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全国服务区域：
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、若羌县、尉犁县、和硕县、焉耆回族自治县、库尔勒市、轮台县、博湖县、且末县)
岳阳市(湘阴县、汨罗市、岳阳县、平江县、临湘市、华容县、岳阳楼区、云溪区、君山区)
黄山市(休宁县、徽州区、屯溪区、黄山区、祁门县、歙县、黟县)
内蒙古自治区
南通市(如东县、通州区、海门区、启东市、如皋市、崇川区、海安市)
楚雄彝族自治州(姚安县、永仁县、元谋县、禄丰市、牟定县、双柏县、楚雄市、武定县、南华县、大姚县)
张家口市(赤城县、怀来县、尚义县、怀安县、阳原县、下花园区、宣化区、沽源县、张北县、桥东区、涿鹿县、康保县、崇礼区、万全区、蔚县、桥西区)
嘉峪关市
北海市(海城区、铁山港区、合浦县、银海区)
那曲市(班戈县、索县、比如县、聂荣县、尼玛县、嘉黎县、色尼区、双湖县、申扎县、安多县、巴青县)
抚顺市(清原满族自治县、抚顺县、新宾满族自治县、东洲区、望花区、新抚区、顺城区)
洛阳市(伊川县、洛龙区、涧西区、新安县、西工区、老城区、孟津区、汝阳县、栾川县、洛宁县、瀍河回族区、嵩县、偃师区、宜阳县)
连云港市(海州区、东海县、灌南县、灌云县、连云区、赣榆区)
宁波市(鄞州区、镇海区、慈溪市、象山县、奉化区、余姚市、北仑区、江北区、宁海县、海曙区)
文山壮族苗族自治州(砚山县、丘北县、麻栗坡县、富宁县、广南县、马关县、西畴县、文山市)
喀什地区(英吉沙县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、麦盖提县、叶城县、泽普县、岳普湖县、巴楚县、喀什市、伽师县、疏附县)
潍坊市(坊子区、寒亭区、潍城区、寿光市、昌邑市、昌乐县、高密市、临朐县、奎文区、诸城市、安丘市、青州市)
延边朝鲜族自治州(汪清县、珲春市、图们市、和龙市、敦化市、安图县、龙井市、延吉市)
西藏自治区
延安市(洛川县、延长县、宝塔区、志丹县、延川县、吴起县、宜川县、甘泉县、安塞区、富县、子长市、黄陵县、黄龙县)
阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、黑水县、茂县、松潘县、九寨沟县、红原县、金川县、汶川县、小金县、理县、壤塘县、若尔盖县、阿坝县)
南昌市(南昌县、新建区、西湖区、安义县、青云谱区、进贤县、东湖区、青山湖区、红谷滩区)
成都市(双流区、龙泉驿区、蒲江县、成华区、新津区、邛崃市、金堂县、简阳市、青羊区、新都区、武侯区、温江区、锦江区、大邑县、郫都区、彭州市、崇州市、金牛区、都江堰市、青白江区)
长沙市(望城区、岳麓区、芙蓉区、天心区、宁乡市、开福区、长沙县、浏阳市、雨花区)
庆阳市(西峰区、环县、华池县、镇原县、宁县、正宁县、合水县、庆城县)
保山市(昌宁县、腾冲市、龙陵县、隆阳区、施甸县)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
济源市
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
杭州市(钱塘区、余杭区、富阳区、萧山区、临安区、拱墅区、滨江区、临平区、西湖区、上城区、桐庐县、淳安县、建德市)
柳州市(柳江区、柳城县、柳北区、城中区、鱼峰区、融安县、鹿寨县、柳南区、融水苗族自治县、三江侗族自治县)
昭通市(昭阳区、盐津县、绥江县、永善县、鲁甸县、威信县、巧家县、水富市、大关县、镇雄县、彝良县)
铜仁市(德江县、江口县、印江土家族苗族自治县、万山区、碧江区、思南县、玉屏侗族自治县、石阡县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县)
株洲市(醴陵市、攸县、芦淞区、荷塘区、石峰区、炎陵县、茶陵县、渌口区、天元区)
内江市(威远县、市中区、隆昌市、东兴区、资中县)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、册亨县、晴隆县、兴仁市、贞丰县、望谟县、兴义市、普安县)
临汾市(隰县、乡宁县、蒲县、安泽县、尧都区、吉县、洪洞县、大宁县、翼城县、永和县、浮山县、霍州市、襄汾县、曲沃县、侯马市、古县、汾西县)
无锡市(新吴区、宜兴市、梁溪区、江阴市、锡山区、滨湖区、惠山区)
承德市(鹰手营子矿区、滦平县、丰宁满族自治县、隆化县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、双桥区、兴隆县、承德县、双滦区、宽城满族自治县)
泉州市(南安市、永春县、洛江区、泉港区、鲤城区、石狮市、安溪县、金门县、晋江市、惠安县、德化县、丰泽区)
克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区、白碱滩区)
忻州市(繁峙县、代县、静乐县、五寨县、神池县、河曲县、保德县、宁武县、定襄县、原平市、五台县、忻府区、岢岚县、偏关县)
三门峡市(陕州区、湖滨区、渑池县、卢氏县、灵宝市、义马市)
宿迁市(沭阳县、泗阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区)
曲靖市(陆良县、会泽县、师宗县、沾益区、麒麟区、富源县、宣威市、马龙区、罗平县)
广安市(华蓥市、广安区、岳池县、前锋区、邻水县、武胜县)
阳泉市(平定县、矿区、城区、盂县、郊区)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
自贡市(自流井区、富顺县、贡井区、大安区、沿滩区、荣县)
石河子市(五家渠市、铁门关市、双河市、图木舒克市、昆玉市、白杨市、北屯市、阿拉尔市、胡杨河市、可克达拉市、新星市)
湘潭市(雨湖区、湘乡市、岳塘区、韶山市、湘潭县)
保定市(雄县、满城区、徐水区、顺平县、定州市、莲池区、涿州市、容城县、唐县、高阳县、高碑店市、蠡县、望都县、涞源县、竞秀区、易县、涞水县、曲阳县、博野县、安国市、阜平县、安新县、定兴县、清苑区)
