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楚雄彝族自治州(大姚县、禄丰市、双柏县、南华县、姚安县、武定县、元谋县、楚雄市、永仁县、牟定县)

汕头市(濠江区、南澳县、金平区、澄海区、潮阳区、潮南区、龙湖区)

广安市(邻水县、广安区、前锋区、岳池县、武胜县、华蓥市)

宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿城区、宿豫区)

赤峰市(巴林左旗、林西县、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗、翁牛特旗、元宝山区、松山区、红山区、宁城县、喀喇沁旗、巴林右旗)

三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)

金华市(武义县、浦江县、磐安县、婺城区、东阳市、金东区、永康市、兰溪市、义乌市)

嘉兴市(秀洲区、平湖市、南湖区、嘉善县、桐乡市、海宁市、海盐县)

鄂尔多斯市(康巴什区、东胜区、伊金霍洛旗、准格尔旗、鄂托克旗、杭锦旗、乌审旗、达拉特旗、鄂托克前旗)

沧州市(沧县、东光县、吴桥县、黄骅市、盐山县、献县、任丘市、新华区、南皮县、海兴县、孟村回族自治县、肃宁县、泊头市、青县、运河区、河间市)

巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、和硕县、轮台县、和静县、库尔勒市、且末县、若羌县、焉耆回族自治县、尉犁县)

宁波市(慈溪市、海曙区、奉化区、江北区、象山县、余姚市、鄞州区、北仑区、镇海区、宁海县)

阜新市(清河门区、新邱区、海州区、彰武县、细河区、阜新蒙古族自治县、太平区)

齐齐哈尔市(铁锋区、甘南县、龙沙区、依安县、富裕县、泰来县、富拉尔基区、建华区、龙江县、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、昂昂溪区、克东县、讷河市、克山县、拜泉县)

攀枝花市(西区、仁和区、东区、盐边县、米易县)

德阳市(广汉市、旌阳区、中江县、绵竹市、罗江区、什邡市)

达州市(通川区、开江县、大竹县、渠县、达川区、宣汉县、万源市)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

开封市(通许县、尉氏县、顺河回族区、杞县、兰考县、祥符区、鼓楼区、禹王台区、龙亭区)

新乡市(原阳县、红旗区、封丘县、延津县、卫滨区、长垣市、获嘉县、牧野区、凤泉区、辉县市、新乡县、卫辉市)

铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)

天水市(麦积区、秦安县、武山县、甘谷县、张家川回族自治县、秦州区、清水县)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区)

内江市(隆昌市、威远县、资中县、市中区、东兴区)

甘孜藏族自治州(九龙县、德格县、康定市、泸定县、甘孜县、乡城县、雅江县、得荣县、色达县、理塘县、新龙县、稻城县、丹巴县、石渠县、巴塘县、道孚县、炉霍县、白玉县)

揭阳市(惠来县、揭西县、榕城区、普宁市、揭东区)

阳泉市(矿区、郊区、盂县、平定县、城区)

乐山市(沐川县、市中区、犍为县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、夹江县、五通桥区、金口河区、峨眉山市、沙湾区、井研县)

武汉市(江汉区、武昌区、黄陂区、洪山区、新洲区、硚口区、青山区、汉南区、江夏区、东西湖区、蔡甸区、汉阳区、江岸区)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)

宿州市(灵璧县、泗县、埇桥区、萧县、砀山县)

钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)

苏州市(姑苏区、张家港市、虎丘区、吴中区、吴江区、太仓市、昆山市、相城区、常熟市)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

南宁市(青秀区、横州市、江南区、良庆区、上林县、宾阳县、西乡塘区、隆安县、兴宁区、马山县、邕宁区、武鸣区)

漯河市(源汇区、舞阳县、召陵区、临颍县、郾城区)

吉林市(昌邑区、蛟河市、永吉县、船营区、舒兰市、丰满区、龙潭区、桦甸市、磐石市)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

塔城地区(额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市、乌苏市、沙湾市、裕民县)

西藏自治区

白城市(镇赉县、洮南市、大安市、通榆县、洮北区)

亳州市(谯城区、蒙城县、涡阳县、利辛县)

襄阳市(枣阳市、宜城市、老河口市、保康县、谷城县、襄城区、樊城区、襄州区、南漳县)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、沙依巴克区、米东区、天山区、新市区、头屯河区、达坂城区、水磨沟区)

喀什地区(岳普湖县、泽普县、疏附县、英吉沙县、巴楚县、疏勒县、莎车县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、伽师县、喀什市)

黔南布依族苗族自治州(罗甸县、长顺县、贵定县、瓮安县、惠水县、龙里县、平塘县、都匀市、独山县、福泉市、荔波县、三都水族自治县)

