弋江区、繁昌区、湾沚区、南陵县、鸠江区、镜湖区)
龙岩市(永定区、武平县、新罗区、长汀县、连城县、漳平市、上杭县)
安康市(汉阴县、岚皋县、镇坪县、汉滨区、白河县、紫阳县、宁陕县、石泉县、平利县、旬阳市)
随州市(曾都区、随县、广水市)
新疆维吾尔自治区
平顶山市(湛河区、鲁山县、郏县、新华区、舞钢市、石龙区、汝州市、叶县、卫东区、宝丰县)
伊春市(南岔县、金林区、伊美区、铁力市、丰林县、乌翠区、友好区、大箐山县、汤旺县、嘉荫县)
玉树藏族自治州(杂多县、玉树市、囊谦县、治多县、称多县、曲麻莱县)
温州市(瓯海区、鹿城区、苍南县、文成县、瑞安市、龙湾区、龙港市、平阳县、泰顺县、永嘉县、洞头区、乐清市)
襄阳市(襄城区、谷城县、保康县、老河口市、樊城区、枣阳市、南漳县、襄州区、宜城市)
张家口市(怀安县、崇礼区、张北县、万全区、蔚县、下花园区、阳原县、桥西区、赤城县、沽源县、宣化区、桥东区、涿鹿县、尚义县、怀来县、康保县)
荆州市(监利市、荆州区、石首市、江陵县、公安县、洪湖市、松滋市、沙市区)
山南市(措美县、曲松县、隆子县、错那市、洛扎县、桑日县、贡嘎县、扎囊县、琼结县、乃东区、加查县、浪卡子县)
周口市(鹿邑县、太康县、扶沟县、商水县、淮阳区、郸城县、川汇区、沈丘县、西华县、项城市)
洛阳市(嵩县、栾川县、老城区、洛龙区、宜阳县、新安县、偃师区、汝阳县、瀍河回族区、西工区、伊川县、涧西区、孟津区、洛宁县)
营口市(鲅鱼圈区、站前区、盖州市、西市区、大石桥市、老边区)
丹东市(凤城市、元宝区、宽甸满族自治县、东港市、振兴区、振安区)
阳泉市(平定县、盂县、城区、郊区、矿区)
榆林市(榆阳区、府谷县、定边县、神木市、绥德县、米脂县、靖边县、横山区、佳县、清涧县、子洲县、吴堡县)
濮阳市(濮阳县、清丰县、范县、华龙区、台前县、南乐县)
池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)
烟台市(龙口市、芝罘区、海阳市、蓬莱区、莱山区、栖霞市、福山区、莱阳市、招远市、莱州市、牟平区)
伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、伊宁市、特克斯县、霍尔果斯市、伊宁县、奎屯市、霍城县、昭苏县、新源县、巩留县)
滁州市(琅琊区、定远县、南谯区、天长市、来安县、凤阳县、全椒县、明光市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)
鸡西市(麻山区、密山市、虎林市、梨树区、城子河区、鸡东县、恒山区、滴道区、鸡冠区)
曲靖市(富源县、会泽县、沾益区、师宗县、宣威市、马龙区、麒麟区、罗平县、陆良县)
淄博市(张店区、周村区、高青县、博山区、沂源县、淄川区、桓台县、临淄区)
六安市(叶集区、舒城县、霍山县、金寨县、金安区、霍邱县、裕安区)
福州市(永泰县、长乐区、闽侯县、马尾区、罗源县、连江县、闽清县、鼓楼区、台江区、仓山区、晋安区、平潭县、福清市)
广州市(天河区、白云区、南沙区、番禺区、花都区、增城区、从化区、黄埔区、越秀区、荔湾区、海珠区)
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广西壮族自治区
林芝市(墨脱县、察隅县、米林市、工布江达县、朗县、巴宜区、波密县)
兴安盟(乌兰浩特市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗)
淮安市(洪泽区、涟水县、淮安区、盱眙县、金湖县、清江浦区、淮阴区)
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白山市(临江市、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区、抚松县)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、轮台县、库尔勒市、尉犁县、博湖县、若羌县、焉耆回族自治县、和硕县、和静县)
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黄冈市(团风县、罗田县、麻城市、红安县、蕲春县、英山县、黄州区、浠水县、黄梅县、武穴市)
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白银市(平川区、靖远县、景泰县、白银区、会宁县)
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。
新闻结尾
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