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全国服务区域：
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
营口市(老边区、大石桥市、盖州市、西市区、鲅鱼圈区、站前区)
牡丹江市(宁安市、东宁市、东安区、西安区、林口县、爱民区、海林市、穆棱市、绥芬河市、阳明区)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、四子王旗、察哈尔右翼中旗、丰镇市、兴和县、商都县、卓资县、化德县、察哈尔右翼后旗、集宁区、凉城县)
漳州市(平和县、华安县、诏安县、龙文区、漳浦县、东山县、南靖县、长泰区、龙海区、云霄县、芗城区)
淮安市(淮阴区、金湖县、淮安区、洪泽区、涟水县、清江浦区、盱眙县)
十堰市(丹江口市、竹山县、郧阳区、张湾区、茅箭区、竹溪县、郧西县、房县)
永州市(冷水滩区、宁远县、江华瑶族自治县、江永县、祁阳市、新田县、蓝山县、零陵区、东安县、道县、双牌县)
漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、郾城区、召陵区)
绥化市(青冈县、北林区、肇东市、望奎县、安达市、绥棱县、海伦市、兰西县、庆安县、明水县)
防城港市(防城区、港口区、上思县、东兴市)
北京市(房山区、怀柔区、大兴区、通州区、东城区、门头沟区、石景山区、延庆区、平谷区、昌平区、朝阳区、海淀区、西城区、密云区、丰台区、顺义区)
长沙市(宁乡市、望城区、天心区、雨花区、长沙县、开福区、芙蓉区、岳麓区、浏阳市)
东营市(利津县、河口区、垦利区、广饶县、东营区)
内蒙古自治区
朔州市(平鲁区、怀仁市、朔城区、山阴县、应县、右玉县)
呼和浩特市(和林格尔县、回民区、托克托县、赛罕区、新城区、玉泉区、土默特左旗、武川县、清水河县)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)
七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)
株洲市(荷塘区、石峰区、醴陵市、炎陵县、渌口区、茶陵县、天元区、芦淞区、攸县)
肇庆市(怀集县、四会市、德庆县、端州区、广宁县、鼎湖区、封开县、高要区)
荆州市(洪湖市、沙市区、松滋市、石首市、监利市、江陵县、公安县、荆州区)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
黄石市(铁山区、黄石港区、阳新县、下陆区、大冶市、西塞山区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、瑞丽市、梁河县、陇川县)
张家口市(桥西区、蔚县、涿鹿县、怀安县、尚义县、张北县、怀来县、康保县、桥东区、赤城县、崇礼区、万全区、下花园区、阳原县、沽源县、宣化区)
贵港市(桂平市、平南县、覃塘区、港北区、港南区)
凉山彝族自治州(德昌县、木里藏族自治县、会理市、普格县、西昌市、布拖县、冕宁县、越西县、喜德县、雷波县、会东县、盐源县、美姑县、甘洛县、宁南县、金阳县、昭觉县)
南宁市(马山县、上林县、西乡塘区、良庆区、宾阳县、横州市、兴宁区、青秀区、江南区、隆安县、邕宁区、武鸣区)
雅安市(芦山县、雨城区、石棉县、天全县、宝兴县、名山区、汉源县、荥经县)
天水市(甘谷县、秦州区、清水县、麦积区、张家川回族自治县、武山县、秦安县)
常德市(安乡县、临澧县、桃源县、澧县、武陵区、汉寿县、鼎城区、石门县、津市市)
宜宾市(珙县、屏山县、南溪区、兴文县、叙州区、江安县、高县、筠连县、长宁县、翠屏区)
安康市(汉阴县、石泉县、镇坪县、白河县、旬阳市、岚皋县、宁陕县、汉滨区、平利县、紫阳县)
厦门市(集美区、翔安区、思明区、海沧区、同安区、湖里区)
吴忠市(青铜峡市、盐池县、同心县、利通区、红寺堡区)
衡阳市(石鼓区、耒阳市、常宁市、衡东县、衡南县、衡阳县、蒸湘区、珠晖区、南岳区、祁东县、衡山县、雁峰区)
玉树藏族自治州(治多县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县、称多县)
双鸭山市(四方台区、宝山区、友谊县、饶河县、尖山区、集贤县、岭东区、宝清县)
烟台市(蓬莱区、招远市、莱州市、海阳市、芝罘区、莱山区、福山区、龙口市、牟平区、栖霞市、莱阳市)
淄博市(张店区、临淄区、桓台县、沂源县、周村区、博山区、淄川区、高青县)
青岛市(即墨区、市南区、莱西市、胶州市、市北区、黄岛区、城阳区、崂山区、李沧区、平度市)