曲靖市(宣威市、富源县、师宗县、麒麟区、罗平县、陆良县、沾益区、马龙区、会泽县)

广西壮族自治区

九江市(共青城市、彭泽县、浔阳区、武宁县、都昌县、湖口县、德安县、柴桑区、永修县、濂溪区、庐山市、修水县、瑞昌市)

郑州市(新郑市、二七区、中牟县、登封市、惠济区、荥阳市、金水区、上街区、管城回族区、中原区、新密市、巩义市)

昌吉回族自治州(呼图壁县、吉木萨尔县、奇台县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、玛纳斯县、阜康市)

德州市(宁津县、平原县、禹城市、庆云县、武城县、夏津县、齐河县、临邑县、陵城区、乐陵市、德城区)

绥化市(望奎县、兰西县、海伦市、绥棱县、庆安县、安达市、北林区、明水县、肇东市、青冈县)

太原市(杏花岭区、清徐县、小店区、迎泽区、娄烦县、晋源区、阳曲县、古交市、万柏林区、尖草坪区)

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)

梧州市(藤县、蒙山县、万秀区、长洲区、苍梧县、龙圩区、岑溪市)

盘锦市(兴隆台区、双台子区、盘山县、大洼区)

三沙市(西沙区、南沙区)

运城市(盐湖区、稷山县、夏县、河津市、垣曲县、芮城县、绛县、新绛县、平陆县、永济市、万荣县、临猗县、闻喜县)

邯郸市(丛台区、涉县、永年区、峰峰矿区、临漳县、邯山区、复兴区、磁县、曲周县、广平县、馆陶县、肥乡区、武安市、邱县、魏县、成安县、大名县、鸡泽县)

绵阳市(平武县、涪城区、北川羌族自治县、安州区、江油市、游仙区、梓潼县、盐亭县、三台县)

宁德市(霞浦县、柘荣县、福鼎市、古田县、寿宁县、屏南县、蕉城区、福安市、周宁县)

潍坊市(寒亭区、临朐县、奎文区、昌邑市、安丘市、诸城市、坊子区、潍城区、青州市、寿光市、高密市、昌乐县)

莆田市(秀屿区、城厢区、涵江区、荔城区、仙游县)

荆门市(京山市、掇刀区、钟祥市、东宝区、沙洋县)

张掖市(甘州区、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县、民乐县)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

信阳市(浉河区、潢川县、平桥区、固始县、息县、商城县、光山县、新县、淮滨县、罗山县)

呼和浩特市(土默特左旗、新城区、托克托县、清水河县、和林格尔县、赛罕区、玉泉区、武川县、回民区)

怀化市(麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、会同县、洪江市、沅陵县、通道侗族自治县、中方县、鹤城区、辰溪县、芷江侗族自治县)

延边朝鲜族自治州(延吉市、珲春市、安图县、龙井市、汪清县、和龙市、敦化市、图们市)

西宁市(大通回族土族自治县、城西区、城中区、湟源县、湟中区、城北区、城东区)

石家庄市(灵寿县、元氏县、平山县、晋州市、高邑县、井陉矿区、新华区、赵县、桥西区、正定县、长安区、行唐县、辛集市、裕华区、新乐市、鹿泉区、井陉县、栾城区、赞皇县、深泽县、藁城区、无极县)

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、雷山县、天柱县、榕江县、镇远县、黄平县、丹寨县、黎平县、施秉县、三穗县、岑巩县、从江县、凯里市、麻江县、台江县、锦屏县)

兴安盟(阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、乌兰浩特市)

阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)

厦门市(思明区、同安区、翔安区、湖里区、集美区、海沧区)

宜春市(袁州区、丰城市、高安市、樟树市、靖安县、奉新县、铜鼓县、上高县、宜丰县、万载县)

营口市(西市区、大石桥市、老边区、盖州市、站前区、鲅鱼圈区)

伊春市(乌翠区、嘉荫县、铁力市、金林区、友好区、南岔县、大箐山县、丰林县、汤旺县、伊美区)

临沧市(镇康县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、永德县、凤庆县)

南通市(通州区、启东市、海门区、海安市、如东县、崇川区、如皋市)

贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区、钟山县)

铜陵市(铜官区、枞阳县、义安区、郊区)

许昌市(禹州市、襄城县、建安区、鄢陵县、长葛市、魏都区)

黄山市(休宁县、黟县、黄山区、歙县、屯溪区、祁门县、徽州区)

阿里地区(札达县、革吉县、噶尔县、普兰县、改则县、日土县、措勤县)

白银市(平川区、会宁县、景泰县、白银区、靖远县)

西安市(新城区、灞桥区、临潼区、莲湖区、碑林区、长安区、高陵区、阎良区、未央区、周至县、雁塔区、蓝田县、鄠邑区)

  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。

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