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鹤岗市(东山区、向阳区、南山区、工农区、兴山区、萝北县、绥滨县、兴安区)

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

泰州市(泰兴市、兴化市、靖江市、海陵区、姜堰区、高港区)

漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、郾城区、召陵区)

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

黄山市(歙县、祁门县、黄山区、屯溪区、休宁县、黟县、徽州区)

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、茂县、阿坝县、小金县、金川县、壤塘县、松潘县、汶川县、理县、若尔盖县、马尔康市、九寨沟县、红原县)

蚌埠市(龙子湖区、禹会区、蚌山区、固镇县、怀远县、淮上区、五河县)

咸阳市(彬州市、杨陵区、三原县、旬邑县、永寿县、长武县、武功县、兴平市、淳化县、渭城区、秦都区、乾县、礼泉县、泾阳县)

贺州市(富川瑶族自治县、八步区、平桂区、钟山县、昭平县)

邢台市(柏乡县、平乡县、内丘县、襄都区、沙河市、宁晋县、广宗县、新河县、巨鹿县、清河县、南和区、任泽区、信都区、临西县、威县、临城县、南宫市、隆尧县)

松原市(长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县)

山南市(琼结县、措美县、扎囊县、隆子县、错那市、曲松县、浪卡子县、桑日县、贡嘎县、洛扎县、加查县、乃东区)

黄石市(阳新县、黄石港区、西塞山区、下陆区、大冶市、铁山区)

南阳市(南召县、西峡县、内乡县、淅川县、社旗县、卧龙区、宛城区、邓州市、桐柏县、镇平县、唐河县、新野县、方城县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

清远市(佛冈县、连山壮族瑶族自治县、英德市、连南瑶族自治县、清城区、清新区、阳山县、连州市)

福州市(连江县、晋安区、马尾区、台江区、鼓楼区、闽清县、长乐区、罗源县、平潭县、仓山区、永泰县、闽侯县、福清市)

三门峡市(陕州区、湖滨区、灵宝市、义马市、卢氏县、渑池县)

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

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

佛山市(南海区、顺德区、禅城区、高明区、三水区)

克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)

贵阳市(修文县、开阳县、乌当区、息烽县、白云区、清镇市、花溪区、观山湖区、南明区、云岩区)

漳州市(东山县、平和县、漳浦县、长泰区、芗城区、南靖县、云霄县、华安县、诏安县、龙海区、龙文区)

朔州市(怀仁市、平鲁区、右玉县、朔城区、应县、山阴县)

乌兰察布市(四子王旗、集宁区、丰镇市、卓资县、商都县、察哈尔右翼中旗、凉城县、兴和县、察哈尔右翼前旗、化德县、察哈尔右翼后旗)

大理白族自治州(剑川县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、云龙县、大理市、南涧彝族自治县、洱源县、巍山彝族回族自治县、宾川县、弥渡县、永平县、祥云县)

白银市(会宁县、景泰县、平川区、白银区、靖远县)

商洛市(山阳县、商南县、丹凤县、商州区、柞水县、洛南县、镇安县)

濮阳市(清丰县、华龙区、范县、南乐县、台前县、濮阳县)

西藏自治区

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

张掖市(甘州区、民乐县、山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、高台县)

营口市(老边区、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区、盖州市、西市区)

渭南市(合阳县、澄城县、韩城市、蒲城县、华阴市、富平县、潼关县、临渭区、大荔县、白水县、华州区)

益阳市(安化县、南县、资阳区、桃江县、赫山区、沅江市)

阿勒泰地区(富蕴县、阿勒泰市、福海县、青河县、哈巴河县、布尔津县、吉木乃县)

杭州市(西湖区、临平区、余杭区、滨江区、钱塘区、富阳区、临安区、拱墅区、建德市、上城区、桐庐县、萧山区、淳安县)

湖州市(长兴县、德清县、安吉县、南浔区、吴兴区)

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

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

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

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

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

湘潭市(雨湖区、韶山市、湘乡市、湘潭县、岳塘区)

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

六安市(霍邱县、裕安区、金寨县、舒城县、叶集区、金安区、霍山县)

铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)

本溪市(南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、平山区、明山区、桓仁满族自治县)

伊犁哈萨克自治州(伊宁县、霍尔果斯市、伊宁市、新源县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、霍城县、尼勒克县、巩留县、特克斯县、昭苏县)

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

邵阳市(隆回县、武冈市、邵东市、城步苗族自治县、洞口县、双清区、绥宁县、新邵县、北塔区、新宁县、大祥区、邵阳县)

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

南充市(高坪区、西充县、仪陇县、嘉陵区、顺庆区、营山县、蓬安县、阆中市、南部县)

东莞市

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

东营市(广饶县、东营区、垦利区、河口区、利津县)

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

遂宁市(大英县、射洪市、蓬溪县、安居区、船山区)

文山壮族苗族自治州(富宁县、砚山县、西畴县、麻栗坡县、丘北县、广南县、文山市、马关县)

肇庆市(鼎湖区、端州区、德庆县、怀集县、四会市、高要区、封开县、广宁县)

金昌市(永昌县、金川区)

广安市(前锋区、邻水县、华蓥市、武胜县、岳池县、广安区)

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、盐池县、同心县、利通区)

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

昭通市(水富市、巧家县、大关县、盐津县、彝良县、绥江县、永善县、昭阳区、镇雄县、鲁甸县、威信县)

和田地区(墨玉县、策勒县、和田市、皮山县、和田县、洛浦县、民丰县、于田县)

商丘市(梁园区、夏邑县、永城市、睢县、宁陵县、柘城县、虞城县、睢阳区、民权县)

果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、甘德县、达日县、班玛县、玛多县)

台州市(黄岩区、三门县、温岭市、路桥区、临海市、玉环市、椒江区、仙居县、天台县)

鞍山市(立山区、铁东区、台安县、千山区、铁西区、海城市、岫岩满族自治县)

巴中市(南江县、通江县、恩阳区、巴州区、平昌县)

徐州市(邳州市、泉山区、贾汪区、云龙区、睢宁县、丰县、沛县、鼓楼区、铜山区、新沂市)

嘉峪关市

双鸭山市(四方台区、尖山区、集贤县、饶河县、宝山区、友谊县、宝清县、岭东区)

无锡市(惠山区、宜兴市、锡山区、梁溪区、滨湖区、江阴市、新吴区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

防城港市(上思县、防城区、东兴市、港口区)

舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县)

保定市(安国市、涿州市、容城县、竞秀区、涞源县、莲池区、徐水区、清苑区、满城区、高阳县、博野县、阜平县、定兴县、望都县、唐县、雄县、曲阳县、蠡县、安新县、易县、顺平县、定州市、涞水县、高碑店市)

酒泉市(肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、玉门市、敦煌市)

梅州市(兴宁市、大埔县、五华县、梅江区、梅县区、丰顺县、蕉岭县、平远县)

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

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

德阳市(什邡市、罗江区、广汉市、旌阳区、中江县、绵竹市)

海南藏族自治州(贵南县、同德县、兴海县、贵德县、共和县)

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

济源市

常德市(桃源县、临澧县、安乡县、津市市、汉寿县、鼎城区、武陵区、石门县、澧县)

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

长治市(潞州区、屯留区、壶关县、潞城区、上党区、黎城县、沁源县、武乡县、长子县、襄垣县、平顺县、沁县)

宜宾市(江安县、南溪区、翠屏区、长宁县、珙县、叙州区、兴文县、筠连县、屏山县、高县)

  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。

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