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全国服务区域：
河池市(天峨县、东兰县、凤山县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、南丹县、金城江区、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、宜州区)
天津市(西青区、北辰区、武清区、宁河区、河西区、津南区、宝坻区、红桥区、河北区、南开区、河东区、和平区、滨海新区、静海区、东丽区、蓟州区)
宿迁市(泗阳县、泗洪县、宿城区、沭阳县、宿豫区)
包头市(昆都仑区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、白云鄂博矿区、青山区、固阳县、九原区、东河区)
贺州市(钟山县、八步区、平桂区、昭平县、富川瑶族自治县)
白城市(通榆县、洮北区、洮南市、大安市、镇赉县)
林芝市(工布江达县、察隅县、米林市、波密县、巴宜区、墨脱县、朗县)
青岛市(市北区、城阳区、市南区、平度市、李沧区、胶州市、崂山区、莱西市、黄岛区、即墨区)
玉溪市(红塔区、通海县、华宁县、易门县、江川区、新平彝族傣族自治县、澄江市、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
昆明市(官渡区、安宁市、石林彝族自治县、寻甸回族彝族自治县、东川区、晋宁区、富民县、嵩明县、盘龙区、五华区、呈贡区、西山区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县)
平顶山市(宝丰县、汝州市、郏县、石龙区、卫东区、舞钢市、叶县、湛河区、鲁山县、新华区)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
拉萨市(达孜区、堆龙德庆区、曲水县、尼木县、当雄县、林周县、墨竹工卡县、城关区)
岳阳市(君山区、湘阴县、平江县、临湘市、华容县、岳阳楼区、汨罗市、岳阳县、云溪区)
廊坊市(永清县、霸州市、三河市、香河县、文安县、大厂回族自治县、广阳区、安次区、大城县、固安县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
巴彦淖尔市(临河区、五原县、杭锦后旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特前旗)
德州市(平原县、乐陵市、齐河县、武城县、德城区、陵城区、夏津县、临邑县、庆云县、宁津县、禹城市)
桂林市(全州县、阳朔县、临桂区、恭城瑶族自治县、资源县、秀峰区、叠彩区、兴安县、灵川县、荔浦市、七星区、永福县、雁山区、平乐县、龙胜各族自治县、灌阳县、象山区)
大庆市(肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、红岗区、大同区、龙凤区、让胡路区、林甸县、萨尔图区)
肇庆市(怀集县、封开县、高要区、德庆县、端州区、四会市、鼎湖区、广宁县)
松原市(长岭县、宁江区、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)
南充市(仪陇县、蓬安县、阆中市、营山县、南部县、西充县、嘉陵区、高坪区、顺庆区)
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、松潘县、理县、茂县、阿坝县、红原县、马尔康市、小金县、汶川县、金川县、壤塘县、黑水县、九寨沟县)
遵义市(播州区、凤冈县、红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、仁怀市、赤水市、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、湄潭县、习水县、绥阳县、正安县)
铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)
营口市(大石桥市、站前区、老边区、盖州市、西市区、鲅鱼圈区)
陇南市(礼县、两当县、西和县、文县、武都区、康县、成县、宕昌县、徽县)
延安市(宝塔区、吴起县、甘泉县、宜川县、志丹县、子长市、洛川县、延川县、安塞区、延长县、富县、黄陵县、黄龙县)
沧州市(东光县、青县、盐山县、泊头市、南皮县、海兴县、黄骅市、孟村回族自治县、献县、沧县、新华区、任丘市、肃宁县、运河区、吴桥县、河间市)
曲靖市(师宗县、沾益区、麒麟区、罗平县、陆良县、宣威市、马龙区、会泽县、富源县)
澳门特别行政区
齐齐哈尔市(克东县、富拉尔基区、克山县、龙江县、讷河市、昂昂溪区、龙沙区、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、泰来县、建华区、甘南县、铁锋区、拜泉县、富裕县、依安县)
