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全国服务区域：
乐山市(夹江县、沐川县、沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、犍为县、市中区、井研县、峨边彝族自治县、金口河区、峨眉山市)
石河子市(图木舒克市、阿拉尔市、胡杨河市、铁门关市、五家渠市、北屯市、昆玉市、新星市、白杨市、双河市、可克达拉市)
宝鸡市(渭滨区、金台区、陇县、眉县、凤翔区、岐山县、太白县、凤县、千阳县、扶风县、陈仓区、麟游县)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
滨州市(惠民县、博兴县、滨城区、邹平市、沾化区、无棣县、阳信县)
邯郸市(邯山区、大名县、魏县、武安市、临漳县、复兴区、邱县、峰峰矿区、磁县、鸡泽县、肥乡区、广平县、馆陶县、永年区、曲周县、丛台区、成安县、涉县)
大庆市(让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、林甸县、肇州县、大同区、肇源县、红岗区、萨尔图区)
北京市(昌平区、大兴区、海淀区、丰台区、顺义区、门头沟区、平谷区、西城区、通州区、石景山区、房山区、怀柔区、密云区、东城区、朝阳区、延庆区)
镇江市(丹阳市、丹徒区、京口区、扬中市、句容市、润州区)
泰州市(高港区、兴化市、泰兴市、姜堰区、靖江市、海陵区)
郑州市(新郑市、登封市、金水区、中牟县、二七区、新密市、巩义市、中原区、荥阳市、管城回族区、上街区、惠济区)
烟台市(海阳市、莱州市、莱阳市、龙口市、莱山区、栖霞市、芝罘区、福山区、牟平区、蓬莱区、招远市)
玉溪市(红塔区、新平彝族傣族自治县、江川区、峨山彝族自治县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、通海县、易门县)
忻州市(五寨县、原平市、岢岚县、忻府区、静乐县、神池县、宁武县、代县、偏关县、河曲县、五台县、定襄县、繁峙县、保德县)
广安市(广安区、邻水县、武胜县、前锋区、华蓥市、岳池县)
咸阳市(旬邑县、兴平市、渭城区、泾阳县、武功县、三原县、杨陵区、乾县、永寿县、长武县、淳化县、秦都区、彬州市、礼泉县)
松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、乾安县)
汕尾市(城区、陆丰市、海丰县、陆河县)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市、裕民县、乌苏市、额敏县、沙湾市)
防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)
杭州市(滨江区、钱塘区、萧山区、建德市、拱墅区、西湖区、上城区、淳安县、临平区、余杭区、桐庐县、富阳区、临安区)
舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)
商丘市(宁陵县、夏邑县、睢县、永城市、睢阳区、虞城县、柘城县、梁园区、民权县)
伊春市(嘉荫县、丰林县、友好区、南岔县、铁力市、伊美区、金林区、汤旺县、大箐山县、乌翠区)
辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)
芜湖市(无为市、湾沚区、弋江区、南陵县、繁昌区、镜湖区、鸠江区)
河池市(环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、南丹县、凤山县、宜州区、天峨县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、东兰县)
铜陵市(枞阳县、义安区、铜官区、郊区)
龙岩市(新罗区、连城县、武平县、长汀县、上杭县、永定区、漳平市)
朔州市(山阴县、平鲁区、应县、怀仁市、右玉县、朔城区)
阿里地区(改则县、普兰县、日土县、噶尔县、札达县、措勤县、革吉县)
孝感市(大悟县、云梦县、应城市、孝昌县、安陆市、汉川市、孝南区)
阜阳市(颍东区、界首市、颍州区、太和县、阜南县、临泉县、颍泉区、颍上县)
锦州市(古塔区、太和区、黑山县、北镇市、义县、凌海市、凌河区)
聊城市(东阿县、临清市、东昌府区、冠县、莘县、茌平区、高唐县、阳谷县)
茂名市(茂南区、化州市、信宜市、高州市、电白区)
嘉兴市(海盐县、桐乡市、海宁市、秀洲区、南湖区、平湖市、嘉善县)
黄冈市(蕲春县、黄梅县、团风县、浠水县、红安县、武穴市、罗田县、英山县、黄州区、麻城市)
枣庄市(薛城区、峄城区、市中区、滕州市、台儿庄区、山亭区)
雅安市(雨城区、天全县、荥经县、芦山县、宝兴县、名山区、石棉县、汉源县)
金华市(兰溪市、磐安县、婺城区、东阳市、金东区、武义县、永康市、浦江县、义乌市)
大同市(浑源县、新荣区、天镇县、广灵县、左云县、云冈区、阳高县、平城区、灵丘县、云州区)