朝阳市(凌源市、龙城区、北票市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、朝阳县)
中山市
忻州市(代县、神池县、五台县、静乐县、五寨县、宁武县、河曲县、繁峙县、岢岚县、忻府区、原平市、保德县、定襄县、偏关县)
九江市(永修县、武宁县、柴桑区、湖口县、浔阳区、瑞昌市、彭泽县、修水县、濂溪区、都昌县、共青城市、德安县、庐山市)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、弥勒市、河口瑶族自治县、建水县、蒙自市、红河县、绿春县、个旧市、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、元阳县、泸西县)
梅州市(平远县、五华县、蕉岭县、大埔县、丰顺县、梅县区、兴宁市、梅江区)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
济宁市(任城区、鱼台县、邹城市、泗水县、梁山县、兖州区、金乡县、曲阜市、微山县、汶上县、嘉祥县)
茂名市(信宜市、化州市、茂南区、电白区、高州市)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
亳州市(谯城区、涡阳县、利辛县、蒙城县)
抚顺市(新抚区、顺城区、抚顺县、东洲区、新宾满族自治县、清原满族自治县、望花区)
巴彦淖尔市(临河区、磴口县、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、五原县、乌拉特前旗)
盐城市(盐都区、东台市、射阳县、大丰区、亭湖区、滨海县、响水县、阜宁县、建湖县)
乐山市(峨眉山市、沐川县、金口河区、马边彝族自治县、市中区、井研县、五通桥区、犍为县、夹江县、沙湾区、峨边彝族自治县)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、宣恩县、来凤县、恩施市、咸丰县、鹤峰县、建始县)
周口市(鹿邑县、西华县、商水县、太康县、扶沟县、郸城县、川汇区、淮阳区、项城市、沈丘县)
郑州市(二七区、惠济区、管城回族区、金水区、荥阳市、中牟县、巩义市、新密市、上街区、新郑市、中原区、登封市)
北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)
嘉峪关市
西藏自治区
长治市(沁县、襄垣县、上党区、潞城区、潞州区、黎城县、武乡县、沁源县、平顺县、屯留区、长子县、壶关县)
贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、钟山县、昭平县、八步区)
通辽市(奈曼旗、库伦旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、科尔沁区、开鲁县、科尔沁左翼后旗)
孝感市(安陆市、应城市、孝南区、孝昌县、大悟县、云梦县、汉川市)
丹东市(振兴区、元宝区、振安区、东港市、宽甸满族自治县、凤城市)
襄阳市(樊城区、谷城县、老河口市、宜城市、襄城区、南漳县、保康县、枣阳市、襄州区)
吉安市(安福县、泰和县、井冈山市、峡江县、吉水县、吉州区、吉安县、新干县、万安县、遂川县、青原区、永丰县、永新县)
枣庄市(薛城区、峄城区、山亭区、市中区、台儿庄区、滕州市)
曲靖市(沾益区、麒麟区、罗平县、会泽县、宣威市、师宗县、陆良县、马龙区、富源县)
喀什地区(伽师县、喀什市、疏附县、岳普湖县、叶城县、疏勒县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、莎车县、泽普县、麦盖提县)
昭通市(巧家县、水富市、威信县、绥江县、盐津县、永善县、鲁甸县、彝良县、大关县、昭阳区、镇雄县)
沧州市(黄骅市、盐山县、孟村回族自治县、青县、献县、新华区、任丘市、东光县、沧县、泊头市、南皮县、肃宁县、吴桥县、河间市、海兴县、运河区)
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东莞市
阜新市(海州区、新邱区、彰武县、太平区、细河区、阜新蒙古族自治县、清河门区)
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榆林市(横山区、绥德县、子洲县、榆阳区、靖边县、府谷县、神木市、佳县、吴堡县、米脂县、定边县、清涧县)
三沙市(西沙区、南沙区)
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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