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吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
承德市(滦平县、丰宁满族自治县、承德县、双桥区、宽城满族自治县、平泉市、隆化县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、鹰手营子矿区、兴隆县)
六安市(金寨县、霍邱县、霍山县、裕安区、叶集区、金安区、舒城县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
酒泉市(玉门市、瓜州县、肃州区、敦煌市、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)
焦作市(温县、孟州市、山阳区、博爱县、修武县、中站区、沁阳市、武陟县、马村区、解放区)
乐山市(峨边彝族自治县、市中区、夹江县、五通桥区、峨眉山市、马边彝族自治县、沐川县、井研县、沙湾区、金口河区、犍为县)
广州市(南沙区、番禺区、从化区、越秀区、花都区、荔湾区、增城区、天河区、海珠区、白云区、黄埔区)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)
丹东市(振安区、宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、东港市、振兴区)
日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)
漳州市(漳浦县、华安县、平和县、东山县、长泰区、芗城区、龙海区、云霄县、龙文区、诏安县、南靖县)
延边朝鲜族自治州(龙井市、珲春市、敦化市、安图县、汪清县、和龙市、图们市、延吉市)
马鞍山市(含山县、和县、博望区、花山区、当涂县、雨山区)
宁波市(余姚市、镇海区、宁海县、鄞州区、象山县、奉化区、江北区、海曙区、慈溪市、北仑区)
普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
许昌市(长葛市、襄城县、禹州市、魏都区、鄢陵县、建安区)
周口市(川汇区、扶沟县、西华县、淮阳区、项城市、沈丘县、郸城县、鹿邑县、商水县、太康县)
广安市(广安区、华蓥市、武胜县、岳池县、前锋区、邻水县)
铜川市(王益区、耀州区、宜君县、印台区)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、正蓝旗、正镶白旗、二连浩特市、苏尼特右旗、苏尼特左旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、镶黄旗)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、德令哈市、天峻县、茫崖市、都兰县、乌兰县)
凉山彝族自治州(美姑县、普格县、昭觉县、布拖县、甘洛县、德昌县、冕宁县、喜德县、会理市、盐源县、金阳县、会东县、宁南县、越西县、雷波县、西昌市、木里藏族自治县)
苏州市(吴江区、昆山市、吴中区、常熟市、张家港市、姑苏区、太仓市、虎丘区、相城区)
本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、明山区、平山区、溪湖区、本溪满族自治县)
宁德市(蕉城区、古田县、福安市、寿宁县、柘荣县、福鼎市、屏南县、霞浦县、周宁县)
临沂市(郯城县、费县、临沭县、河东区、罗庄区、沂南县、兰陵县、平邑县、莒南县、蒙阴县、沂水县、兰山区)
随州市(曾都区、随县、广水市)
鸡西市(梨树区、虎林市、滴道区、鸡冠区、麻山区、鸡东县、恒山区、密山市、城子河区)
石河子市(可克达拉市、双河市、昆玉市、五家渠市、新星市、北屯市、阿拉尔市、胡杨河市、白杨市、图木舒克市、铁门关市)
新乡市(新乡县、长垣市、原阳县、牧野区、封丘县、获嘉县、红旗区、辉县市、卫辉市、凤泉区、延津县、卫滨区)
通辽市(科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、奈曼旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市、库伦旗、科尔沁区)
金昌市(永昌县、金川区)
贺州市(平桂区、钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县)
三明市(明溪县、宁化县、沙县区、尤溪县、大田县、泰宁县、清流县、永安市、三元区、将乐县、建宁县)
徐州市(云龙区、丰县、新沂市、鼓楼区、泉山区、铜山区、贾汪区、睢宁县、沛县、邳州市)
亳州市(蒙城县、涡阳县、谯城区、利辛县)
松原市(长岭县、宁江区、扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
上饶市(铅山县、玉山县、横峰县、余干县、婺源县、广丰区、广信区、信州区、鄱阳县、德兴市、万年县、弋阳县)
梅州市(蕉岭县、梅江区、平远县、大埔县、五华县、梅县区、丰顺县、兴宁市)
武汉市(江岸区、江汉区、蔡甸区、硚口区、汉南区、武昌区、江夏区、新洲区、汉阳区、黄陂区、青山区、东西湖区、洪山区)
三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)
广西壮族自治区
巴中市(平昌县、恩阳区、南江县、巴州区、通江县)
西藏自治区
佳木斯市(前进区、东风区、桦南县、抚远市、同江市、向阳区、郊区、桦川县、汤原县、富锦市)
萍乡市(芦溪县、上栗县、湘东区、安源区、莲花县)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、霍城县、昭苏县、奎屯市、伊宁县、巩留县、伊宁市、霍尔果斯市、新源县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县)
南平市(光泽县、延平区、顺昌县、武夷山市、浦城县、建阳区、松溪县、建瓯市、邵武市、政和县)
襄阳市(宜城市、枣阳市、南漳县、谷城县、老河口市、樊城区、襄城区、保康县、襄州区)
池州市(石台县、贵池区、青阳县、东至县)
桂林市(阳朔县、全州县、荔浦市、雁山区、灌阳县、七星区、临桂区、兴安县、资源县、永福县、平乐县、叠彩区、恭城瑶族自治县、秀峰区、灵川县、龙胜各族自治县、象山区)
赣州市(章贡区、石城县、信丰县、赣县区、大余县、安远县、全南县、于都县、上犹县、会昌县、宁都县、崇义县、南康区、瑞金市、龙南市、定南县、兴国县、寻乌县)
滁州市(天长市、来安县、琅琊区、南谯区、明光市、定远县、凤阳县、全椒县)
