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西宁市(城西区、城东区、大通回族土族自治县、城北区、城中区、湟中区、湟源县)

吕梁市(临县、中阳县、交口县、兴县、孝义市、岚县、柳林县、交城县、汾阳市、石楼县、文水县、离石区、方山县)

甘南藏族自治州(碌曲县、玛曲县、舟曲县、临潭县、卓尼县、夏河县、合作市、迭部县)

铜陵市(铜官区、枞阳县、义安区、郊区)

河池市(南丹县、宜州区、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、金城江区、环江毛南族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、天峨县、凤山县)

秦皇岛市(卢龙县、青龙满族自治县、昌黎县、北戴河区、海港区、山海关区、抚宁区)

拉萨市(尼木县、城关区、当雄县、达孜区、曲水县、林周县、堆龙德庆区、墨竹工卡县)

嘉峪关市

东营市(东营区、河口区、广饶县、垦利区、利津县)

运城市(万荣县、夏县、永济市、临猗县、稷山县、河津市、新绛县、平陆县、盐湖区、绛县、闻喜县、芮城县、垣曲县)

南充市(营山县、蓬安县、高坪区、仪陇县、嘉陵区、阆中市、南部县、西充县、顺庆区)

东莞市

黔东南苗族侗族自治州(雷山县、榕江县、凯里市、施秉县、黄平县、剑河县、从江县、锦屏县、岑巩县、麻江县、镇远县、台江县、黎平县、丹寨县、天柱县、三穗县)

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

和田地区(墨玉县、策勒县、民丰县、洛浦县、和田县、皮山县、于田县、和田市)

厦门市(湖里区、同安区、集美区、思明区、海沧区、翔安区)

盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)

毕节市(纳雍县、七星关区、赫章县、大方县、金沙县、织金县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县)

阜阳市(颍泉区、临泉县、颍州区、太和县、颍东区、界首市、颍上县、阜南县)

昌都市(丁青县、芒康县、贡觉县、江达县、左贡县、察雅县、类乌齐县、卡若区、洛隆县、边坝县、八宿县)

佳木斯市(富锦市、抚远市、桦川县、向阳区、前进区、同江市、郊区、汤原县、桦南县、东风区)

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

广元市(朝天区、苍溪县、昭化区、剑阁县、利州区、旺苍县、青川县)

铁岭市(银州区、昌图县、清河区、西丰县、铁岭县、调兵山市、开原市)

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

新余市(渝水区、分宜县)

惠州市(惠东县、龙门县、博罗县、惠城区、惠阳区)

威海市(乳山市、荣成市、文登区、环翠区)

北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)

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

温州市(瓯海区、龙港市、龙湾区、苍南县、泰顺县、鹿城区、永嘉县、文成县、乐清市、平阳县、瑞安市、洞头区)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)

江门市(蓬江区、开平市、恩平市、江海区、台山市、鹤山市、新会区)

云浮市(云安区、云城区、郁南县、新兴县、罗定市)

泸州市(泸县、纳溪区、合江县、龙马潭区、叙永县、江阳区、古蔺县)

黄山市(休宁县、徽州区、黄山区、屯溪区、歙县、祁门县、黟县)

河源市(源城区、和平县、连平县、东源县、龙川县、紫金县)

遂宁市(大英县、射洪市、安居区、蓬溪县、船山区)

鹤岗市(工农区、兴山区、东山区、向阳区、萝北县、兴安区、绥滨县、南山区)

朔州市(朔城区、山阴县、怀仁市、平鲁区、右玉县、应县)

枣庄市(峄城区、台儿庄区、市中区、山亭区、薛城区、滕州市)

大庆市(萨尔图区、林甸县、红岗区、肇州县、肇源县、让胡路区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区)

攀枝花市(东区、西区、米易县、盐边县、仁和区)

宿迁市(宿城区、沭阳县、泗洪县、宿豫区、泗阳县)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、德令哈市、格尔木市、乌兰县、茫崖市)

西藏自治区

通化市(通化县、辉南县、集安市、柳河县、梅河口市、二道江区、东昌区)

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

德阳市(绵竹市、罗江区、什邡市、中江县、广汉市、旌阳区)

