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

香港特别行政区

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

平顶山市(湛河区、舞钢市、鲁山县、卫东区、叶县、郏县、新华区、汝州市、宝丰县、石龙区)

包头市(九原区、石拐区、青山区、固阳县、东河区、白云鄂博矿区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗)

济源市

菏泽市(郓城县、成武县、鄄城县、巨野县、东明县、牡丹区、单县、定陶区、曹县)

韶关市(仁化县、浈江区、乳源瑶族自治县、南雄市、乐昌市、武江区、始兴县、曲江区、翁源县、新丰县)

苏州市(常熟市、吴江区、太仓市、姑苏区、相城区、虎丘区、昆山市、吴中区、张家港市)

株洲市(醴陵市、攸县、炎陵县、渌口区、荷塘区、天元区、茶陵县、芦淞区、石峰区)

九江市(都昌县、武宁县、修水县、柴桑区、庐山市、濂溪区、彭泽县、湖口县、浔阳区、永修县、德安县、瑞昌市、共青城市)

荆州市(公安县、松滋市、洪湖市、江陵县、石首市、沙市区、荆州区、监利市)

晋城市(高平市、沁水县、城区、阳城县、陵川县、泽州县)

无锡市(滨湖区、江阴市、梁溪区、宜兴市、惠山区、锡山区、新吴区)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

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

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

莆田市(秀屿区、仙游县、涵江区、城厢区、荔城区)

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

湘西土家族苗族自治州(永顺县、保靖县、龙山县、凤凰县、吉首市、花垣县、泸溪县、古丈县)

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

果洛藏族自治州(久治县、玛多县、班玛县、甘德县、玛沁县、达日县)

北京市(通州区、东城区、延庆区、西城区、房山区、昌平区、丰台区、石景山区、大兴区、门头沟区、平谷区、海淀区、朝阳区、密云区、顺义区、怀柔区)

南宁市(马山县、横州市、武鸣区、上林县、西乡塘区、兴宁区、良庆区、隆安县、江南区、邕宁区、宾阳县、青秀区)

昌吉回族自治州(阜康市、奇台县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、吉木萨尔县、呼图壁县、昌吉市)

陇南市(西和县、康县、宕昌县、文县、成县、徽县、武都区、两当县、礼县)

新余市(渝水区、分宜县)

石家庄市(平山县、鹿泉区、井陉矿区、行唐县、元氏县、赞皇县、新华区、长安区、赵县、栾城区、灵寿县、藁城区、深泽县、晋州市、新乐市、辛集市、无极县、裕华区、桥西区、高邑县、正定县、井陉县)

廊坊市(固安县、香河县、霸州市、大城县、文安县、广阳区、三河市、安次区、大厂回族自治县、永清县)

鸡西市(鸡冠区、恒山区、城子河区、鸡东县、麻山区、虎林市、滴道区、密山市、梨树区)

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

焦作市(解放区、山阳区、孟州市、温县、博爱县、修武县、马村区、沁阳市、武陟县、中站区)

攀枝花市(仁和区、盐边县、米易县、西区、东区)

乐山市(峨边彝族自治县、井研县、马边彝族自治县、沐川县、金口河区、沙湾区、市中区、峨眉山市、五通桥区、夹江县、犍为县)

汕头市(潮南区、南澳县、龙湖区、潮阳区、澄海区、金平区、濠江区)

阳江市(阳东区、阳春市、江城区、阳西县)

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

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

嘉兴市(南湖区、海盐县、秀洲区、海宁市、桐乡市、平湖市、嘉善县)

延边朝鲜族自治州(安图县、和龙市、珲春市、汪清县、图们市、龙井市、敦化市、延吉市)

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

连云港市(灌云县、连云区、东海县、海州区、灌南县、赣榆区)

六安市(舒城县、霍山县、裕安区、叶集区、金安区、霍邱县、金寨县)

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

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

丹东市(宽甸满族自治县、振安区、凤城市、振兴区、东港市、元宝区)

