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全国服务区域：
香港特别行政区
金华市(东阳市、永康市、兰溪市、浦江县、婺城区、义乌市、金东区、磐安县、武义县)
绵阳市(涪城区、安州区、三台县、北川羌族自治县、江油市、梓潼县、游仙区、平武县、盐亭县)
漯河市(源汇区、郾城区、临颍县、舞阳县、召陵区)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
南阳市(西峡县、淅川县、桐柏县、邓州市、镇平县、新野县、方城县、唐河县、卧龙区、内乡县、南召县、宛城区、社旗县)
安阳市(文峰区、林州市、北关区、安阳县、龙安区、内黄县、殷都区、滑县、汤阴县)
肇庆市(封开县、四会市、高要区、广宁县、端州区、德庆县、怀集县、鼎湖区)
黑河市(逊克县、孙吴县、五大连池市、爱辉区、嫩江市、北安市)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、杭锦后旗、乌拉特前旗、磴口县、乌拉特后旗、五原县、临河区)
来宾市(武宣县、象州县、合山市、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、同德县、兴海县、共和县)
清远市(连南瑶族自治县、清城区、佛冈县、英德市、清新区、连州市、阳山县、连山壮族瑶族自治县)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
东莞市
宜昌市(当阳市、西陵区、夷陵区、远安县、兴山县、五峰土家族自治县、宜都市、枝江市、伍家岗区、秭归县、长阳土家族自治县、点军区、猇亭区)
自贡市(沿滩区、大安区、自流井区、富顺县、荣县、贡井区)
苏州市(吴江区、昆山市、虎丘区、常熟市、吴中区、相城区、太仓市、姑苏区、张家港市)
普洱市(景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区)
沈阳市(沈河区、皇姑区、大东区、辽中区、法库县、浑南区、新民市、于洪区、康平县、和平区、沈北新区、铁西区、苏家屯区)
黔东南苗族侗族自治州(雷山县、丹寨县、从江县、凯里市、锦屏县、岑巩县、麻江县、天柱县、剑河县、镇远县、黄平县、施秉县、三穗县、榕江县、台江县、黎平县)
齐齐哈尔市(泰来县、铁锋区、建华区、克山县、昂昂溪区、富拉尔基区、讷河市、富裕县、甘南县、碾子山区、龙沙区、依安县、龙江县、克东县、梅里斯达斡尔族区、拜泉县)
泸州市(古蔺县、纳溪区、合江县、江阳区、龙马潭区、泸县、叙永县)
文山壮族苗族自治州(西畴县、砚山县、广南县、富宁县、文山市、丘北县、马关县、麻栗坡县)
郑州市(金水区、登封市、中原区、新密市、管城回族区、惠济区、荥阳市、新郑市、巩义市、二七区、上街区、中牟县)
伊犁哈萨克自治州(新源县、霍城县、伊宁市、特克斯县、昭苏县、奎屯市、霍尔果斯市、巩留县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、尼勒克县)
台州市(路桥区、温岭市、临海市、仙居县、玉环市、黄岩区、三门县、天台县、椒江区)
延安市(黄陵县、黄龙县、宝塔区、洛川县、子长市、吴起县、宜川县、延川县、甘泉县、安塞区、志丹县、富县、延长县)
怀化市(通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、中方县、鹤城区、沅陵县、辰溪县、麻阳苗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县、会同县)
池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)
武汉市(洪山区、江汉区、东西湖区、武昌区、江夏区、青山区、黄陂区、硚口区、汉阳区、蔡甸区、汉南区、新洲区、江岸区)
鞍山市(铁东区、台安县、立山区、海城市、千山区、岫岩满族自治县、铁西区)
玉林市(兴业县、容县、陆川县、玉州区、博白县、福绵区、北流市)
十堰市(茅箭区、竹溪县、郧西县、张湾区、郧阳区、竹山县、房县、丹江口市)
长治市(平顺县、潞州区、沁源县、上党区、沁县、黎城县、屯留区、壶关县、长子县、潞城区、襄垣县、武乡县)
黔南布依族苗族自治州(平塘县、三都水族自治县、龙里县、荔波县、瓮安县、长顺县、惠水县、罗甸县、贵定县、都匀市、独山县、福泉市)
曲靖市(罗平县、陆良县、富源县、马龙区、宣威市、会泽县、师宗县、沾益区、麒麟区)
呼和浩特市(和林格尔县、玉泉区、托克托县、赛罕区、武川县、回民区、清水河县、新城区、土默特左旗)
凉山彝族自治州(德昌县、盐源县、甘洛县、布拖县、木里藏族自治县、越西县、宁南县、喜德县、昭觉县、金阳县、普格县、会理市、美姑县、雷波县、西昌市、会东县、冕宁县)
常德市(津市市、鼎城区、桃源县、澧县、汉寿县、临澧县、安乡县、武陵区、石门县)
吴忠市(同心县、盐池县、青铜峡市、利通区、红寺堡区)
儋州市
淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)
喀什地区(疏勒县、喀什市、伽师县、叶城县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、麦盖提县、莎车县、英吉沙县、岳普湖县、泽普县)
贺州市(八步区、富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、昭平县)
柳州市(城中区、柳北区、柳城县、鱼峰区、融水苗族自治县、柳江区、柳南区、三江侗族自治县、融安县、鹿寨县)
咸阳市(泾阳县、杨陵区、三原县、乾县、永寿县、淳化县、渭城区、旬邑县、彬州市、秦都区、兴平市、长武县、武功县、礼泉县)
威海市(荣成市、乳山市、文登区、环翠区)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、马尔康市、汶川县、金川县、若尔盖县、九寨沟县、红原县、茂县、阿坝县、壤塘县、黑水县、小金县、理县)
阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)
兴安盟(扎赉特旗、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)
宣城市(绩溪县、郎溪县、广德市、泾县、旌德县、宣州区、宁国市)
达州市(万源市、大竹县、宣汉县、开江县、达川区、通川区、渠县)