长沙市(天心区、望城区、岳麓区、开福区、宁乡市、芙蓉区、长沙县、浏阳市、雨花区)

儋州市

嘉兴市(嘉善县、海宁市、南湖区、平湖市、秀洲区、海盐县、桐乡市)

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

蚌埠市(固镇县、淮上区、禹会区、怀远县、蚌山区、五河县、龙子湖区)

广西壮族自治区

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

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

朝阳市(龙城区、双塔区、凌源市、朝阳县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县)

葫芦岛市(连山区、南票区、龙港区、兴城市、建昌县、绥中县)

茂名市(信宜市、电白区、化州市、高州市、茂南区)

徐州市(贾汪区、新沂市、云龙区、邳州市、泉山区、丰县、沛县、铜山区、鼓楼区、睢宁县)

克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区、长岭县、扶余市)

唐山市(滦南县、曹妃甸区、开平区、迁西县、滦州市、古冶区、丰润区、玉田县、路北区、遵化市、迁安市、路南区、丰南区、乐亭县)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)

濮阳市(濮阳县、台前县、华龙区、范县、清丰县、南乐县)

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

临沂市(平邑县、沂水县、兰陵县、罗庄区、兰山区、郯城县、临沭县、莒南县、费县、河东区、蒙阴县、沂南县)

马鞍山市(和县、花山区、博望区、含山县、当涂县、雨山区)

驻马店市(新蔡县、上蔡县、驿城区、遂平县、西平县、泌阳县、确山县、正阳县、汝南县、平舆县)

梅州市(梅江区、丰顺县、五华县、平远县、大埔县、蕉岭县、梅县区、兴宁市)

洛阳市(洛宁县、宜阳县、栾川县、老城区、西工区、嵩县、汝阳县、偃师区、涧西区、洛龙区、瀍河回族区、新安县、孟津区、伊川县)

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、平桂区、八步区)

玉溪市(江川区、华宁县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、通海县、澄江市、新平彝族傣族自治县、易门县)

湘潭市(湘乡市、雨湖区、岳塘区、韶山市、湘潭县)

开封市(通许县、龙亭区、禹王台区、顺河回族区、兰考县、尉氏县、杞县、祥符区、鼓楼区)

烟台市(海阳市、龙口市、牟平区、莱山区、蓬莱区、芝罘区、莱阳市、福山区、栖霞市、莱州市、招远市)

兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、阿尔山市)

赤峰市(巴林右旗、红山区、巴林左旗、松山区、元宝山区、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、敖汉旗、翁牛特旗、宁城县、克什克腾旗)

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

阿勒泰地区(哈巴河县、福海县、布尔津县、富蕴县、吉木乃县、阿勒泰市、青河县)

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

常州市(武进区、溧阳市、钟楼区、金坛区、新北区、天宁区)

喀什地区(疏勒县、巴楚县、莎车县、泽普县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、麦盖提县、疏附县、英吉沙县、叶城县、伽师县)

三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)

来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、兴宾区、忻城县、武宣县、象州县)

绍兴市(越城区、柯桥区、诸暨市、嵊州市、上虞区、新昌县)

重庆市(九龙坡区、云阳县、酉阳土家族苗族自治县、大渡口区、潼南区、梁平区、巴南区、江北区、江津区、合川区、璧山区、城口县、渝北区、忠县、黔江区、石柱土家族自治县、丰都县、荣昌区、南岸区、大足区、綦江区、巫山县、北碚区、开州区、南川区、永川区、长寿区、巫溪县、秀山土家族苗族自治县、铜梁区、万州区、垫江县、渝中区、彭水苗族土家族自治县、武隆区、涪陵区、奉节县、沙坪坝区)

抚州市(南城县、黎川县、临川区、资溪县、金溪县、乐安县、广昌县、东乡区、崇仁县、南丰县、宜黄县)

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、宣恩县、巴东县、建始县、来凤县、恩施市、鹤峰县、利川市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿克陶县、阿合奇县)

贵港市(覃塘区、桂平市、平南县、港南区、港北区)

咸宁市(咸安区、赤壁市、通城县、通山县、嘉鱼县、崇阳县)

  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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