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通辽市(科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、科尔沁区、霍林郭勒市、扎鲁特旗、开鲁县、奈曼旗)
四平市(铁东区、铁西区、双辽市、伊通满族自治县、梨树县)
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宁夏回族自治区
郴州市(汝城县、永兴县、北湖区、桂东县、桂阳县、临武县、宜章县、安仁县、嘉禾县、资兴市、苏仙区)
池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)
松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、扶余市)
黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、罗甸县、都匀市、长顺县、瓮安县、惠水县、平塘县、荔波县、福泉市、贵定县、独山县、龙里县)
宿迁市(泗阳县、宿豫区、泗洪县、沭阳县、宿城区)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、利川市、咸丰县、巴东县、恩施市、鹤峰县、来凤县、建始县)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
淮南市(谢家集区、大通区、寿县、潘集区、田家庵区、八公山区、凤台县)
晋中市(左权县、平遥县、和顺县、灵石县、榆社县、太谷区、寿阳县、介休市、昔阳县、榆次区、祁县)
镇江市(丹徒区、京口区、润州区、扬中市、句容市、丹阳市)
云浮市(郁南县、罗定市、云安区、新兴县、云城区)
贵阳市(白云区、云岩区、开阳县、观山湖区、南明区、清镇市、花溪区、乌当区、息烽县、修文县)
铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)
玉树藏族自治州(杂多县、治多县、囊谦县、称多县、曲麻莱县、玉树市)
承德市(承德县、双滦区、丰宁满族自治县、滦平县、双桥区、兴隆县、宽城满族自治县、隆化县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、平泉市)
齐齐哈尔市(碾子山区、依安县、建华区、富裕县、龙沙区、泰来县、拜泉县、讷河市、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、铁锋区、甘南县、克山县、龙江县、富拉尔基区、克东县)
廊坊市(大厂回族自治县、大城县、文安县、香河县、广阳区、固安县、霸州市、三河市、永清县、安次区)
呼伦贝尔市(阿荣旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、牙克石市、海拉尔区、扎兰屯市、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、满洲里市)
吴忠市(青铜峡市、利通区、红寺堡区、同心县、盐池县)
烟台市(莱阳市、蓬莱区、招远市、牟平区、莱山区、莱州市、福山区、海阳市、芝罘区、龙口市、栖霞市)
三明市(清流县、泰宁县、将乐县、永安市、明溪县、沙县区、建宁县、大田县、尤溪县、三元区、宁化县)
嘉峪关市
贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、八步区、钟山县)
阿勒泰地区(福海县、阿勒泰市、吉木乃县、布尔津县、富蕴县、青河县、哈巴河县)
阳泉市(平定县、矿区、城区、郊区、盂县)
泰州市(兴化市、靖江市、高港区、海陵区、姜堰区、泰兴市)
铜仁市(印江土家族苗族自治县、德江县、玉屏侗族自治县、思南县、沿河土家族自治县、石阡县、万山区、江口县、松桃苗族自治县、碧江区)
天水市(麦积区、武山县、秦安县、秦州区、甘谷县、张家川回族自治县、清水县)
福州市(鼓楼区、闽侯县、平潭县、闽清县、台江区、永泰县、晋安区、仓山区、罗源县、长乐区、马尾区、连江县、福清市)
淮安市(洪泽区、淮安区、金湖县、淮阴区、清江浦区、涟水县、盱眙县)
辽阳市(白塔区、太子河区、辽阳县、文圣区、灯塔市、宏伟区、弓长岭区)
白山市(浑江区、靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、江源区、临江市)
山南市(乃东区、浪卡子县、错那市、曲松县、琼结县、贡嘎县、措美县、隆子县、扎囊县、桑日县、加查县、洛扎县)
许昌市(鄢陵县、建安区、襄城县、长葛市、禹州市、魏都区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)
运城市(临猗县、河津市、平陆县、垣曲县、稷山县、新绛县、闻喜县、永济市、绛县、夏县、万荣县、盐湖区、芮城县)
自贡市(富顺县、大安区、沿滩区、荣县、自流井区、贡井区)
陇南市(康县、宕昌县、两当县、武都区、礼县、成县、徽县、西和县、文县)
嘉兴市(海盐县、南湖区、平湖市、秀洲区、桐乡市、海宁市、嘉善县)
通化市(东昌区、辉南县、通化县、柳河县、梅河口市、二道江区、集安市)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、准格尔旗、鄂托克前旗、达拉特旗、鄂托克旗、东胜区、康巴什区、杭锦旗、乌审旗)
绵阳市(北川羌族自治县、盐亭县、三台县、江油市、安州区、游仙区、梓潼县、涪城区、平武县)
九江市(德安县、浔阳区、庐山市、柴桑区、修水县、永修县、瑞昌市、彭泽县、湖口县、濂溪区、武宁县、共青城市、都昌县)
昌都市(八宿县、边坝县、丁青县、洛隆县、左贡县、卡若区、江达县、芒康县、类乌齐县、察雅县、贡觉县)
亳州市(谯城区、利辛县、蒙城县、涡阳县)
咸阳市(兴平市、渭城区、三原县、永寿县、乾县、泾阳县、彬州市、杨陵区、秦都区、旬邑县、礼泉县、淳化县、长武县、武功县)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特前旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗、临河区、五原县、磴口县)
六安市(霍邱县、金安区、舒城县、霍山县、裕安区、叶集区、金寨县)
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永州市(宁远县、零陵区、冷水滩区、东安县、江华瑶族自治县、新田县、祁阳市、蓝山县、江永县、道县、双牌县)
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遂宁市(安居区、船山区、蓬溪县、大英县、射洪市)
定西市(通渭县、漳县、渭源县、安定区、岷县、临洮县、陇西县)
呼和浩特市(土默特左旗、清水河县、回民区、托克托县、武川县、和林格尔县、玉泉区、赛罕区、新城区)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
枣庄市(山亭区、台儿庄区、滕州市、峄城区、薛城区、市中区)
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乐山市(沐川县、夹江县、沙湾区、市中区、犍为县、峨边彝族自治县、峨眉山市、井研县、金口河区、五通桥区、马边彝族自治县)
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宣城市(广德市、旌德县、宁国市、绩溪县、泾县、宣州区、郎溪县)
三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)
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常州市(溧阳市、新北区、天宁区、钟楼区、武进区、金坛区)
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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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