包头市(石拐区、东河区、昆都仑区、青山区、固阳县、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、九原区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
宿州市(埇桥区、灵璧县、萧县、砀山县、泗县)
孝感市(安陆市、孝昌县、汉川市、云梦县、应城市、大悟县、孝南区)
晋城市(高平市、阳城县、泽州县、陵川县、城区、沁水县)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、洱源县、漾濞彝族自治县、弥渡县、永平县、剑川县、祥云县、大理市、巍山彝族回族自治县、宾川县、鹤庆县、云龙县)
信阳市(潢川县、固始县、平桥区、罗山县、新县、浉河区、商城县、息县、光山县、淮滨县)
阜阳市(太和县、颍上县、颍东区、界首市、临泉县、颍泉区、阜南县、颍州区)
永州市(祁阳市、双牌县、道县、江华瑶族自治县、冷水滩区、东安县、宁远县、蓝山县、江永县、零陵区、新田县)
衡水市(深州市、安平县、景县、饶阳县、武邑县、武强县、枣强县、故城县、桃城区、冀州区、阜城县)
湛江市(赤坎区、徐闻县、麻章区、遂溪县、吴川市、雷州市、霞山区、坡头区、廉江市)
三明市(永安市、建宁县、明溪县、泰宁县、将乐县、沙县区、大田县、尤溪县、宁化县、三元区、清流县)
兰州市(永登县、城关区、榆中县、皋兰县、西固区、红古区、七里河区、安宁区)
金华市(磐安县、金东区、武义县、婺城区、兰溪市、义乌市、东阳市、浦江县、永康市)
乐山市(马边彝族自治县、市中区、峨边彝族自治县、沐川县、犍为县、夹江县、金口河区、井研县、沙湾区、五通桥区、峨眉山市)
黄冈市(黄州区、英山县、团风县、蕲春县、红安县、黄梅县、武穴市、浠水县、麻城市、罗田县)
焦作市(解放区、中站区、沁阳市、武陟县、山阳区、修武县、马村区、孟州市、温县、博爱县)
梅州市(大埔县、梅江区、蕉岭县、五华县、兴宁市、丰顺县、梅县区、平远县)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)
青岛市(胶州市、平度市、莱西市、即墨区、李沧区、城阳区、黄岛区、市北区、市南区、崂山区)
镇江市(丹阳市、扬中市、句容市、京口区、润州区、丹徒区)
吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、青铜峡市、同心县)
常德市(安乡县、桃源县、汉寿县、武陵区、鼎城区、临澧县、石门县、澧县、津市市)
苏州市(太仓市、吴江区、昆山市、张家港市、姑苏区、常熟市、吴中区、虎丘区、相城区)
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济宁市(鱼台县、汶上县、嘉祥县、金乡县、微山县、兖州区、任城区、泗水县、梁山县、邹城市、曲阜市)
钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、昌吉市、呼图壁县、阜康市、玛纳斯县、奇台县、木垒哈萨克自治县)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
宜昌市(点军区、夷陵区、远安县、兴山县、五峰土家族自治县、当阳市、伍家岗区、枝江市、西陵区、宜都市、长阳土家族自治县、猇亭区、秭归县)
益阳市(南县、赫山区、资阳区、沅江市、安化县、桃江县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、古丈县、泸溪县、龙山县、花垣县、保靖县、凤凰县、吉首市)
宁夏回族自治区
通化市(集安市、梅河口市、东昌区、柳河县、辉南县、通化县、二道江区)
马鞍山市(含山县、博望区、花山区、和县、当涂县、雨山区)
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海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)
娄底市(娄星区、冷水江市、涟源市、新化县、双峰县)
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大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
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玉树藏族自治州(治多县、杂多县、曲麻莱县、称多县、玉树市、囊谦县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁县、尼勒克县、奎屯市、霍城县、新源县、特克斯县、昭苏县、巩留县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、伊宁市)
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佛山市(禅城区、顺德区、三水区、南海区、高明区)
玉林市(容县、陆川县、北流市、福绵区、玉州区、兴业县、博白县)
平顶山市(宝丰县、舞钢市、汝州市、叶县、郏县、卫东区、石龙区、新华区、鲁山县、湛河区)
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资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
常州市(金坛区、溧阳市、武进区、天宁区、钟楼区、新北区)
张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县、高台县、临泽县)
威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)
辽阳市(白塔区、宏伟区、灯塔市、辽阳县、文圣区、太子河区、弓长岭区)
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。
新闻结尾
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