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吕梁市(离石区、石楼县、兴县、文水县、柳林县、方山县、交城县、岚县、孝义市、临县、交口县、汾阳市、中阳县)
宁德市(寿宁县、周宁县、福安市、屏南县、蕉城区、福鼎市、古田县、柘荣县、霞浦县)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
海东市(平安区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、乐都区、化隆回族自治县、民和回族土族自治县)
辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)
韶关市(浈江区、乳源瑶族自治县、新丰县、仁化县、南雄市、曲江区、始兴县、乐昌市、武江区、翁源县)
无锡市(江阴市、滨湖区、新吴区、宜兴市、锡山区、惠山区、梁溪区)
平顶山市(湛河区、新华区、舞钢市、汝州市、石龙区、卫东区、鲁山县、郏县、叶县、宝丰县)
商洛市(镇安县、商南县、柞水县、商州区、山阳县、洛南县、丹凤县)
铁岭市(铁岭县、调兵山市、昌图县、银州区、开原市、西丰县、清河区)
双鸭山市(尖山区、饶河县、集贤县、岭东区、宝清县、宝山区、友谊县、四方台区)
泰州市(海陵区、靖江市、兴化市、姜堰区、泰兴市、高港区)
包头市(固阳县、青山区、东河区、白云鄂博矿区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、石拐区、九原区)
湘潭市(湘潭县、湘乡市、雨湖区、韶山市、岳塘区)
保定市(安国市、徐水区、涿州市、定州市、清苑区、博野县、高碑店市、容城县、定兴县、阜平县、高阳县、安新县、涞源县、蠡县、望都县、曲阳县、唐县、满城区、涞水县、顺平县、竞秀区、莲池区、雄县、易县)
郴州市(桂阳县、北湖区、安仁县、汝城县、宜章县、临武县、桂东县、资兴市、嘉禾县、苏仙区、永兴县)
齐齐哈尔市(龙沙区、龙江县、克山县、克东县、甘南县、梅里斯达斡尔族区、泰来县、建华区、依安县、铁锋区、拜泉县、碾子山区、昂昂溪区、讷河市、富裕县、富拉尔基区)
南充市(营山县、仪陇县、蓬安县、南部县、顺庆区、嘉陵区、高坪区、阆中市、西充县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
固原市(原州区、西吉县、泾源县、隆德县、彭阳县)
防城港市(上思县、防城区、港口区、东兴市)
南阳市(宛城区、社旗县、方城县、内乡县、淅川县、西峡县、唐河县、桐柏县、卧龙区、镇平县、邓州市、南召县、新野县)
银川市(金凤区、贺兰县、灵武市、西夏区、永宁县、兴庆区)
伊犁哈萨克自治州(昭苏县、新源县、霍尔果斯市、奎屯市、尼勒克县、伊宁县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、伊宁市、巩留县)
佛山市(禅城区、三水区、南海区、顺德区、高明区)
德州市(齐河县、陵城区、乐陵市、临邑县、宁津县、武城县、德城区、平原县、夏津县、庆云县、禹城市)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县)
汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)
本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、平山区、溪湖区、南芬区、明山区)
深圳市(龙华区、福田区、南山区、罗湖区、宝安区、光明区、盐田区、坪山区、龙岗区)
铜仁市(松桃苗族自治县、万山区、德江县、碧江区、思南县、印江土家族苗族自治县、石阡县、江口县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
达州市(万源市、渠县、大竹县、宣汉县、开江县、通川区、达川区)
许昌市(建安区、长葛市、禹州市、魏都区、鄢陵县、襄城县)
河池市(罗城仫佬族自治县、南丹县、金城江区、宜州区、巴马瑶族自治县、东兰县、天峨县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、都安瑶族自治县)
永州市(零陵区、冷水滩区、宁远县、江华瑶族自治县、江永县、新田县、双牌县、蓝山县、祁阳市、道县、东安县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、贞丰县、普安县、望谟县、兴义市、安龙县、兴仁市、册亨县)
聊城市(临清市、东阿县、莘县、冠县、高唐县、茌平区、东昌府区、阳谷县)
陇南市(康县、武都区、成县、两当县、礼县、西和县、徽县、宕昌县、文县)
锦州市(凌河区、太和区、北镇市、黑山县、古塔区、义县、凌海市)
丽水市(龙泉市、云和县、遂昌县、缙云县、庆元县、景宁畲族自治县、青田县、松阳县、莲都区)
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襄阳市(宜城市、谷城县、老河口市、南漳县、樊城区、枣阳市、襄州区、保康县、襄城区)
丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区)
西安市(长安区、阎良区、临潼区、新城区、雁塔区、未央区、碑林区、周至县、蓝田县、莲湖区、高陵区、鄠邑区、灞桥区)
青岛市(莱西市、黄岛区、崂山区、平度市、市南区、即墨区、市北区、李沧区、城阳区、胶州市)
安阳市(安阳县、林州市、文峰区、龙安区、殷都区、内黄县、北关区、滑县、汤阴县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、天峻县、德令哈市、格尔木市、茫崖市、都兰县)
昆明市(官渡区、石林彝族自治县、安宁市、宜良县、呈贡区、西山区、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、五华区、东川区、富民县)
上海市(杨浦区、崇明区、宝山区、青浦区、嘉定区、闵行区、虹口区、普陀区、静安区、长宁区、奉贤区、金山区、浦东新区、松江区、徐汇区、黄浦区)
柳州市(柳南区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、融安县、鱼峰区、柳江区、鹿寨县、柳北区、城中区、柳城县)
北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)
黑河市(爱辉区、北安市、逊克县、嫩江市、五大连池市、孙吴县)
苏州市(昆山市、相城区、常熟市、虎丘区、太仓市、张家港市、姑苏区、吴江区、吴中区)
普洱市(景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县)
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合肥市(肥东县、庐阳区、肥西县、庐江县、瑶海区、蜀山区、包河区、长丰县、巢湖市)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)
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驻马店市(汝南县、上蔡县、新蔡县、确山县、正阳县、西平县、驿城区、平舆县、泌阳县、遂平县)
德阳市(广汉市、旌阳区、绵竹市、罗江区、中江县、什邡市)
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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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