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全国服务区域：
铁岭市(清河区、铁岭县、西丰县、调兵山市、昌图县、开原市、银州区)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
荆州市(洪湖市、荆州区、石首市、公安县、松滋市、监利市、江陵县、沙市区)
金昌市(永昌县、金川区)
巴中市(通江县、平昌县、巴州区、南江县、恩阳区)
汉中市(略阳县、汉台区、城固县、洋县、佛坪县、勉县、西乡县、宁强县、南郑区、镇巴县、留坝县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
惠州市(博罗县、惠阳区、惠城区、龙门县、惠东县)
宁德市(古田县、周宁县、霞浦县、蕉城区、福安市、福鼎市、寿宁县、屏南县、柘荣县)
聊城市(莘县、茌平区、阳谷县、临清市、冠县、高唐县、东阿县、东昌府区)
达州市(宣汉县、通川区、开江县、渠县、大竹县、达川区、万源市)
广州市(荔湾区、越秀区、黄埔区、白云区、花都区、增城区、从化区、南沙区、海珠区、番禺区、天河区)
济南市(钢城区、商河县、市中区、章丘区、平阴县、莱芜区、历下区、槐荫区、历城区、天桥区、长清区、济阳区)
松原市(乾安县、长岭县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
宜昌市(夷陵区、西陵区、长阳土家族自治县、秭归县、当阳市、远安县、五峰土家族自治县、猇亭区、点军区、枝江市、伍家岗区、兴山县、宜都市)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
太原市(清徐县、晋源区、古交市、阳曲县、万柏林区、小店区、尖草坪区、杏花岭区、迎泽区、娄烦县)
昭通市(昭阳区、镇雄县、永善县、鲁甸县、水富市、盐津县、彝良县、巧家县、威信县、绥江县、大关县)
沧州市(孟村回族自治县、泊头市、沧县、盐山县、河间市、任丘市、南皮县、海兴县、东光县、肃宁县、青县、吴桥县、新华区、献县、黄骅市、运河区)
肇庆市(德庆县、高要区、鼎湖区、怀集县、四会市、封开县、端州区、广宁县)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、准格尔旗、达拉特旗、乌审旗、康巴什区、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、东胜区)
澳门特别行政区
黄山市(祁门县、黄山区、屯溪区、黟县、休宁县、徽州区、歙县)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
新疆维吾尔自治区
酒泉市(肃北蒙古族自治县、玉门市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区、瓜州县)
张掖市(民乐县、高台县、临泽县、山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县)
泉州市(丰泽区、南安市、德化县、鲤城区、晋江市、金门县、惠安县、永春县、安溪县、泉港区、石狮市、洛江区)
承德市(围场满族蒙古族自治县、兴隆县、隆化县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、承德县、滦平县、双桥区、双滦区、平泉市)
舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)
哈尔滨市(道里区、松北区、道外区、五常市、通河县、南岗区、呼兰区、香坊区、宾县、巴彦县、方正县、尚志市、依兰县、阿城区、木兰县、延寿县、双城区、平房区)
日喀则市(昂仁县、定结县、萨嘎县、白朗县、仲巴县、拉孜县、康马县、谢通门县、定日县、仁布县、聂拉木县、吉隆县、南木林县、亚东县、江孜县、岗巴县、萨迦县、桑珠孜区)
唐山市(丰南区、路南区、玉田县、路北区、丰润区、迁安市、乐亭县、古冶区、开平区、遵化市、曹妃甸区、滦州市、滦南县、迁西县)
五指山市(文昌市、定安县、万宁市、东方市、白沙黎族自治县、临高县、琼海市、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、屯昌县)
三明市(清流县、明溪县、泰宁县、三元区、沙县区、将乐县、宁化县、大田县、永安市、尤溪县、建宁县)
中山市
运城市(稷山县、闻喜县、万荣县、河津市、平陆县、永济市、垣曲县、绛县、盐湖区、芮城县、夏县、新绛县、临猗县)
合肥市(肥西县、长丰县、瑶海区、肥东县、巢湖市、蜀山区、庐阳区、包河区、庐江县)
绍兴市(嵊州市、新昌县、越城区、上虞区、诸暨市、柯桥区)
雅安市(芦山县、宝兴县、石棉县、名山区、雨城区、汉源县、天全县、荥经县)
宝鸡市(眉县、凤翔区、渭滨区、太白县、扶风县、陇县、千阳县、岐山县、陈仓区、凤县、麟游县、金台区)
六安市(裕安区、金寨县、霍邱县、霍山县、舒城县、叶集区、金安区)
朝阳市(北票市、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、龙城区、朝阳县、双塔区)
烟台市(福山区、牟平区、莱阳市、海阳市、龙口市、栖霞市、芝罘区、莱山区、莱州市、招远市、蓬莱区)
贵阳市(息烽县、开阳县、云岩区、观山湖区、清镇市、花溪区、乌当区、白云区、南明区、修文县)
开封市(禹王台区、杞县、龙亭区、兰考县、顺河回族区、鼓楼区、通许县、祥符区、尉氏县)
萍乡市(莲花县、湘东区、芦溪县、安源区、上栗县)
常德市(石门县、汉寿县、安乡县、临澧县、津市市、鼎城区、武陵区、桃源县、澧县)
湘潭市(湘乡市、湘潭县、韶山市、雨湖区、岳塘区)
海南藏族自治州(贵南县、兴海县、贵德县、共和县、同德县)
大理白族自治州(弥渡县、大理市、永平县、漾濞彝族自治县、云龙县、洱源县、祥云县、鹤庆县、剑川县、巍山彝族回族自治县、宾川县、南涧彝族自治县)