十堰市(郧西县、郧阳区、房县、竹溪县、丹江口市、茅箭区、张湾区、竹山县)
来宾市(合山市、兴宾区、忻城县、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、贞丰县、册亨县、兴义市、望谟县、兴仁市、普安县、安龙县)
兰州市(七里河区、红古区、西固区、榆中县、安宁区、城关区、皋兰县、永登县)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、准格尔旗、东胜区、鄂托克旗、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、康巴什区、乌审旗)
大连市(长海县、瓦房店市、中山区、庄河市、甘井子区、沙河口区、金州区、普兰店区、西岗区、旅顺口区)
平凉市(泾川县、静宁县、庄浪县、华亭市、崆峒区、崇信县、灵台县)
潍坊市(安丘市、昌邑市、寿光市、临朐县、高密市、寒亭区、奎文区、青州市、昌乐县、坊子区、诸城市、潍城区)
南昌市(红谷滩区、东湖区、南昌县、青云谱区、进贤县、新建区、安义县、西湖区、青山湖区)
焦作市(马村区、修武县、武陟县、解放区、沁阳市、山阳区、温县、中站区、博爱县、孟州市)
合肥市(庐江县、肥东县、巢湖市、瑶海区、蜀山区、肥西县、包河区、庐阳区、长丰县)
池州市(青阳县、东至县、石台县、贵池区)
九江市(武宁县、柴桑区、永修县、彭泽县、德安县、庐山市、共青城市、濂溪区、浔阳区、修水县、湖口县、瑞昌市、都昌县)
广州市(番禺区、南沙区、海珠区、白云区、黄埔区、荔湾区、越秀区、天河区、从化区、增城区、花都区)
信阳市(淮滨县、新县、固始县、罗山县、浉河区、商城县、潢川县、息县、光山县、平桥区)
三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)
滁州市(来安县、明光市、天长市、凤阳县、南谯区、定远县、全椒县、琅琊区)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)
肇庆市(德庆县、怀集县、鼎湖区、端州区、广宁县、四会市、封开县、高要区)
漯河市(源汇区、郾城区、召陵区、舞阳县、临颍县)
临沧市(凤庆县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、临翔区、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、镇康县)
运城市(盐湖区、芮城县、河津市、永济市、稷山县、新绛县、闻喜县、临猗县、万荣县、垣曲县、平陆县、绛县、夏县)
梧州市(蒙山县、苍梧县、龙圩区、岑溪市、长洲区、藤县、万秀区)
朝阳市(凌源市、建平县、朝阳县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、龙城区)
新疆维吾尔自治区
双鸭山市(岭东区、宝清县、宝山区、四方台区、尖山区、集贤县、友谊县、饶河县)
长治市(潞州区、上党区、潞城区、壶关县、黎城县、沁县、屯留区、长子县、平顺县、襄垣县、沁源县、武乡县)
怀化市(麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、会同县、洪江市、鹤城区、中方县、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、沅陵县、溆浦县)
包头市(固阳县、白云鄂博矿区、青山区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、九原区、石拐区、昆都仑区、东河区)
鹤岗市(兴山区、工农区、东山区、兴安区、南山区、萝北县、向阳区、绥滨县)
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佳木斯市(桦川县、同江市、汤原县、前进区、向阳区、郊区、桦南县、东风区、抚远市、富锦市)
伊犁哈萨克自治州(霍城县、巩留县、昭苏县、特克斯县、伊宁县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、新源县、霍尔果斯市、伊宁市)
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博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)
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攀枝花市(东区、西区、米易县、盐边县、仁和区)
延边朝鲜族自治州(龙井市、延吉市、和龙市、安图县、珲春市、汪清县、敦化市、图们市)
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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