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全国服务区域:
宁夏回族自治区
新余市(渝水区、分宜县)
荆门市(掇刀区、钟祥市、京山市、沙洋县、东宝区)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
眉山市(丹棱县、东坡区、仁寿县、洪雅县、彭山区、青神县)
哈尔滨市(道里区、木兰县、双城区、五常市、巴彦县、延寿县、通河县、平房区、道外区、呼兰区、宾县、尚志市、香坊区、松北区、阿城区、依兰县、方正县、南岗区)
香港特别行政区
黔南布依族苗族自治州(惠水县、龙里县、贵定县、瓮安县、长顺县、独山县、三都水族自治县、荔波县、都匀市、福泉市、平塘县、罗甸县)
抚顺市(东洲区、新抚区、抚顺县、顺城区、清原满族自治县、望花区、新宾满族自治县)
赣州市(定南县、寻乌县、全南县、赣县区、信丰县、大余县、南康区、于都县、宁都县、兴国县、龙南市、章贡区、上犹县、会昌县、石城县、崇义县、瑞金市、安远县)
盐城市(东台市、滨海县、大丰区、响水县、盐都区、建湖县、亭湖区、射阳县、阜宁县)
日喀则市(仁布县、萨迦县、亚东县、谢通门县、昂仁县、吉隆县、拉孜县、岗巴县、康马县、定结县、定日县、萨嘎县、江孜县、南木林县、聂拉木县、仲巴县、桑珠孜区、白朗县)
巴中市(恩阳区、巴州区、通江县、平昌县、南江县)
惠州市(惠东县、惠城区、博罗县、龙门县、惠阳区)
马鞍山市(当涂县、花山区、雨山区、含山县、和县、博望区)
南京市(溧水区、浦口区、江宁区、雨花台区、高淳区、建邺区、六合区、秦淮区、玄武区、栖霞区、鼓楼区)
梅州市(丰顺县、平远县、梅县区、五华县、兴宁市、梅江区、大埔县、蕉岭县)
张家界市(慈利县、永定区、桑植县、武陵源区)
三沙市(西沙区、南沙区)
玉林市(北流市、陆川县、兴业县、博白县、福绵区、玉州区、容县)
岳阳市(湘阴县、云溪区、岳阳县、君山区、平江县、岳阳楼区、华容县、临湘市、汨罗市)
益阳市(资阳区、沅江市、南县、安化县、赫山区、桃江县)
阿勒泰地区(富蕴县、哈巴河县、布尔津县、福海县、吉木乃县、青河县、阿勒泰市)
咸宁市(通山县、崇阳县、通城县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市)
内蒙古自治区
北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)
周口市(扶沟县、鹿邑县、项城市、西华县、沈丘县、淮阳区、郸城县、川汇区、商水县、太康县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、温泉县、博乐市)
贵阳市(清镇市、开阳县、修文县、观山湖区、花溪区、南明区、息烽县、乌当区、白云区、云岩区)
临夏回族自治州(东乡族自治县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、广河县、康乐县、和政县、临夏市)
天水市(秦安县、秦州区、甘谷县、清水县、武山县、张家川回族自治县、麦积区)
荆州市(石首市、监利市、松滋市、江陵县、荆州区、沙市区、洪湖市、公安县)
西宁市(湟源县、湟中区、城中区、城北区、大通回族土族自治县、城东区、城西区)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、阜康市)
丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县、宁蒗彝族自治县)
九江市(庐山市、柴桑区、德安县、永修县、都昌县、修水县、共青城市、濂溪区、湖口县、浔阳区、瑞昌市、彭泽县、武宁县)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、湘乡市、岳塘区、韶山市)
大庆市(红岗区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、萨尔图区、肇源县、龙凤区、肇州县、让胡路区)
青岛市(即墨区、崂山区、李沧区、莱西市、黄岛区、市南区、平度市、胶州市、市北区、城阳区)
淮安市(淮安区、金湖县、淮阴区、清江浦区、涟水县、盱眙县、洪泽区)
攀枝花市(米易县、西区、东区、仁和区、盐边县)
阜阳市(临泉县、太和县、颍州区、界首市、颍泉区、阜南县、颍上县、颍东区)
肇庆市(鼎湖区、端州区、德庆县、广宁县、四会市、怀集县、封开县、高要区)
平凉市(泾川县、静宁县、庄浪县、华亭市、崇信县、崆峒区、灵台县)
池州市(贵池区、青阳县、石台县、东至县)
贺州市(钟山县、昭平县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区)
合肥市(瑶海区、蜀山区、长丰县、庐阳区、巢湖市、包河区、肥西县、肥东县、庐江县)
六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)
茂名市(电白区、茂南区、高州市、化州市、信宜市)
漳州市(云霄县、南靖县、漳浦县、诏安县、龙海区、长泰区、龙文区、东山县、华安县、芗城区、平和县)
石家庄市(赵县、长安区、正定县、新乐市、行唐县、裕华区、桥西区、藁城区、高邑县、元氏县、晋州市、深泽县、无极县、井陉矿区、新华区、辛集市、平山县、赞皇县、栾城区、井陉县、鹿泉区、灵寿县)
来宾市(兴宾区、合山市、象州县、武宣县、忻城县、金秀瑶族自治县)
鹤壁市(山城区、鹤山区、淇滨区、淇县、浚县)
东莞市
伊春市(嘉荫县、金林区、伊美区、乌翠区、铁力市、友好区、南岔县、汤旺县、丰林县、大箐山县)
安庆市(太湖县、迎江区、宿松县、大观区、岳西县、桐城市、望江县、宜秀区、怀宁县、潜山市)
郑州市(二七区、金水区、惠济区、中原区、上街区、荥阳市、登封市、新密市、中牟县、新郑市、管城回族区、巩义市)
临沧市(沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、凤庆县、永德县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县)
