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全国服务区域：
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)
昌吉回族自治州(呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县、昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、阜康市)
吕梁市(临县、交口县、汾阳市、孝义市、岚县、方山县、柳林县、石楼县、兴县、中阳县、文水县、离石区、交城县)
文山壮族苗族自治州(丘北县、富宁县、马关县、文山市、西畴县、广南县、砚山县、麻栗坡县)
咸阳市(秦都区、礼泉县、永寿县、长武县、彬州市、渭城区、淳化县、三原县、乾县、泾阳县、杨陵区、旬邑县、兴平市、武功县)
济源市
雅安市(天全县、石棉县、芦山县、汉源县、荥经县、宝兴县、名山区、雨城区)
昭通市(绥江县、威信县、水富市、巧家县、鲁甸县、彝良县、镇雄县、盐津县、永善县、大关县、昭阳区)
定西市(陇西县、安定区、通渭县、渭源县、漳县、岷县、临洮县)
武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)
日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)
云浮市(云安区、云城区、新兴县、罗定市、郁南县)
防城港市(港口区、上思县、东兴市、防城区)
萍乡市(上栗县、湘东区、安源区、莲花县、芦溪县)
南宁市(青秀区、隆安县、兴宁区、良庆区、横州市、江南区、邕宁区、宾阳县、西乡塘区、上林县、马山县、武鸣区)
烟台市(芝罘区、莱山区、海阳市、龙口市、莱州市、莱阳市、蓬莱区、栖霞市、福山区、牟平区、招远市)
通化市(辉南县、集安市、梅河口市、二道江区、东昌区、通化县、柳河县)
秦皇岛市(卢龙县、海港区、抚宁区、昌黎县、青龙满族自治县、山海关区、北戴河区)
香港特别行政区
汉中市(佛坪县、汉台区、勉县、留坝县、西乡县、城固县、镇巴县、洋县、宁强县、略阳县、南郑区)
许昌市(长葛市、鄢陵县、襄城县、建安区、禹州市、魏都区)
济宁市(金乡县、曲阜市、兖州区、梁山县、任城区、汶上县、嘉祥县、鱼台县、邹城市、泗水县、微山县)
百色市(那坡县、田东县、乐业县、西林县、右江区、凌云县、田林县、靖西市、田阳区、隆林各族自治县、德保县、平果市)
邯郸市(磁县、永年区、广平县、临漳县、肥乡区、武安市、邯山区、涉县、鸡泽县、丛台区、峰峰矿区、邱县、曲周县、魏县、大名县、复兴区、成安县、馆陶县)
葫芦岛市(南票区、绥中县、龙港区、连山区、建昌县、兴城市)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、杭锦旗、达拉特旗、东胜区、康巴什区、鄂托克旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、乌审旗)
阿里地区(日土县、革吉县、普兰县、措勤县、札达县、噶尔县、改则县)
上海市(黄浦区、松江区、普陀区、青浦区、长宁区、崇明区、金山区、宝山区、静安区、奉贤区、徐汇区、浦东新区、杨浦区、闵行区、虹口区、嘉定区)
衡水市(冀州区、故城县、阜城县、枣强县、桃城区、景县、武邑县、武强县、深州市、饶阳县、安平县)
玉树藏族自治州(玉树市、杂多县、囊谦县、曲麻莱县、称多县、治多县)
汕头市(潮南区、澄海区、金平区、潮阳区、龙湖区、濠江区、南澳县)
昌都市(丁青县、边坝县、芒康县、洛隆县、类乌齐县、卡若区、八宿县、江达县、贡觉县、左贡县、察雅县)
榆林市(府谷县、吴堡县、横山区、绥德县、清涧县、定边县、米脂县、佳县、榆阳区、靖边县、神木市、子洲县)
果洛藏族自治州(玛沁县、班玛县、达日县、玛多县、久治县、甘德县)
保山市(昌宁县、施甸县、龙陵县、腾冲市、隆阳区)
南平市(建阳区、建瓯市、延平区、光泽县、武夷山市、邵武市、顺昌县、政和县、松溪县、浦城县)
三门峡市(灵宝市、陕州区、渑池县、卢氏县、义马市、湖滨区)
淮安市(盱眙县、清江浦区、淮安区、涟水县、洪泽区、淮阴区、金湖县)
咸宁市(赤壁市、嘉鱼县、咸安区、通山县、崇阳县、通城县)
菏泽市(曹县、郓城县、成武县、单县、鄄城县、牡丹区、巨野县、定陶区、东明县)
淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)
滁州市(定远县、凤阳县、琅琊区、全椒县、来安县、南谯区、天长市、明光市)
