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全国服务区域：
百色市(德保县、靖西市、田林县、那坡县、田东县、田阳区、乐业县、平果市、凌云县、右江区、西林县、隆林各族自治县)
渭南市(白水县、华阴市、合阳县、潼关县、韩城市、大荔县、临渭区、澄城县、富平县、蒲城县、华州区)
阿勒泰地区(富蕴县、青河县、哈巴河县、吉木乃县、福海县、阿勒泰市、布尔津县)
菏泽市(东明县、巨野县、成武县、定陶区、鄄城县、单县、郓城县、牡丹区、曹县)
福州市(罗源县、永泰县、马尾区、长乐区、晋安区、仓山区、台江区、平潭县、连江县、闽清县、福清市、鼓楼区、闽侯县)
嘉兴市(平湖市、南湖区、嘉善县、海宁市、秀洲区、桐乡市、海盐县)
铜仁市(德江县、玉屏侗族自治县、江口县、碧江区、石阡县、松桃苗族自治县、思南县、万山区、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县)
台州市(玉环市、三门县、路桥区、仙居县、温岭市、椒江区、黄岩区、天台县、临海市)
淄博市(周村区、高青县、临淄区、沂源县、淄川区、博山区、桓台县、张店区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)
滨州市(博兴县、阳信县、滨城区、沾化区、无棣县、惠民县、邹平市)
晋城市(阳城县、高平市、沁水县、城区、陵川县、泽州县)
南宁市(横州市、江南区、隆安县、兴宁区、宾阳县、上林县、邕宁区、西乡塘区、马山县、武鸣区、良庆区、青秀区)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、鹤城区、会同县、沅陵县、麻阳苗族自治县、溆浦县、洪江市、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、辰溪县、中方县)
七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)
兴安盟(阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗)
镇江市(扬中市、润州区、丹徒区、丹阳市、京口区、句容市)
营口市(站前区、老边区、鲅鱼圈区、大石桥市、西市区、盖州市)
玉林市(陆川县、兴业县、福绵区、博白县、玉州区、容县、北流市)
伊春市(丰林县、乌翠区、嘉荫县、南岔县、大箐山县、铁力市、金林区、伊美区、友好区、汤旺县)
厦门市(海沧区、集美区、湖里区、同安区、翔安区、思明区)
东营市(垦利区、利津县、河口区、东营区、广饶县)
白山市(浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市、靖宇县、江源区)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
邯郸市(魏县、永年区、大名县、馆陶县、峰峰矿区、曲周县、丛台区、复兴区、广平县、武安市、涉县、邯山区、邱县、鸡泽县、成安县、磁县、临漳县、肥乡区)
蚌埠市(龙子湖区、五河县、怀远县、淮上区、蚌山区、禹会区、固镇县)
黄石市(下陆区、黄石港区、大冶市、西塞山区、阳新县、铁山区)
济宁市(兖州区、曲阜市、邹城市、微山县、梁山县、汶上县、泗水县、鱼台县、金乡县、嘉祥县、任城区)
果洛藏族自治州(久治县、达日县、班玛县、甘德县、玛多县、玛沁县)
阿里地区(普兰县、革吉县、札达县、日土县、改则县、措勤县、噶尔县)
黄冈市(英山县、罗田县、武穴市、蕲春县、黄梅县、浠水县、团风县、麻城市、红安县、黄州区)
荆门市(京山市、沙洋县、掇刀区、钟祥市、东宝区)
肇庆市(广宁县、德庆县、鼎湖区、端州区、四会市、封开县、怀集县、高要区)
舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)
娄底市(双峰县、涟源市、新化县、娄星区、冷水江市)
辽源市(东丰县、东辽县、西安区、龙山区)
邢台市(广宗县、临城县、南和区、清河县、内丘县、襄都区、宁晋县、平乡县、新河县、南宫市、威县、信都区、隆尧县、柏乡县、巨鹿县、任泽区、沙河市、临西县)
黔东南苗族侗族自治州(台江县、黎平县、三穗县、从江县、施秉县、镇远县、剑河县、岑巩县、锦屏县、丹寨县、天柱县、雷山县、黄平县、凯里市、榕江县、麻江县)
呼伦贝尔市(海拉尔区、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、根河市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、额尔古纳市、牙克石市)
澳门特别行政区
石河子市(可克达拉市、北屯市、五家渠市、白杨市、新星市、铁门关市、双河市、图木舒克市、阿拉尔市、胡杨河市、昆玉市)
鹤壁市(淇滨区、鹤山区、浚县、山城区、淇县)
大庆市(龙凤区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、萨尔图区、肇源县、让胡路区、林甸县、红岗区)
榆林市(横山区、吴堡县、清涧县、子洲县、靖边县、榆阳区、绥德县、神木市、佳县、府谷县、米脂县、定边县)
阿克苏地区(乌什县、阿克苏市、库车市、新和县、柯坪县、拜城县、温宿县、阿瓦提县、沙雅县)
黔南布依族苗族自治州(惠水县、荔波县、罗甸县、独山县、龙里县、瓮安县、三都水族自治县、都匀市、平塘县、福泉市、贵定县、长顺县)
清远市(清城区、阳山县、清新区、英德市、连山壮族瑶族自治县、连州市、佛冈县、连南瑶族自治县)
芜湖市(鸠江区、湾沚区、繁昌区、无为市、镜湖区、弋江区、南陵县)
铁岭市(银州区、昌图县、西丰县、铁岭县、调兵山市、开原市、清河区)
自贡市(富顺县、自流井区、沿滩区、贡井区、大安区、荣县)
常德市(鼎城区、津市市、安乡县、桃源县、澧县、临澧县、汉寿县、武陵区、石门县)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、来凤县、建始县、鹤峰县、利川市、巴东县、咸丰县、宣恩县)
吴忠市(盐池县、红寺堡区、青铜峡市、利通区、同心县)
雅安市(天全县、宝兴县、荥经县、芦山县、雨城区、名山区、石棉县、汉源县)