济源市
苏州市(吴中区、相城区、姑苏区、吴江区、昆山市、常熟市、虎丘区、张家港市、太仓市)
营口市(盖州市、鲅鱼圈区、老边区、站前区、西市区、大石桥市)
延安市(宝塔区、志丹县、子长市、黄龙县、吴起县、洛川县、延川县、安塞区、富县、延长县、甘泉县、黄陵县、宜川县)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、陇川县、梁河县、盈江县)
洛阳市(洛龙区、瀍河回族区、涧西区、宜阳县、老城区、栾川县、伊川县、洛宁县、新安县、汝阳县、偃师区、西工区、嵩县、孟津区)
白银市(靖远县、平川区、会宁县、白银区、景泰县)
阿里地区(措勤县、札达县、革吉县、噶尔县、日土县、普兰县、改则县)
枣庄市(市中区、薛城区、滕州市、台儿庄区、山亭区、峄城区)
黔南布依族苗族自治州(瓮安县、平塘县、贵定县、罗甸县、龙里县、都匀市、惠水县、独山县、三都水族自治县、荔波县、长顺县、福泉市)
阿克苏地区(阿克苏市、阿瓦提县、拜城县、乌什县、柯坪县、新和县、库车市、温宿县、沙雅县)
陇南市(徽县、宕昌县、成县、两当县、武都区、西和县、康县、文县、礼县)
双鸭山市(友谊县、岭东区、饶河县、尖山区、集贤县、四方台区、宝清县、宝山区)
咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、咸安区、通城县、赤壁市、通山县)
香港特别行政区
连云港市(灌南县、赣榆区、灌云县、连云区、海州区、东海县)
景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)
荆门市(钟祥市、掇刀区、京山市、沙洋县、东宝区)
重庆市(沙坪坝区、奉节县、南岸区、江北区、开州区、长寿区、酉阳土家族苗族自治县、城口县、巫山县、忠县、巴南区、合川区、垫江县、梁平区、铜梁区、潼南区、荣昌区、涪陵区、石柱土家族自治县、璧山区、南川区、秀山土家族苗族自治县、巫溪县、万州区、武隆区、渝北区、永川区、大渡口区、丰都县、黔江区、云阳县、江津区、大足区、北碚区、渝中区、九龙坡区、綦江区、彭水苗族土家族自治县)
绵阳市(江油市、涪城区、平武县、三台县、盐亭县、安州区、梓潼县、北川羌族自治县、游仙区)
攀枝花市(东区、仁和区、盐边县、米易县、西区)
湖州市(长兴县、德清县、吴兴区、南浔区、安吉县)
淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)
商洛市(商南县、柞水县、镇安县、丹凤县、山阳县、商州区、洛南县)
河池市(巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、南丹县、罗城仫佬族自治县、宜州区、凤山县、东兰县、金城江区、天峨县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县)
盐城市(响水县、阜宁县、亭湖区、盐都区、建湖县、东台市、滨海县、大丰区、射阳县)
鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)
郴州市(嘉禾县、宜章县、安仁县、资兴市、临武县、汝城县、苏仙区、桂阳县、永兴县、桂东县、北湖区)
七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)
无锡市(梁溪区、滨湖区、江阴市、惠山区、新吴区、锡山区、宜兴市)
楚雄彝族自治州(楚雄市、元谋县、禄丰市、南华县、大姚县、牟定县、永仁县、武定县、姚安县、双柏县)
邢台市(南和区、临城县、信都区、清河县、宁晋县、柏乡县、襄都区、隆尧县、平乡县、内丘县、威县、南宫市、沙河市、巨鹿县、临西县、任泽区、广宗县、新河县)
西安市(长安区、雁塔区、鄠邑区、阎良区、碑林区、新城区、临潼区、蓝田县、灞桥区、周至县、高陵区、莲湖区、未央区)
汕头市(澄海区、潮阳区、金平区、南澳县、濠江区、龙湖区、潮南区)
孝感市(孝南区、大悟县、应城市、云梦县、孝昌县、汉川市、安陆市)
茂名市(茂南区、信宜市、电白区、化州市、高州市)
南京市(鼓楼区、浦口区、秦淮区、溧水区、高淳区、雨花台区、六合区、栖霞区、玄武区、江宁区、建邺区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
台州市(玉环市、仙居县、温岭市、路桥区、黄岩区、临海市、天台县、椒江区、三门县)
长春市(双阳区、二道区、宽城区、农安县、九台区、公主岭市、南关区、朝阳区、德惠市、绿园区、榆树市)
南充市(仪陇县、西充县、嘉陵区、阆中市、高坪区、南部县、蓬安县、营山县、顺庆区)
梧州市(岑溪市、万秀区、长洲区、蒙山县、龙圩区、藤县、苍梧县)
抚州市(崇仁县、乐安县、临川区、南城县、南丰县、金溪县、资溪县、宜黄县、黎川县、广昌县、东乡区)
九江市(庐山市、共青城市、柴桑区、永修县、武宁县、瑞昌市、德安县、浔阳区、濂溪区、修水县、湖口县、彭泽县、都昌县)
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安阳市(安阳县、龙安区、林州市、文峰区、内黄县、滑县、殷都区、北关区、汤阴县)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、乌拉特后旗、五原县、磴口县、杭锦后旗、临河区、乌拉特前旗)
淮南市(八公山区、寿县、凤台县、谢家集区、潘集区、大通区、田家庵区)
福州市(连江县、永泰县、平潭县、罗源县、长乐区、仓山区、福清市、闽清县、晋安区、鼓楼区、闽侯县、马尾区、台江区)
常州市(天宁区、钟楼区、金坛区、武进区、溧阳市、新北区)
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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