凉山彝族自治州(西昌市、越西县、普格县、冕宁县、盐源县、昭觉县、美姑县、会理市、宁南县、布拖县、会东县、甘洛县、雷波县、金阳县、德昌县、木里藏族自治县、喜德县)

乌鲁木齐市(头屯河区、新市区、天山区、米东区、达坂城区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、水磨沟区)

昆明市(晋宁区、富民县、安宁市、石林彝族自治县、呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、东川区、西山区、宜良县、嵩明县)

四平市(伊通满族自治县、铁东区、双辽市、梨树县、铁西区)

济宁市(兖州区、汶上县、嘉祥县、曲阜市、梁山县、邹城市、泗水县、鱼台县、任城区、金乡县、微山县)

荆门市(东宝区、沙洋县、京山市、掇刀区、钟祥市)

阜新市(阜新蒙古族自治县、太平区、彰武县、新邱区、细河区、海州区、清河门区)

赣州市(兴国县、石城县、全南县、会昌县、大余县、崇义县、上犹县、于都县、宁都县、龙南市、定南县、信丰县、南康区、安远县、章贡区、寻乌县、瑞金市、赣县区)

阿克苏地区(乌什县、温宿县、柯坪县、拜城县、沙雅县、新和县、阿瓦提县、库车市、阿克苏市)

惠州市(龙门县、惠阳区、惠城区、博罗县、惠东县)

常州市(金坛区、钟楼区、新北区、天宁区、溧阳市、武进区)

马鞍山市(雨山区、博望区、和县、含山县、花山区、当涂县)

张家界市(武陵源区、永定区、桑植县、慈利县)

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

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

泰安市(宁阳县、岱岳区、新泰市、肥城市、泰山区、东平县)

天水市(甘谷县、秦安县、秦州区、张家川回族自治县、武山县、麦积区、清水县)

扬州市(仪征市、邗江区、广陵区、宝应县、高邮市、江都区)

鹤岗市(向阳区、工农区、东山区、绥滨县、萝北县、南山区、兴安区、兴山区)

通化市(通化县、东昌区、二道江区、梅河口市、辉南县、柳河县、集安市)

新疆维吾尔自治区

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

滁州市(明光市、全椒县、南谯区、定远县、琅琊区、来安县、天长市、凤阳县)

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

固原市(西吉县、原州区、彭阳县、泾源县、隆德县)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、阿荣旗、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、牙克石市、扎兰屯市、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、海拉尔区、鄂温克族自治旗、满洲里市、扎赉诺尔区)

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

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、都兰县、德令哈市、茫崖市、天峻县、格尔木市)

榆林市(府谷县、子洲县、定边县、米脂县、靖边县、绥德县、横山区、神木市、吴堡县、清涧县、榆阳区、佳县)

西安市(长安区、阎良区、周至县、碑林区、高陵区、雁塔区、莲湖区、新城区、未央区、蓝田县、鄠邑区、灞桥区、临潼区)

武汉市(汉阳区、蔡甸区、武昌区、洪山区、汉南区、青山区、黄陂区、东西湖区、江岸区、江夏区、江汉区、硚口区、新洲区)

雅安市(宝兴县、天全县、汉源县、石棉县、雨城区、芦山县、荥经县、名山区)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、盈江县、陇川县、芒市、瑞丽市)

遂宁市(射洪市、大英县、蓬溪县、船山区、安居区)

平凉市(灵台县、庄浪县、崇信县、华亭市、泾川县、崆峒区、静宁县)

呼和浩特市(托克托县、武川县、土默特左旗、清水河县、回民区、赛罕区、和林格尔县、新城区、玉泉区)

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、利通区、同心县、盐池县)

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

海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)

深圳市(光明区、盐田区、南山区、宝安区、福田区、坪山区、龙华区、罗湖区、龙岗区)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

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

盐城市(亭湖区、东台市、射阳县、阜宁县、响水县、盐都区、建湖县、滨海县、大丰区)

晋中市(寿阳县、平遥县、左权县、昔阳县、介休市、榆社县、灵石县、和顺县、祁县、太谷区、榆次区)

武威市(凉州区、民勤县、天祝藏族自治县、古浪县)

  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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