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七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)
温州市(洞头区、瓯海区、瑞安市、龙湾区、鹿城区、龙港市、苍南县、文成县、泰顺县、平阳县、永嘉县、乐清市)
三门峡市(卢氏县、渑池县、灵宝市、陕州区、湖滨区、义马市)
自贡市(沿滩区、贡井区、大安区、富顺县、荣县、自流井区)
遵义市(赤水市、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、桐梓县、湄潭县、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、凤冈县、仁怀市、播州区、正安县、汇川区、绥阳县)
防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)
大庆市(萨尔图区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、林甸县、让胡路区、龙凤区、大同区、肇州县)
香港特别行政区
烟台市(福山区、海阳市、栖霞市、蓬莱区、招远市、牟平区、芝罘区、龙口市、莱州市、莱阳市、莱山区)
淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)
林芝市(工布江达县、察隅县、巴宜区、朗县、波密县、米林市、墨脱县)
六盘水市(盘州市、钟山区、六枝特区、水城区)
阿克苏地区(柯坪县、新和县、沙雅县、阿克苏市、库车市、拜城县、阿瓦提县、乌什县、温宿县)
松原市(长岭县、扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)
徐州市(丰县、沛县、新沂市、邳州市、鼓楼区、睢宁县、泉山区、铜山区、贾汪区、云龙区)
揭阳市(普宁市、揭东区、揭西县、榕城区、惠来县)
玉树藏族自治州(玉树市、治多县、曲麻莱县、杂多县、称多县、囊谦县)
昭通市(盐津县、巧家县、镇雄县、绥江县、大关县、鲁甸县、昭阳区、永善县、水富市、彝良县、威信县)
恩施土家族苗族自治州(建始县、宣恩县、鹤峰县、来凤县、咸丰县、巴东县、利川市、恩施市)
海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)
襄阳市(保康县、襄州区、南漳县、枣阳市、樊城区、老河口市、谷城县、宜城市、襄城区)
塔城地区(托里县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、沙湾市、塔城市、乌苏市)
和田地区(民丰县、和田市、策勒县、皮山县、于田县、洛浦县、和田县、墨玉县)
泰州市(高港区、海陵区、靖江市、姜堰区、兴化市、泰兴市)
茂名市(信宜市、化州市、电白区、茂南区、高州市)
平顶山市(叶县、舞钢市、郏县、宝丰县、汝州市、新华区、鲁山县、卫东区、湛河区、石龙区)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
朔州市(应县、山阴县、平鲁区、怀仁市、朔城区、右玉县)
三明市(尤溪县、大田县、沙县区、永安市、泰宁县、宁化县、明溪县、建宁县、三元区、清流县、将乐县)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
绥化市(青冈县、海伦市、望奎县、绥棱县、兰西县、明水县、肇东市、庆安县、安达市、北林区)
三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)
宿迁市(泗洪县、宿城区、宿豫区、泗阳县、沭阳县)
五指山市(万宁市、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、定安县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、东方市、临高县、文昌市、琼海市)
庆阳市(西峰区、正宁县、宁县、镇原县、华池县、庆城县、环县、合水县)
银川市(兴庆区、贺兰县、西夏区、金凤区、灵武市、永宁县)
盐城市(滨海县、亭湖区、阜宁县、建湖县、大丰区、响水县、盐都区、东台市、射阳县)
鹤壁市(浚县、山城区、淇县、鹤山区、淇滨区)
百色市(田东县、右江区、隆林各族自治县、平果市、德保县、田林县、乐业县、田阳区、那坡县、靖西市、西林县、凌云县)
铜陵市(义安区、郊区、枞阳县、铜官区)
萍乡市(安源区、上栗县、莲花县、湘东区、芦溪县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
