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跨区域维修协调员：设立跨区域维修协调员，解决跨地区维修中的各种问题。
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全国服务区域：
郑州市(金水区、巩义市、惠济区、新郑市、二七区、中原区、荥阳市、上街区、中牟县、新密市、登封市、管城回族区)
信阳市(固始县、新县、光山县、商城县、浉河区、息县、淮滨县、平桥区、潢川县、罗山县)
巴中市(平昌县、恩阳区、通江县、南江县、巴州区)
无锡市(滨湖区、惠山区、宜兴市、梁溪区、新吴区、锡山区、江阴市)
沧州市(吴桥县、沧县、肃宁县、海兴县、孟村回族自治县、献县、盐山县、青县、运河区、新华区、泊头市、任丘市、东光县、南皮县、河间市、黄骅市)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
合肥市(巢湖市、长丰县、庐江县、肥西县、庐阳区、肥东县、蜀山区、瑶海区、包河区)
克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)
防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)
承德市(双滦区、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、隆化县、双桥区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、平泉市、丰宁满族自治县、承德县)
广西壮族自治区
台州市(三门县、天台县、黄岩区、温岭市、临海市、椒江区、仙居县、玉环市、路桥区)
秦皇岛市(山海关区、青龙满族自治县、北戴河区、昌黎县、卢龙县、抚宁区、海港区)
太原市(万柏林区、杏花岭区、晋源区、古交市、阳曲县、迎泽区、尖草坪区、清徐县、小店区、娄烦县)
淮安市(洪泽区、金湖县、淮阴区、涟水县、清江浦区、淮安区、盱眙县)
长治市(潞城区、壶关县、襄垣县、沁源县、潞州区、上党区、黎城县、长子县、平顺县、屯留区、沁县、武乡县)
德州市(德城区、庆云县、宁津县、临邑县、武城县、陵城区、禹城市、齐河县、平原县、夏津县、乐陵市)
镇江市(丹徒区、京口区、扬中市、丹阳市、润州区、句容市)
西宁市(大通回族土族自治县、城中区、城东区、湟中区、城西区、城北区、湟源县)
焦作市(孟州市、武陟县、山阳区、马村区、博爱县、沁阳市、温县、解放区、中站区、修武县)
北京市(东城区、房山区、昌平区、密云区、朝阳区、延庆区、平谷区、丰台区、门头沟区、海淀区、西城区、顺义区、怀柔区、通州区、大兴区、石景山区)
保定市(望都县、博野县、曲阳县、定州市、蠡县、徐水区、满城区、涞水县、容城县、顺平县、莲池区、雄县、定兴县、竞秀区、易县、唐县、涿州市、清苑区、阜平县、高碑店市、涞源县、高阳县、安新县、安国市)
菏泽市(鄄城县、牡丹区、曹县、东明县、巨野县、郓城县、成武县、单县、定陶区)
毕节市(金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、织金县、黔西市、大方县、七星关区、赫章县)
河池市(凤山县、金城江区、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、宜州区、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、东兰县、天峨县、南丹县、环江毛南族自治县)
白城市(洮北区、通榆县、大安市、镇赉县、洮南市)
双鸭山市(宝清县、友谊县、集贤县、宝山区、四方台区、饶河县、岭东区、尖山区)
清远市(阳山县、连南瑶族自治县、清新区、英德市、佛冈县、连州市、连山壮族瑶族自治县、清城区)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、焉耆回族自治县、尉犁县、轮台县、库尔勒市、若羌县、和硕县、和静县、且末县)
泰州市(姜堰区、高港区、海陵区、泰兴市、兴化市、靖江市)
咸宁市(嘉鱼县、赤壁市、通城县、咸安区、崇阳县、通山县)
陇南市(成县、文县、宕昌县、礼县、西和县、康县、武都区、徽县、两当县)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、晴隆县、普安县、兴仁市、贞丰县、册亨县、兴义市、望谟县)
阿里地区(噶尔县、普兰县、日土县、革吉县、改则县、措勤县、札达县)
楚雄彝族自治州(姚安县、楚雄市、禄丰市、元谋县、牟定县、大姚县、双柏县、南华县、武定县、永仁县)
文山壮族苗族自治州(文山市、富宁县、广南县、砚山县、麻栗坡县、马关县、丘北县、西畴县)
漯河市(郾城区、召陵区、临颍县、舞阳县、源汇区)
永州市(新田县、江华瑶族自治县、冷水滩区、蓝山县、东安县、宁远县、祁阳市、双牌县、江永县、零陵区、道县)
五指山市(文昌市、澄迈县、定安县、保亭黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、东方市、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、临高县、屯昌县、琼海市、万宁市)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)
遂宁市(射洪市、安居区、蓬溪县、大英县、船山区)
海南藏族自治州(兴海县、贵德县、贵南县、共和县、同德县)
湘潭市(岳塘区、湘潭县、韶山市、雨湖区、湘乡市)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、芒市、瑞丽市、梁河县)
哈尔滨市(南岗区、通河县、松北区、呼兰区、巴彦县、宾县、道外区、双城区、木兰县、五常市、方正县、延寿县、阿城区、依兰县、道里区、香坊区、平房区、尚志市)
济南市(市中区、长清区、商河县、平阴县、济阳区、历下区、莱芜区、天桥区、钢城区、槐荫区、章丘区、历城区)
晋城市(沁水县、陵川县、阳城县、泽州县、高平市、城区)
厦门市(集美区、海沧区、同安区、思明区、翔安区、湖里区)