甘孜藏族自治州(石渠县、稻城县、理塘县、乡城县、道孚县、丹巴县、康定市、色达县、德格县、巴塘县、白玉县、甘孜县、泸定县、得荣县、九龙县、雅江县、新龙县、炉霍县)
阿里地区(革吉县、日土县、札达县、改则县、噶尔县、措勤县、普兰县)
遵义市(播州区、仁怀市、汇川区、红花岗区、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、绥阳县、桐梓县、湄潭县、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、正安县、凤冈县、习水县)
西安市(碑林区、鄠邑区、临潼区、新城区、周至县、未央区、雁塔区、莲湖区、长安区、蓝田县、阎良区、灞桥区、高陵区)
陇南市(康县、礼县、两当县、成县、徽县、西和县、宕昌县、武都区、文县)
毕节市(金沙县、大方县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、七星关区、织金县、赫章县)
新疆维吾尔自治区
电话:2025
眉山市(仁寿县、彭山区、东坡区、青神县、洪雅县、丹棱县)
镇江市(丹阳市、句容市、扬中市、润州区、京口区、丹徒区)
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海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)
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文山壮族苗族自治州(广南县、麻栗坡县、文山市、富宁县、砚山县、马关县、丘北县、西畴县)
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韶关市(浈江区、南雄市、新丰县、翁源县、始兴县、乐昌市、曲江区、仁化县、乳源瑶族自治县、武江区)
香港特别行政区
柳州市(柳城县、融水苗族自治县、柳北区、鹿寨县、三江侗族自治县、柳江区、柳南区、城中区、融安县、鱼峰区)
阜新市(新邱区、海州区、清河门区、彰武县、细河区、阜新蒙古族自治县、太平区)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、精河县、温泉县)
白山市(抚松县、靖宇县、浑江区、临江市、江源区、长白朝鲜族自治县)
榆林市(米脂县、府谷县、靖边县、佳县、清涧县、子洲县、神木市、横山区、吴堡县、定边县、绥德县、榆阳区)
泰安市(东平县、岱岳区、宁阳县、新泰市、肥城市、泰山区)
南京市(江宁区、六合区、建邺区、溧水区、浦口区、秦淮区、高淳区、玄武区、栖霞区、鼓楼区、雨花台区)
连云港市(连云区、灌南县、东海县、海州区、赣榆区、灌云县)
鹤壁市(淇滨区、山城区、浚县、淇县、鹤山区)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
黑河市(北安市、逊克县、孙吴县、五大连池市、嫩江市、爱辉区)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、焉耆回族自治县、库尔勒市、尉犁县、博湖县、且末县、若羌县、和硕县、轮台县)
阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)
孝感市(汉川市、云梦县、孝昌县、孝南区、应城市、大悟县、安陆市)
自贡市(荣县、沿滩区、大安区、富顺县、贡井区、自流井区)
淄博市(沂源县、高青县、张店区、周村区、桓台县、淄川区、临淄区、博山区)
常德市(临澧县、安乡县、澧县、武陵区、鼎城区、汉寿县、津市市、桃源县、石门县)
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渭南市(富平县、大荔县、白水县、合阳县、华阴市、潼关县、韩城市、临渭区、蒲城县、华州区、澄城县)
邯郸市(峰峰矿区、肥乡区、临漳县、成安县、曲周县、磁县、邱县、丛台区、魏县、复兴区、广平县、鸡泽县、武安市、大名县、涉县、馆陶县、永年区、邯山区)
太原市(小店区、娄烦县、迎泽区、尖草坪区、万柏林区、杏花岭区、清徐县、阳曲县、晋源区、古交市)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、望谟县、册亨县、普安县、贞丰县、晴隆县、兴仁市、安龙县)
恩施土家族苗族自治州(利川市、鹤峰县、宣恩县、来凤县、建始县、巴东县、咸丰县、恩施市)
黄冈市(浠水县、英山县、黄梅县、蕲春县、罗田县、团风县、黄州区、麻城市、红安县、武穴市)
乌兰察布市(化德县、卓资县、凉城县、四子王旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、商都县、兴和县、集宁区、察哈尔右翼后旗、丰镇市)
长沙市(岳麓区、天心区、长沙县、浏阳市、芙蓉区、开福区、宁乡市、雨花区、望城区)
常州市(钟楼区、溧阳市、新北区、天宁区、武进区、金坛区)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
合肥市(长丰县、蜀山区、包河区、肥西县、肥东县、庐阳区、庐江县、瑶海区、巢湖市)
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辽源市(西安区、东辽县、龙山区、东丰县)
三门峡市(渑池县、湖滨区、灵宝市、陕州区、卢氏县、义马市)
平顶山市(卫东区、郏县、宝丰县、鲁山县、湛河区、汝州市、舞钢市、新华区、石龙区、叶县)
驻马店市(汝南县、驿城区、遂平县、西平县、平舆县、泌阳县、新蔡县、上蔡县、正阳县、确山县)
郴州市(嘉禾县、宜章县、桂东县、安仁县、汝城县、资兴市、永兴县、桂阳县、北湖区、苏仙区、临武县)
北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)
玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、称多县、杂多县)
安康市(旬阳市、镇坪县、岚皋县、汉阴县、石泉县、紫阳县、白河县、宁陕县、平利县、汉滨区)
聊城市(高唐县、临清市、莘县、阳谷县、冠县、东昌府区、东阿县、茌平区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、盈江县、陇川县、瑞丽市)
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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