大理白族自治州(祥云县、洱源县、剑川县、大理市、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、南涧彝族自治县、云龙县、漾濞彝族自治县、弥渡县、宾川县、永平县)
菏泽市(牡丹区、郓城县、曹县、鄄城县、单县、巨野县、东明县、成武县、定陶区)
池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
白银市(白银区、平川区、会宁县、靖远县、景泰县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
荆州市(洪湖市、沙市区、监利市、松滋市、荆州区、江陵县、公安县、石首市)
澳门特别行政区
南通市(海安市、如东县、通州区、启东市、海门区、如皋市、崇川区)
柳州市(鱼峰区、城中区、柳北区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、鹿寨县、柳城县、融安县、柳南区、柳江区)
阜新市(清河门区、海州区、彰武县、新邱区、太平区、细河区、阜新蒙古族自治县)
大连市(长海县、瓦房店市、普兰店区、沙河口区、西岗区、甘井子区、中山区、金州区、庄河市、旅顺口区)
临汾市(翼城县、安泽县、襄汾县、乡宁县、古县、洪洞县、侯马市、永和县、吉县、汾西县、大宁县、曲沃县、尧都区、隰县、浮山县、蒲县、霍州市)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
合肥市(长丰县、肥东县、瑶海区、肥西县、庐阳区、包河区、蜀山区、庐江县、巢湖市)
焦作市(修武县、武陟县、中站区、沁阳市、山阳区、温县、解放区、孟州市、博爱县、马村区)
临沧市(永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、云县、临翔区、凤庆县、沧源佤族自治县、镇康县)
呼伦贝尔市(牙克石市、海拉尔区、根河市、满洲里市、新巴尔虎左旗、阿荣旗、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区)
株洲市(渌口区、茶陵县、攸县、炎陵县、石峰区、醴陵市、天元区、荷塘区、芦淞区)
荆门市(沙洋县、东宝区、钟祥市、京山市、掇刀区)
陇南市(两当县、文县、西和县、康县、徽县、成县、宕昌县、礼县、武都区)
来宾市(合山市、象州县、武宣县、兴宾区、忻城县、金秀瑶族自治县)
梅州市(梅县区、梅江区、蕉岭县、大埔县、兴宁市、五华县、平远县、丰顺县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
绍兴市(柯桥区、新昌县、嵊州市、上虞区、诸暨市、越城区)
泸州市(合江县、叙永县、江阳区、龙马潭区、泸县、纳溪区、古蔺县)
湘潭市(岳塘区、韶山市、雨湖区、湘乡市、湘潭县)
佳木斯市(前进区、富锦市、郊区、同江市、桦川县、抚远市、东风区、桦南县、汤原县、向阳区)
亳州市(利辛县、蒙城县、涡阳县、谯城区)
宁波市(慈溪市、镇海区、北仑区、鄞州区、余姚市、宁海县、象山县、海曙区、奉化区、江北区)
东莞市
洛阳市(洛宁县、涧西区、伊川县、栾川县、偃师区、洛龙区、西工区、宜阳县、孟津区、老城区、嵩县、新安县、瀍河回族区、汝阳县)
宜春市(铜鼓县、宜丰县、袁州区、靖安县、樟树市、奉新县、上高县、丰城市、万载县、高安市)
黄冈市(麻城市、武穴市、浠水县、黄州区、英山县、黄梅县、罗田县、团风县、红安县、蕲春县)
芜湖市(繁昌区、鸠江区、湾沚区、无为市、南陵县、镜湖区、弋江区)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、凤凰县、永顺县、花垣县、保靖县、龙山县、泸溪县、古丈县)
营口市(大石桥市、老边区、盖州市、鲅鱼圈区、站前区、西市区)
长春市(双阳区、九台区、宽城区、公主岭市、德惠市、二道区、农安县、绿园区、朝阳区、榆树市、南关区)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、尉犁县、和静县、和硕县、博湖县、焉耆回族自治县、库尔勒市、轮台县、若羌县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
内蒙古自治区
唐山市(玉田县、遵化市、路南区、曹妃甸区、开平区、路北区、迁西县、迁安市、古冶区、滦州市、滦南县、丰润区、丰南区、乐亭县)
江门市(台山市、蓬江区、恩平市、鹤山市、开平市、新会区、江海区)
遂宁市(船山区、大英县、射洪市、安居区、蓬溪县)
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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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