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全国服务区域：
丽水市(景宁畲族自治县、云和县、缙云县、龙泉市、青田县、庆元县、莲都区、松阳县、遂昌县)
抚州市(崇仁县、东乡区、南城县、广昌县、临川区、乐安县、黎川县、南丰县、资溪县、宜黄县、金溪县)
临汾市(侯马市、吉县、浮山县、翼城县、洪洞县、永和县、安泽县、汾西县、蒲县、隰县、大宁县、古县、尧都区、曲沃县、霍州市、乡宁县、襄汾县)
蚌埠市(龙子湖区、禹会区、怀远县、蚌山区、淮上区、固镇县、五河县)
林芝市(米林市、朗县、工布江达县、墨脱县、波密县、察隅县、巴宜区)
大同市(云冈区、阳高县、广灵县、灵丘县、云州区、浑源县、新荣区、平城区、天镇县、左云县)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、天峻县、乌兰县、茫崖市、格尔木市、都兰县)
铜陵市(郊区、铜官区、义安区、枞阳县)
天水市(麦积区、甘谷县、清水县、秦州区、武山县、张家川回族自治县、秦安县)
张家口市(沽源县、蔚县、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、怀来县、下花园区、崇礼区、怀安县、张北县、桥东区、桥西区、万全区、阳原县、康保县)
昌吉回族自治州(奇台县、呼图壁县、昌吉市、玛纳斯县、吉木萨尔县、阜康市、木垒哈萨克自治县)
阜阳市(太和县、颍泉区、颍上县、颍东区、阜南县、颍州区、界首市、临泉县)
宿州市(灵璧县、泗县、萧县、砀山县、埇桥区)
五指山市(屯昌县、澄迈县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、万宁市、琼海市、东方市、定安县、临高县、乐东黎族自治县、文昌市)
益阳市(桃江县、南县、沅江市、安化县、赫山区、资阳区)
柳州市(鹿寨县、柳北区、城中区、柳江区、融安县、柳南区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳城县、三江侗族自治县)
泉州市(石狮市、德化县、惠安县、安溪县、南安市、晋江市、洛江区、永春县、金门县、泉港区、丰泽区、鲤城区)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
楚雄彝族自治州(元谋县、牟定县、南华县、大姚县、楚雄市、武定县、姚安县、禄丰市、双柏县、永仁县)
东莞市
深圳市(宝安区、罗湖区、龙岗区、龙华区、坪山区、福田区、盐田区、南山区、光明区)
天津市(北辰区、蓟州区、津南区、河西区、西青区、武清区、和平区、滨海新区、东丽区、静海区、河北区、红桥区、河东区、宁河区、宝坻区、南开区)
宣城市(郎溪县、宣州区、广德市、绩溪县、旌德县、宁国市、泾县)
塔城地区(沙湾市、乌苏市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、裕民县、塔城市)
安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县)
百色市(田林县、隆林各族自治县、靖西市、田东县、右江区、平果市、西林县、德保县、田阳区、乐业县、那坡县、凌云县)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、金塔县、肃州区、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市)
定西市(岷县、通渭县、安定区、临洮县、漳县、渭源县、陇西县)
玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、玉树市、杂多县、称多县、治多县)
来宾市(武宣县、兴宾区、合山市、象州县、金秀瑶族自治县、忻城县)
漳州市(龙海区、华安县、诏安县、南靖县、长泰区、漳浦县、芗城区、东山县、龙文区、云霄县、平和县)
铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)
海南藏族自治州(同德县、兴海县、贵德县、贵南县、共和县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、图们市、龙井市、延吉市、敦化市、珲春市、和龙市、安图县)
日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)
南阳市(西峡县、社旗县、内乡县、卧龙区、方城县、桐柏县、新野县、镇平县、淅川县、邓州市、宛城区、南召县、唐河县)
阜新市(清河门区、海州区、太平区、新邱区、阜新蒙古族自治县、彰武县、细河区)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)
