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西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
阜新市(彰武县、海州区、清河门区、阜新蒙古族自治县、太平区、新邱区、细河区)
甘南藏族自治州(碌曲县、合作市、玛曲县、舟曲县、卓尼县、夏河县、临潭县、迭部县)
泰州市(姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市、海陵区、高港区)
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威海市(乳山市、文登区、环翠区、荣成市)
漯河市(舞阳县、郾城区、临颍县、源汇区、召陵区)
平顶山市(汝州市、卫东区、鲁山县、舞钢市、湛河区、新华区、宝丰县、郏县、石龙区、叶县)
南通市(通州区、如东县、启东市、崇川区、海安市、海门区、如皋市)
遵义市(习水县、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、凤冈县、红花岗区、汇川区、播州区、余庆县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、正安县、湄潭县、绥阳县、仁怀市)
中山市
曲靖市(陆良县、师宗县、宣威市、会泽县、麒麟区、马龙区、富源县、罗平县、沾益区)
贵港市(覃塘区、桂平市、港南区、平南县、港北区)
徐州市(丰县、泉山区、新沂市、沛县、睢宁县、贾汪区、铜山区、鼓楼区、云龙区、邳州市)
泸州市(古蔺县、合江县、江阳区、龙马潭区、泸县、叙永县、纳溪区)
澳门特别行政区
宜宾市(江安县、南溪区、筠连县、长宁县、珙县、叙州区、兴文县、高县、屏山县、翠屏区)
巴中市(巴州区、平昌县、南江县、恩阳区、通江县)
崇左市(大新县、江州区、天等县、凭祥市、宁明县、龙州县、扶绥县)
日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)
天水市(张家川回族自治县、麦积区、甘谷县、武山县、秦州区、清水县、秦安县)
临汾市(安泽县、永和县、侯马市、乡宁县、蒲县、吉县、曲沃县、大宁县、霍州市、洪洞县、襄汾县、古县、隰县、尧都区、浮山县、汾西县、翼城县)
菏泽市(定陶区、牡丹区、鄄城县、东明县、单县、曹县、成武县、巨野县、郓城县)
牡丹江市(宁安市、绥芬河市、穆棱市、阳明区、西安区、东安区、东宁市、海林市、爱民区、林口县)
济南市(济阳区、莱芜区、历下区、平阴县、槐荫区、市中区、钢城区、历城区、商河县、章丘区、天桥区、长清区)
南京市(雨花台区、江宁区、栖霞区、六合区、鼓楼区、建邺区、浦口区、秦淮区、溧水区、高淳区、玄武区)
黔东南苗族侗族自治州(镇远县、三穗县、雷山县、锦屏县、丹寨县、黄平县、从江县、凯里市、施秉县、岑巩县、台江县、黎平县、麻江县、天柱县、榕江县、剑河县)
宁德市(屏南县、福鼎市、福安市、蕉城区、周宁县、古田县、寿宁县、柘荣县、霞浦县)
北京市(昌平区、密云区、朝阳区、西城区、通州区、门头沟区、海淀区、怀柔区、丰台区、大兴区、顺义区、房山区、东城区、石景山区、延庆区、平谷区)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、昂昂溪区、克东县、富裕县、龙江县、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、讷河市、依安县、泰来县、铁锋区、拜泉县、克山县、甘南县、建华区、龙沙区)
宁波市(镇海区、慈溪市、江北区、余姚市、海曙区、象山县、奉化区、宁海县、鄞州区、北仑区)
金昌市(永昌县、金川区)
宝鸡市(扶风县、凤翔区、金台区、千阳县、岐山县、麟游县、眉县、陈仓区、凤县、陇县、渭滨区、太白县)
金华市(磐安县、婺城区、金东区、兰溪市、东阳市、永康市、武义县、义乌市、浦江县)
儋州市
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、宁江区、扶余市)
西安市(灞桥区、临潼区、莲湖区、碑林区、长安区、未央区、鄠邑区、阎良区、高陵区、周至县、新城区、雁塔区、蓝田县)
衡水市(武邑县、饶阳县、阜城县、枣强县、桃城区、安平县、冀州区、故城县、景县、深州市、武强县)
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玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、玉树市、治多县、囊谦县、称多县)
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安阳市(内黄县、安阳县、汤阴县、文峰区、北关区、殷都区、林州市、滑县、龙安区)
临沧市(镇康县、云县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、永德县、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区)
白银市(平川区、景泰县、靖远县、白银区、会宁县)
楚雄彝族自治州(南华县、武定县、双柏县、禄丰市、姚安县、大姚县、元谋县、牟定县、永仁县、楚雄市)
池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)
安顺市(普定县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)
东营市(河口区、广饶县、利津县、东营区、垦利区)
郴州市(桂东县、永兴县、临武县、汝城县、北湖区、嘉禾县、安仁县、苏仙区、桂阳县、宜章县、资兴市)
林芝市(察隅县、米林市、波密县、朗县、巴宜区、工布江达县、墨脱县)
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娄底市(双峰县、新化县、娄星区、涟源市、冷水江市)
成都市(新都区、龙泉驿区、大邑县、成华区、郫都区、金堂县、新津区、蒲江县、都江堰市、青白江区、武侯区、简阳市、崇州市、温江区、邛崃市、双流区、锦江区、青羊区、金牛区、彭州市)
泰安市(宁阳县、岱岳区、新泰市、泰山区、东平县、肥城市)
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丽水市(缙云县、龙泉市、景宁畲族自治县、莲都区、云和县、青田县、庆元县、松阳县、遂昌县)
台州市(天台县、黄岩区、玉环市、路桥区、三门县、临海市、椒江区、温岭市、仙居县)
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南阳市(方城县、南召县、内乡县、西峡县、宛城区、唐河县、邓州市、社旗县、淅川县、桐柏县、镇平县、卧龙区、新野县)
德阳市(广汉市、旌阳区、罗江区、中江县、绵竹市、什邡市)
凉山彝族自治州(雷波县、普格县、昭觉县、会理市、金阳县、甘洛县、美姑县、德昌县、喜德县、冕宁县、越西县、布拖县、会东县、宁南县、盐源县、木里藏族自治县、西昌市)
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延边朝鲜族自治州(和龙市、汪清县、敦化市、珲春市、安图县、龙井市、图们市、延吉市)
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海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、刚察县、海晏县)
三沙市(南沙区、西沙区)
忻州市(神池县、代县、五台县、静乐县、偏关县、保德县、忻府区、宁武县、原平市、定襄县、繁峙县、河曲县、岢岚县、五寨县)
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榆林市(府谷县、定边县、吴堡县、横山区、榆阳区、米脂县、佳县、清涧县、靖边县、子洲县、绥德县、神木市)
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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