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焦作市(武陟县、沁阳市、博爱县、修武县、山阳区、中站区、温县、马村区、解放区、孟州市)

大庆市(龙凤区、大同区、林甸县、肇州县、肇源县、让胡路区、萨尔图区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

百色市(德保县、乐业县、右江区、田东县、那坡县、靖西市、田林县、凌云县、隆林各族自治县、西林县、平果市、田阳区)

钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、温泉县、精河县)

郴州市(宜章县、安仁县、临武县、汝城县、永兴县、嘉禾县、桂阳县、苏仙区、资兴市、北湖区、桂东县)

儋州市

揭阳市(普宁市、揭东区、揭西县、惠来县、榕城区)

青岛市(市北区、黄岛区、平度市、胶州市、即墨区、李沧区、城阳区、莱西市、市南区、崂山区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

果洛藏族自治州(达日县、玛多县、甘德县、班玛县、久治县、玛沁县)

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

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

铜仁市(江口县、石阡县、沿河土家族自治县、万山区、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、碧江区、思南县、德江县)

池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)

广元市(朝天区、苍溪县、利州区、剑阁县、旺苍县、昭化区、青川县)

葫芦岛市(龙港区、建昌县、兴城市、南票区、连山区、绥中县)

南昌市(青云谱区、进贤县、东湖区、红谷滩区、西湖区、新建区、安义县、青山湖区、南昌县)

合肥市(巢湖市、庐阳区、肥西县、包河区、蜀山区、瑶海区、肥东县、庐江县、长丰县)

西藏自治区

云浮市(云安区、云城区、新兴县、罗定市、郁南县)

茂名市(化州市、高州市、信宜市、茂南区、电白区)

湘潭市(岳塘区、湘潭县、韶山市、湘乡市、雨湖区)

铁岭市(西丰县、铁岭县、昌图县、银州区、调兵山市、开原市、清河区)

佛山市(顺德区、高明区、南海区、三水区、禅城区)

赣州市(大余县、南康区、寻乌县、信丰县、章贡区、赣县区、会昌县、于都县、崇义县、宁都县、瑞金市、石城县、上犹县、兴国县、龙南市、定南县、安远县、全南县)

十堰市(郧阳区、竹溪县、郧西县、茅箭区、张湾区、房县、丹江口市、竹山县)

营口市(盖州市、鲅鱼圈区、老边区、站前区、大石桥市、西市区)

咸宁市(崇阳县、咸安区、赤壁市、嘉鱼县、通山县、通城县)

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

上饶市(余干县、铅山县、信州区、广丰区、万年县、弋阳县、婺源县、广信区、玉山县、横峰县、鄱阳县、德兴市)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

绍兴市(新昌县、柯桥区、上虞区、越城区、诸暨市、嵊州市)

平顶山市(汝州市、郏县、宝丰县、舞钢市、石龙区、湛河区、卫东区、叶县、新华区、鲁山县)

秦皇岛市(北戴河区、青龙满族自治县、卢龙县、山海关区、海港区、抚宁区、昌黎县)

广州市(番禺区、天河区、海珠区、越秀区、荔湾区、南沙区、增城区、花都区、黄埔区、白云区、从化区)

泰州市(海陵区、泰兴市、高港区、靖江市、姜堰区、兴化市)

威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)

濮阳市(华龙区、濮阳县、南乐县、台前县、范县、清丰县)

佳木斯市(向阳区、抚远市、前进区、汤原县、桦南县、桦川县、郊区、同江市、东风区、富锦市)

吉安市(吉水县、泰和县、青原区、永新县、井冈山市、新干县、安福县、遂川县、永丰县、峡江县、吉安县、万安县、吉州区)

朝阳市(凌源市、建平县、龙城区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、双塔区)

深圳市(福田区、南山区、罗湖区、宝安区、盐田区、光明区、坪山区、龙岗区、龙华区)

随州市(随县、广水市、曾都区)

宝鸡市(扶风县、渭滨区、千阳县、眉县、陇县、麟游县、凤县、陈仓区、太白县、金台区、凤翔区、岐山县)

衡水市(饶阳县、安平县、故城县、桃城区、深州市、景县、冀州区、武邑县、枣强县、阜城县、武强县)

德阳市(旌阳区、罗江区、广汉市、什邡市、中江县、绵竹市)