邵阳市(邵东市、武冈市、双清区、大祥区、绥宁县、洞口县、新邵县、隆回县、北塔区、新宁县、邵阳县、城步苗族自治县)
沧州市(泊头市、盐山县、任丘市、青县、运河区、孟村回族自治县、河间市、东光县、吴桥县、南皮县、肃宁县、海兴县、沧县、黄骅市、新华区、献县)
赣州市(全南县、安远县、章贡区、石城县、瑞金市、龙南市、大余县、于都县、寻乌县、赣县区、崇义县、会昌县、兴国县、信丰县、定南县、宁都县、南康区、上犹县)
保山市(龙陵县、昌宁县、隆阳区、施甸县、腾冲市)
昭通市(永善县、水富市、威信县、大关县、巧家县、鲁甸县、绥江县、昭阳区、盐津县、镇雄县、彝良县)
新疆维吾尔自治区
鸡西市(城子河区、恒山区、滴道区、麻山区、梨树区、虎林市、鸡冠区、密山市、鸡东县)
丹东市(东港市、振安区、宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、振兴区)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、吉首市、保靖县、泸溪县、花垣县、龙山县、凤凰县、古丈县)
白银市(会宁县、景泰县、靖远县、白银区、平川区)
滨州市(邹平市、滨城区、阳信县、惠民县、博兴县、无棣县、沾化区)
阜阳市(颍州区、颍上县、阜南县、界首市、颍东区、颍泉区、太和县、临泉县)
徐州市(贾汪区、沛县、丰县、睢宁县、邳州市、泉山区、新沂市、鼓楼区、铜山区、云龙区)
巴中市(恩阳区、巴州区、南江县、通江县、平昌县)
辽阳市(辽阳县、文圣区、灯塔市、弓长岭区、宏伟区、白塔区、太子河区)
岳阳市(平江县、华容县、岳阳县、君山区、云溪区、汨罗市、临湘市、岳阳楼区、湘阴县)
大庆市(萨尔图区、肇源县、大同区、林甸县、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、让胡路区、龙凤区)
铜仁市(碧江区、思南县、万山区、印江土家族苗族自治县、江口县、德江县、石阡县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县)
上饶市(弋阳县、横峰县、玉山县、广信区、铅山县、广丰区、德兴市、鄱阳县、信州区、余干县、万年县、婺源县)
滁州市(琅琊区、天长市、定远县、凤阳县、全椒县、明光市、南谯区、来安县)
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宁夏回族自治区
汉中市(佛坪县、勉县、镇巴县、西乡县、略阳县、城固县、宁强县、南郑区、洋县、汉台区、留坝县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
忻州市(定襄县、岢岚县、原平市、五台县、静乐县、宁武县、繁峙县、代县、保德县、河曲县、偏关县、忻府区、五寨县、神池县)
临沂市(沂水县、兰山区、莒南县、河东区、平邑县、罗庄区、临沭县、兰陵县、蒙阴县、沂南县、费县、郯城县)
驻马店市(上蔡县、遂平县、汝南县、驿城区、确山县、泌阳县、新蔡县、正阳县、平舆县、西平县)
新乡市(延津县、辉县市、新乡县、原阳县、牧野区、卫滨区、封丘县、红旗区、长垣市、凤泉区、获嘉县、卫辉市)
海东市(乐都区、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县)
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抚州市(东乡区、资溪县、南城县、乐安县、宜黄县、南丰县、黎川县、崇仁县、临川区、金溪县、广昌县)
晋城市(沁水县、城区、阳城县、陵川县、高平市、泽州县)
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包头市(达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、东河区、石拐区、固阳县、土默特右旗、九原区、青山区、白云鄂博矿区)
厦门市(集美区、翔安区、湖里区、同安区、海沧区、思明区)
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黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)
淄博市(临淄区、张店区、博山区、周村区、沂源县、淄川区、桓台县、高青县)
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大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、永平县、弥渡县、大理市、宾川县、鹤庆县、剑川县、祥云县、漾濞彝族自治县、云龙县、洱源县、南涧彝族自治县)
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赤峰市(宁城县、阿鲁科尔沁旗、松山区、敖汉旗、红山区、元宝山区、翁牛特旗、巴林左旗、克什克腾旗、巴林右旗、喀喇沁旗、林西县)
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东营市(利津县、东营区、河口区、广饶县、垦利区)
日喀则市(桑珠孜区、仁布县、聂拉木县、岗巴县、江孜县、康马县、昂仁县、仲巴县、萨嘎县、拉孜县、南木林县、定结县、定日县、吉隆县、亚东县、白朗县、谢通门县、萨迦县)
菏泽市(牡丹区、定陶区、郓城县、曹县、单县、巨野县、成武县、鄄城县、东明县)
佛山市(禅城区、高明区、三水区、顺德区、南海区)
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榆林市(靖边县、神木市、米脂县、子洲县、清涧县、榆阳区、吴堡县、府谷县、定边县、佳县、绥德县、横山区)
景德镇市(乐平市、昌江区、浮梁县、珠山区)
五指山市(琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县、琼海市、白沙黎族自治县、文昌市、万宁市、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、定安县、屯昌县、陵水黎族自治县、澄迈县、东方市)
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。
新闻结尾
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