潍坊市(寒亭区、奎文区、青州市、高密市、寿光市、临朐县、坊子区、潍城区、昌邑市、昌乐县、安丘市、诸城市)
海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
来宾市(象州县、忻城县、合山市、兴宾区、金秀瑶族自治县、武宣县)
四平市(伊通满族自治县、梨树县、铁东区、双辽市、铁西区)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县、敦煌市、肃州区、玉门市、肃北蒙古族自治县)
蚌埠市(五河县、淮上区、禹会区、怀远县、固镇县、龙子湖区、蚌山区)
双鸭山市(集贤县、宝清县、友谊县、四方台区、尖山区、岭东区、宝山区、饶河县)
雅安市(宝兴县、荥经县、石棉县、芦山县、汉源县、名山区、雨城区、天全县)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
沈阳市(于洪区、皇姑区、法库县、沈北新区、铁西区、和平区、浑南区、沈河区、康平县、苏家屯区、新民市、辽中区、大东区)
铁岭市(铁岭县、西丰县、开原市、调兵山市、银州区、清河区、昌图县)
黄石市(黄石港区、阳新县、西塞山区、下陆区、大冶市、铁山区)
湘潭市(韶山市、湘乡市、雨湖区、岳塘区、湘潭县)
焦作市(中站区、武陟县、解放区、修武县、沁阳市、山阳区、孟州市、马村区、温县、博爱县)
临沧市(临翔区、凤庆县、沧源佤族自治县、云县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
宜春市(奉新县、樟树市、靖安县、铜鼓县、丰城市、袁州区、宜丰县、上高县、万载县、高安市)
洛阳市(宜阳县、洛宁县、洛龙区、孟津区、西工区、汝阳县、涧西区、偃师区、伊川县、瀍河回族区、嵩县、老城区、新安县、栾川县)
成都市(新都区、简阳市、成华区、蒲江县、双流区、青羊区、金牛区、彭州市、崇州市、大邑县、郫都区、龙泉驿区、温江区、青白江区、都江堰市、武侯区、金堂县、邛崃市、新津区、锦江区)
金华市(兰溪市、浦江县、东阳市、义乌市、婺城区、武义县、磐安县、金东区、永康市)
日照市(岚山区、五莲县、东港区、莒县)
滨州市(邹平市、滨城区、无棣县、沾化区、阳信县、博兴县、惠民县)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、康巴什区、东胜区、准格尔旗、杭锦旗、鄂托克前旗、达拉特旗、乌审旗、鄂托克旗)
漯河市(临颍县、召陵区、郾城区、源汇区、舞阳县)
滁州市(琅琊区、定远县、凤阳县、明光市、全椒县、天长市、南谯区、来安县)
眉山市(青神县、丹棱县、东坡区、彭山区、洪雅县、仁寿县)
马鞍山市(当涂县、含山县、博望区、花山区、和县、雨山区)
中山市
台州市(路桥区、三门县、临海市、温岭市、黄岩区、天台县、椒江区、玉环市、仙居县)
合肥市(蜀山区、长丰县、庐阳区、巢湖市、包河区、庐江县、瑶海区、肥东县、肥西县)
贵港市(港南区、覃塘区、桂平市、港北区、平南县)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、会理市、美姑县、盐源县、越西县、昭觉县、喜德县、会东县、冕宁县、布拖县、普格县、德昌县、金阳县、宁南县、西昌市、雷波县、甘洛县)
达州市(渠县、大竹县、万源市、通川区、宣汉县、开江县、达川区)
南平市(政和县、浦城县、顺昌县、建阳区、光泽县、邵武市、延平区、松溪县、武夷山市、建瓯市)
三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)
兰州市(皋兰县、城关区、西固区、红古区、安宁区、永登县、榆中县、七里河区)
菏泽市(东明县、牡丹区、郓城县、鄄城县、定陶区、巨野县、成武县、单县、曹县)
白山市(抚松县、江源区、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市)
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莆田市(仙游县、涵江区、秀屿区、荔城区、城厢区)
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无锡市(宜兴市、惠山区、新吴区、江阴市、锡山区、滨湖区、梁溪区)
毕节市(织金县、七星关区、金沙县、纳雍县、黔西市、赫章县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县)
广州市(增城区、天河区、南沙区、越秀区、白云区、荔湾区、从化区、花都区、番禺区、海珠区、黄埔区)
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。
新闻结尾
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