五指山市(澄迈县、琼海市、文昌市、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、定安县、乐东黎族自治县、万宁市、东方市、昌江黎族自治县、屯昌县、临高县、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)
十堰市(张湾区、郧阳区、郧西县、竹山县、竹溪县、茅箭区、丹江口市、房县)
承德市(双桥区、宽城满族自治县、隆化县、丰宁满族自治县、平泉市、承德县、兴隆县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、滦平县、双滦区)
昌都市(八宿县、丁青县、贡觉县、边坝县、洛隆县、江达县、芒康县、察雅县、类乌齐县、左贡县、卡若区)
武汉市(江岸区、江汉区、硚口区、东西湖区、武昌区、蔡甸区、汉南区、洪山区、汉阳区、新洲区、黄陂区、青山区、江夏区)
咸阳市(秦都区、三原县、淳化县、乾县、武功县、彬州市、永寿县、礼泉县、泾阳县、旬邑县、长武县、兴平市、杨陵区、渭城区)
石河子市(阿拉尔市、新星市、北屯市、昆玉市、可克达拉市、白杨市、五家渠市、双河市、图木舒克市、铁门关市、胡杨河市)
嘉峪关市
淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)
保定市(定兴县、安国市、满城区、蠡县、望都县、阜平县、高阳县、顺平县、博野县、莲池区、高碑店市、易县、唐县、清苑区、徐水区、容城县、涿州市、涞源县、竞秀区、雄县、安新县、曲阳县、定州市、涞水县)
澳门特别行政区
宁波市(奉化区、海曙区、北仑区、慈溪市、余姚市、镇海区、鄞州区、宁海县、江北区、象山县)
兰州市(西固区、安宁区、皋兰县、七里河区、城关区、榆中县、红古区、永登县)
张家口市(尚义县、沽源县、崇礼区、下花园区、康保县、宣化区、万全区、桥东区、赤城县、怀安县、蔚县、涿鹿县、阳原县、怀来县、桥西区、张北县)
商丘市(虞城县、民权县、梁园区、夏邑县、睢阳区、睢县、永城市、宁陵县、柘城县)
开封市(鼓楼区、通许县、尉氏县、兰考县、祥符区、禹王台区、顺河回族区、杞县、龙亭区)
湖州市(南浔区、德清县、长兴县、吴兴区、安吉县)
许昌市(建安区、魏都区、长葛市、禹州市、鄢陵县、襄城县)
盘锦市(大洼区、双台子区、兴隆台区、盘山县)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
梧州市(蒙山县、万秀区、藤县、长洲区、岑溪市、苍梧县、龙圩区)
铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)
郴州市(苏仙区、北湖区、临武县、嘉禾县、桂东县、安仁县、桂阳县、汝城县、资兴市、宜章县、永兴县)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、永平县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、祥云县、宾川县、大理市、洱源县、云龙县、剑川县)
洛阳市(汝阳县、老城区、孟津区、栾川县、宜阳县、涧西区、新安县、洛龙区、瀍河回族区、嵩县、洛宁县、西工区、偃师区、伊川县)
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甘孜藏族自治州(道孚县、理塘县、新龙县、稻城县、泸定县、德格县、炉霍县、丹巴县、巴塘县、得荣县、九龙县、石渠县、雅江县、甘孜县、康定市、白玉县、色达县、乡城县)
桂林市(荔浦市、阳朔县、平乐县、叠彩区、恭城瑶族自治县、临桂区、灵川县、灌阳县、龙胜各族自治县、永福县、兴安县、雁山区、象山区、资源县、七星区、秀峰区、全州县)
镇江市(丹阳市、扬中市、润州区、京口区、丹徒区、句容市)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
滁州市(明光市、琅琊区、来安县、天长市、南谯区、定远县、全椒县、凤阳县)
黄山市(黟县、休宁县、祁门县、歙县、屯溪区、黄山区、徽州区)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
信阳市(平桥区、息县、罗山县、淮滨县、商城县、固始县、光山县、新县、潢川县、浉河区)
清远市(连南瑶族自治县、连州市、清城区、连山壮族瑶族自治县、清新区、阳山县、英德市、佛冈县)
宁德市(周宁县、福安市、柘荣县、古田县、屏南县、蕉城区、寿宁县、霞浦县、福鼎市)
铁岭市(开原市、银州区、昌图县、调兵山市、清河区、西丰县、铁岭县)
本溪市(桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、平山区、明山区)
黑河市(逊克县、五大连池市、嫩江市、爱辉区、北安市、孙吴县)
安康市(汉阴县、镇坪县、白河县、石泉县、平利县、旬阳市、汉滨区、宁陕县、岚皋县、紫阳县)
常德市(津市市、桃源县、汉寿县、安乡县、临澧县、澧县、武陵区、石门县、鼎城区)
白城市(镇赉县、洮北区、洮南市、大安市、通榆县)
白山市(长白朝鲜族自治县、抚松县、靖宇县、浑江区、江源区、临江市)
日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)
萍乡市(湘东区、莲花县、安源区、上栗县、芦溪县)
枣庄市(市中区、山亭区、台儿庄区、滕州市、薛城区、峄城区)
大同市(左云县、云冈区、新荣区、天镇县、广灵县、平城区、云州区、灵丘县、阳高县、浑源县)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)
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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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