内蒙古自治区
自贡市(荣县、沿滩区、自流井区、贡井区、大安区、富顺县)
四平市(铁东区、梨树县、双辽市、铁西区、伊通满族自治县)
安庆市(桐城市、望江县、岳西县、潜山市、迎江区、太湖县、宜秀区、大观区、宿松县、怀宁县)
枣庄市(滕州市、峄城区、薛城区、台儿庄区、山亭区、市中区)
嘉峪关市
延安市(志丹县、宝塔区、延川县、黄陵县、洛川县、子长市、吴起县、富县、宜川县、甘泉县、安塞区、延长县、黄龙县)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、普定县)
本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、明山区、平山区、桓仁满族自治县)
克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、陇川县、梁河县、芒市)
池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)
晋中市(祁县、榆次区、榆社县、太谷区、介休市、灵石县、昔阳县、和顺县、左权县、平遥县、寿阳县)
宁波市(宁海县、鄞州区、象山县、镇海区、奉化区、江北区、慈溪市、北仑区、余姚市、海曙区)
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、凤凰县、保靖县、龙山县、吉首市、古丈县、泸溪县、花垣县)
酒泉市(瓜州县、金塔县、肃北蒙古族自治县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市)
绍兴市(嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市、柯桥区、新昌县)
临沧市(沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、永德县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、凤庆县)
哈尔滨市(宾县、巴彦县、五常市、木兰县、南岗区、道外区、阿城区、依兰县、平房区、方正县、松北区、通河县、双城区、呼兰区、延寿县、香坊区、道里区、尚志市)
淮南市(田家庵区、谢家集区、大通区、潘集区、凤台县、八公山区、寿县)
抚顺市(抚顺县、新宾满族自治县、望花区、新抚区、顺城区、东洲区、清原满族自治县)
娄底市(涟源市、双峰县、冷水江市、娄星区、新化县)
宝鸡市(岐山县、金台区、凤县、太白县、千阳县、眉县、陈仓区、凤翔区、渭滨区、陇县、扶风县、麟游县)
七台河市(勃利县、新兴区、桃山区、茄子河区)
揭阳市(普宁市、榕城区、惠来县、揭西县、揭东区)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
桂林市(兴安县、灌阳县、临桂区、阳朔县、雁山区、荔浦市、灵川县、象山区、七星区、秀峰区、龙胜各族自治县、资源县、永福县、恭城瑶族自治县、全州县、平乐县、叠彩区)
韶关市(乳源瑶族自治县、翁源县、乐昌市、新丰县、武江区、仁化县、始兴县、曲江区、浈江区、南雄市)
东营市(利津县、广饶县、河口区、东营区、垦利区)
郑州市(金水区、上街区、管城回族区、中原区、巩义市、二七区、中牟县、新郑市、新密市、惠济区、荥阳市、登封市)
成都市(金堂县、简阳市、青白江区、彭州市、崇州市、新都区、新津区、武侯区、郫都区、蒲江县、金牛区、成华区、锦江区、龙泉驿区、双流区、青羊区、都江堰市、邛崃市、温江区、大邑县)
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黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、三穗县、榕江县、雷山县、锦屏县、凯里市、镇远县、黄平县、麻江县、台江县、黎平县、从江县、剑河县、施秉县、岑巩县、天柱县)
曲靖市(马龙区、麒麟区、沾益区、陆良县、罗平县、宣威市、会泽县、富源县、师宗县)
宜春市(袁州区、丰城市、奉新县、铜鼓县、上高县、高安市、靖安县、樟树市、宜丰县、万载县)
南昌市(西湖区、南昌县、东湖区、进贤县、安义县、红谷滩区、新建区、青山湖区、青云谱区)
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
花荫露第十七回原文及翻译：在不同行业的应用实例的相关文章
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