长沙市(芙蓉区、岳麓区、开福区、望城区、长沙县、雨花区、浏阳市、天心区、宁乡市)
长春市(朝阳区、公主岭市、宽城区、双阳区、二道区、农安县、南关区、德惠市、榆树市、绿园区、九台区)
南宁市(武鸣区、良庆区、邕宁区、马山县、上林县、宾阳县、兴宁区、青秀区、江南区、隆安县、西乡塘区、横州市)
扬州市(宝应县、广陵区、高邮市、江都区、仪征市、邗江区)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、轮台县、和静县、尉犁县、和硕县、且末县、库尔勒市、若羌县、焉耆回族自治县)
巴中市(南江县、平昌县、巴州区、恩阳区、通江县)
咸阳市(长武县、兴平市、武功县、渭城区、乾县、旬邑县、秦都区、三原县、礼泉县、泾阳县、杨陵区、淳化县、永寿县、彬州市)
衢州市(衢江区、常山县、开化县、江山市、龙游县、柯城区)
东营市(垦利区、河口区、东营区、广饶县、利津县)
石家庄市(行唐县、井陉县、栾城区、正定县、裕华区、高邑县、灵寿县、赞皇县、井陉矿区、藁城区、元氏县、晋州市、深泽县、赵县、鹿泉区、桥西区、新乐市、无极县、新华区、平山县、长安区、辛集市)
雅安市(天全县、芦山县、雨城区、宝兴县、荥经县、石棉县、名山区、汉源县)
南平市(政和县、光泽县、建阳区、顺昌县、邵武市、松溪县、武夷山市、浦城县、延平区、建瓯市)
德阳市(广汉市、罗江区、绵竹市、中江县、什邡市、旌阳区)
洛阳市(洛龙区、汝阳县、宜阳县、栾川县、偃师区、新安县、西工区、孟津区、瀍河回族区、伊川县、老城区、嵩县、洛宁县、涧西区)
鹤岗市(南山区、兴安区、兴山区、绥滨县、东山区、萝北县、向阳区、工农区)
鹤壁市(淇县、淇滨区、浚县、山城区、鹤山区)
漯河市(郾城区、召陵区、舞阳县、临颍县、源汇区)
汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)
本溪市(溪湖区、南芬区、本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、明山区)
莆田市(城厢区、荔城区、涵江区、仙游县、秀屿区)
松原市(乾安县、宁江区、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)
榆林市(榆阳区、清涧县、神木市、子洲县、横山区、府谷县、靖边县、定边县、绥德县、吴堡县、米脂县、佳县)
三门峡市(卢氏县、湖滨区、灵宝市、陕州区、义马市、渑池县)
运城市(临猗县、垣曲县、闻喜县、河津市、夏县、平陆县、稷山县、新绛县、绛县、芮城县、万荣县、永济市、盐湖区)
山南市(措美县、隆子县、贡嘎县、错那市、洛扎县、乃东区、扎囊县、琼结县、浪卡子县、曲松县、加查县、桑日县)
黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)
晋中市(介休市、太谷区、榆次区、平遥县、左权县、和顺县、昔阳县、祁县、灵石县、寿阳县、榆社县)
杭州市(富阳区、建德市、滨江区、淳安县、临平区、拱墅区、临安区、西湖区、钱塘区、上城区、萧山区、桐庐县、余杭区)
金昌市(金川区、永昌县)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、汶川县、九寨沟县、金川县、茂县、理县、小金县、壤塘县、若尔盖县、红原县、黑水县、阿坝县、马尔康市)
驻马店市(泌阳县、西平县、驿城区、确山县、新蔡县、遂平县、正阳县、平舆县、汝南县、上蔡县)
内蒙古自治区
三沙市(西沙区、南沙区)
张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)
平凉市(泾川县、静宁县、崇信县、崆峒区、灵台县、庄浪县、华亭市)
大庆市(萨尔图区、红岗区、龙凤区、肇州县、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、林甸县、肇源县)
朔州市(右玉县、朔城区、应县、怀仁市、平鲁区、山阴县)
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鸡西市(鸡东县、鸡冠区、滴道区、恒山区、城子河区、梨树区、虎林市、麻山区、密山市)
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乐山市(犍为县、沐川县、金口河区、夹江县、峨眉山市、市中区、沙湾区、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、井研县、五通桥区)
常德市(武陵区、石门县、安乡县、临澧县、桃源县、澧县、津市市、汉寿县、鼎城区)
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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