通辽市(库伦旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、开鲁县、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
宿州市(埇桥区、砀山县、泗县、灵璧县、萧县)
泰安市(东平县、新泰市、岱岳区、泰山区、肥城市、宁阳县)
河池市(环江毛南族自治县、南丹县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、东兰县、宜州区、天峨县、巴马瑶族自治县、凤山县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县)
徐州市(邳州市、沛县、睢宁县、贾汪区、泉山区、丰县、新沂市、铜山区、云龙区、鼓楼区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)
威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)
株洲市(炎陵县、天元区、渌口区、芦淞区、茶陵县、醴陵市、攸县、石峰区、荷塘区)
内蒙古自治区
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
沈阳市(法库县、沈河区、于洪区、浑南区、沈北新区、皇姑区、和平区、辽中区、苏家屯区、康平县、新民市、铁西区、大东区)
陇南市(宕昌县、两当县、徽县、成县、文县、西和县、康县、武都区、礼县)
铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)
铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
五指山市(东方市、陵水黎族自治县、澄迈县、定安县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、琼海市、屯昌县、万宁市、乐东黎族自治县、临高县、保亭黎族苗族自治县、文昌市、琼中黎族苗族自治县)
毕节市(七星关区、织金县、大方县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、金沙县、黔西市)
日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)
晋中市(寿阳县、平遥县、榆次区、祁县、太谷区、左权县、昔阳县、榆社县、灵石县、和顺县、介休市)
景德镇市(乐平市、浮梁县、昌江区、珠山区)
金华市(永康市、东阳市、婺城区、武义县、磐安县、金东区、浦江县、义乌市、兰溪市)
宁波市(宁海县、北仑区、象山县、奉化区、镇海区、江北区、鄞州区、慈溪市、余姚市、海曙区)
扬州市(高邮市、宝应县、仪征市、邗江区、江都区、广陵区)
岳阳市(云溪区、临湘市、华容县、湘阴县、平江县、汨罗市、岳阳县、岳阳楼区、君山区)
武汉市(武昌区、江岸区、青山区、江夏区、硚口区、汉南区、蔡甸区、新洲区、东西湖区、洪山区、汉阳区、江汉区、黄陂区)
临沧市(镇康县、沧源佤族自治县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、云县、临翔区、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
莆田市(秀屿区、荔城区、城厢区、仙游县、涵江区)
海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)
玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、称多县、玉树市、治多县、杂多县)
孝感市(应城市、汉川市、孝南区、云梦县、孝昌县、大悟县、安陆市)
哈尔滨市(南岗区、道里区、松北区、依兰县、香坊区、方正县、延寿县、双城区、平房区、阿城区、巴彦县、宾县、道外区、五常市、木兰县、呼兰区、尚志市、通河县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)
衢州市(开化县、常山县、龙游县、江山市、衢江区、柯城区)
绍兴市(新昌县、嵊州市、诸暨市、上虞区、柯桥区、越城区)
大理白族自治州(洱源县、剑川县、鹤庆县、云龙县、大理市、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、永平县、弥渡县、祥云县、宾川县)
宁夏回族自治区
马鞍山市(雨山区、花山区、和县、含山县、当涂县、博望区)
邵阳市(双清区、邵阳县、绥宁县、北塔区、城步苗族自治县、邵东市、武冈市、新宁县、洞口县、新邵县、隆回县、大祥区)
新余市(分宜县、渝水区)
咸宁市(咸安区、赤壁市、崇阳县、通城县、嘉鱼县、通山县)
武威市(民勤县、古浪县、天祝藏族自治县、凉州区)
乌鲁木齐市(天山区、头屯河区、沙依巴克区、新市区、达坂城区、乌鲁木齐县、水磨沟区、米东区)
德阳市(罗江区、中江县、什邡市、绵竹市、旌阳区、广汉市)
梧州市(藤县、万秀区、岑溪市、长洲区、龙圩区、苍梧县、蒙山县)
楚雄彝族自治州(姚安县、大姚县、永仁县、楚雄市、牟定县、禄丰市、双柏县、武定县、南华县、元谋县)
锡林郭勒盟(正镶白旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、镶黄旗、多伦县、苏尼特右旗、太仆寺旗、正蓝旗)
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白城市(洮南市、大安市、镇赉县、通榆县、洮北区)
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阿坝藏族羌族自治州(黑水县、红原县、九寨沟县、汶川县、阿坝县、茂县、若尔盖县、金川县、马尔康市、小金县、壤塘县、理县、松潘县)
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广西壮族自治区
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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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