襄阳市(枣阳市、保康县、谷城县、樊城区、老河口市、南漳县、宜城市、襄城区、襄州区)
盐城市(阜宁县、盐都区、建湖县、射阳县、响水县、大丰区、滨海县、东台市、亭湖区)
丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、振兴区、东港市、振安区、凤城市)
亳州市(涡阳县、蒙城县、利辛县、谯城区)
滁州市(来安县、南谯区、全椒县、明光市、琅琊区、天长市、定远县、凤阳县)
商洛市(柞水县、丹凤县、洛南县、商州区、镇安县、山阳县、商南县)
乐山市(金口河区、五通桥区、峨边彝族自治县、井研县、马边彝族自治县、市中区、沙湾区、沐川县、峨眉山市、夹江县、犍为县)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗)
芜湖市(湾沚区、弋江区、南陵县、鸠江区、繁昌区、无为市、镜湖区)
攀枝花市(东区、仁和区、盐边县、米易县、西区)
云浮市(云城区、罗定市、新兴县、云安区、郁南县)
儋州市
衡阳市(衡东县、常宁市、祁东县、衡阳县、南岳区、耒阳市、石鼓区、衡山县、珠晖区、衡南县、雁峰区、蒸湘区)
南平市(建瓯市、邵武市、顺昌县、武夷山市、松溪县、浦城县、政和县、建阳区、延平区、光泽县)
喀什地区(喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、疏附县、莎车县、疏勒县、麦盖提县、岳普湖县、巴楚县、泽普县、叶城县、英吉沙县)
茂名市(茂南区、信宜市、化州市、电白区、高州市)
濮阳市(濮阳县、华龙区、范县、清丰县、南乐县、台前县)
阜新市(阜新蒙古族自治县、太平区、细河区、海州区、彰武县、新邱区、清河门区)
曲靖市(会泽县、师宗县、马龙区、沾益区、宣威市、麒麟区、陆良县、富源县、罗平县)
大庆市(肇州县、大同区、肇源县、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、红岗区、龙凤区、萨尔图区)
延安市(黄陵县、宝塔区、宜川县、洛川县、延川县、吴起县、子长市、甘泉县、黄龙县、延长县、志丹县、富县、安塞区)
新乡市(新乡县、牧野区、延津县、长垣市、卫辉市、封丘县、原阳县、卫滨区、获嘉县、凤泉区、辉县市、红旗区)
银川市(兴庆区、灵武市、西夏区、金凤区、永宁县、贺兰县)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏县、康乐县、临夏市、和政县、永靖县、广河县)
黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)
深圳市(南山区、罗湖区、龙岗区、盐田区、福田区、龙华区、坪山区、宝安区、光明区)
广元市(利州区、朝天区、旺苍县、青川县、苍溪县、昭化区、剑阁县)
宿州市(灵璧县、萧县、泗县、砀山县、埇桥区)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
长春市(南关区、宽城区、二道区、朝阳区、榆树市、德惠市、九台区、公主岭市、双阳区、农安县、绿园区)
丽水市(遂昌县、莲都区、云和县、缙云县、青田县、庆元县、松阳县、龙泉市、景宁畲族自治县)
新余市(分宜县、渝水区)
德阳市(罗江区、绵竹市、旌阳区、广汉市、中江县、什邡市)
娄底市(娄星区、双峰县、涟源市、新化县、冷水江市)
锡林郭勒盟(多伦县、二连浩特市、正蓝旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、苏尼特左旗、镶黄旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、正镶白旗)
香港特别行政区
果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、玛多县、久治县、班玛县、甘德县)
阜阳市(界首市、颍东区、颍州区、颍泉区、阜南县、临泉县、太和县、颍上县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
玉溪市(易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、江川区、澄江市、华宁县、红塔区、通海县)
庆阳市(宁县、华池县、镇原县、庆城县、环县、合水县、正宁县、西峰区)
龙岩市(漳平市、永定区、上杭县、新罗区、连城县、长汀县、武平县)
铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)
景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)
南通市(崇川区、如东县、如皋市、海安市、通州区、启东市、海门区)
黄石市(西塞山区、铁山区、阳新县、黄石港区、大冶市、下陆区)
乌鲁木齐市(米东区、达坂城区、头屯河区、天山区、沙依巴克区、新市区、水磨沟区、乌鲁木齐县)
吉安市(永丰县、永新县、泰和县、吉水县、万安县、峡江县、井冈山市、新干县、青原区、吉州区、遂川县、安福县、吉安县)
赤峰市(敖汉旗、林西县、巴林左旗、元宝山区、红山区、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、巴林右旗、克什克腾旗、松山区、翁牛特旗、宁城县)
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凉山彝族自治州(甘洛县、会理市、昭觉县、布拖县、木里藏族自治县、雷波县、美姑县、会东县、盐源县、德昌县、普格县、西昌市、冕宁县、喜德县、金阳县、越西县、宁南县)
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洛阳市(老城区、栾川县、西工区、涧西区、洛宁县、瀍河回族区、伊川县、新安县、汝阳县、孟津区、宜阳县、偃师区、洛龙区、嵩县)
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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