阿里地区(革吉县、普兰县、改则县、措勤县、日土县、札达县、噶尔县)

连云港市(灌南县、赣榆区、东海县、灌云县、连云区、海州区)

岳阳市(临湘市、君山区、湘阴县、汨罗市、华容县、平江县、岳阳县、岳阳楼区、云溪区)

永州市(道县、新田县、冷水滩区、蓝山县、零陵区、江永县、东安县、宁远县、双牌县、江华瑶族自治县、祁阳市)

吴忠市(盐池县、红寺堡区、利通区、青铜峡市、同心县)

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

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

聊城市(东阿县、高唐县、冠县、茌平区、临清市、东昌府区、阳谷县、莘县)

抚顺市(东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县、顺城区、新抚区、抚顺县、望花区)

丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县)

梅州市(梅江区、蕉岭县、丰顺县、五华县、兴宁市、平远县、梅县区、大埔县)

许昌市(鄢陵县、建安区、长葛市、禹州市、魏都区、襄城县)

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

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

六盘水市(盘州市、六枝特区、水城区、钟山区)

海东市(乐都区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、平安区、互助土族自治县)

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

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

荆州市(沙市区、江陵县、洪湖市、监利市、石首市、公安县、松滋市、荆州区)

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

抚州市(东乡区、南丰县、金溪县、崇仁县、资溪县、临川区、乐安县、黎川县、南城县、宜黄县、广昌县)

唐山市(路北区、滦南县、遵化市、乐亭县、丰南区、滦州市、古冶区、玉田县、开平区、迁安市、路南区、丰润区、曹妃甸区、迁西县)

温州市(永嘉县、平阳县、苍南县、泰顺县、鹿城区、瓯海区、龙湾区、瑞安市、文成县、乐清市、洞头区、龙港市)

安康市(宁陕县、旬阳市、紫阳县、镇坪县、汉阴县、白河县、平利县、汉滨区、石泉县、岚皋县)

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

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

日喀则市(仲巴县、定日县、亚东县、江孜县、吉隆县、聂拉木县、定结县、昂仁县、谢通门县、白朗县、萨嘎县、萨迦县、仁布县、岗巴县、康马县、桑珠孜区、拉孜县、南木林县)

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、鹤峰县、建始县、利川市、来凤县、巴东县、宣恩县、恩施市)

通化市(通化县、二道江区、集安市、梅河口市、柳河县、辉南县、东昌区)

孝感市(汉川市、云梦县、安陆市、大悟县、孝南区、应城市、孝昌县)

哈尔滨市(道外区、尚志市、香坊区、松北区、五常市、呼兰区、道里区、依兰县、南岗区、平房区、通河县、巴彦县、双城区、阿城区、延寿县、宾县、木兰县、方正县)

惠州市(博罗县、惠东县、惠阳区、龙门县、惠城区)

阳泉市(盂县、郊区、平定县、城区、矿区)

桂林市(荔浦市、临桂区、七星区、恭城瑶族自治县、阳朔县、灵川县、叠彩区、龙胜各族自治县、全州县、象山区、兴安县、秀峰区、永福县、雁山区、资源县、平乐县、灌阳县)

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

长沙市(宁乡市、长沙县、雨花区、芙蓉区、岳麓区、天心区、浏阳市、望城区、开福区)

嘉峪关市

成都市(简阳市、武侯区、郫都区、邛崃市、青白江区、温江区、双流区、蒲江县、金堂县、成华区、彭州市、金牛区、都江堰市、龙泉驿区、崇州市、青羊区、新都区、新津区、锦江区、大邑县)

大连市(旅顺口区、长海县、瓦房店市、甘井子区、中山区、金州区、普兰店区、西岗区、沙河口区、庄河市)

庆阳市(宁县、合水县、华池县、镇原县、正宁县、环县、庆城县、西峰区)

南平市(政和县、顺昌县、松溪县、建阳区、建瓯市、光泽县、武夷山市、邵武市、延平区、浦城县)

大同市(广灵县、云州区、灵丘县、新荣区、左云县、天镇县、平城区、云冈区、浑源县、阳高县)

柳州市(鹿寨县、融水苗族自治县、柳北区、城中区、鱼峰区、融安县、柳江区、柳城县、三江侗族自治县、柳南区)

平凉市(崆峒区、崇信县、庄浪县、泾川县、静宁县、灵台县、华亭市)

  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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