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昌都市(江达县、洛隆县、类乌齐县、丁青县、卡若区、边坝县、贡觉县、察雅县、八宿县、芒康县、左贡县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、兴义市、兴仁市、普安县、安龙县、望谟县、册亨县、贞丰县)
营口市(鲅鱼圈区、盖州市、老边区、站前区、西市区、大石桥市)
九江市(瑞昌市、庐山市、武宁县、修水县、濂溪区、共青城市、浔阳区、柴桑区、都昌县、永修县、彭泽县、湖口县、德安县)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、海拉尔区、根河市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、满洲里市、额尔古纳市、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗)
吕梁市(兴县、离石区、文水县、临县、汾阳市、交口县、石楼县、孝义市、交城县、柳林县、岚县、中阳县、方山县)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁市、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、巩留县、新源县、伊宁县、昭苏县、霍城县、奎屯市、尼勒克县)
淮北市(相山区、濉溪县、烈山区、杜集区)
牡丹江市(东宁市、林口县、阳明区、宁安市、西安区、东安区、绥芬河市、穆棱市、海林市、爱民区)
株洲市(芦淞区、醴陵市、荷塘区、渌口区、石峰区、茶陵县、攸县、炎陵县、天元区)
徐州市(新沂市、丰县、鼓楼区、沛县、泉山区、铜山区、睢宁县、邳州市、云龙区、贾汪区)
南平市(建阳区、顺昌县、松溪县、邵武市、建瓯市、光泽县、武夷山市、延平区、浦城县、政和县)
龙岩市(武平县、连城县、上杭县、新罗区、永定区、漳平市、长汀县)
绍兴市(越城区、上虞区、新昌县、柯桥区、嵊州市、诸暨市)
太原市(阳曲县、杏花岭区、清徐县、迎泽区、尖草坪区、小店区、娄烦县、万柏林区、晋源区、古交市)
延边朝鲜族自治州(延吉市、龙井市、珲春市、图们市、安图县、汪清县、敦化市、和龙市)
楚雄彝族自治州(元谋县、姚安县、南华县、永仁县、武定县、禄丰市、牟定县、大姚县、双柏县、楚雄市)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
聊城市(高唐县、临清市、东昌府区、冠县、茌平区、东阿县、莘县、阳谷县)
平顶山市(湛河区、郏县、舞钢市、新华区、石龙区、叶县、汝州市、宝丰县、鲁山县、卫东区)
日照市(莒县、岚山区、五莲县、东港区)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
承德市(双桥区、平泉市、兴隆县、隆化县、宽城满族自治县、承德县、丰宁满族自治县、双滦区、滦平县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
常德市(汉寿县、鼎城区、澧县、临澧县、安乡县、津市市、石门县、桃源县、武陵区)
阜新市(彰武县、太平区、细河区、清河门区、新邱区、阜新蒙古族自治县、海州区)
马鞍山市(当涂县、花山区、含山县、和县、雨山区、博望区)
松原市(乾安县、扶余市、宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
广西壮族自治区
厦门市(海沧区、集美区、湖里区、同安区、思明区、翔安区)
凉山彝族自治州(甘洛县、德昌县、盐源县、越西县、宁南县、美姑县、雷波县、会东县、喜德县、布拖县、会理市、木里藏族自治县、西昌市、普格县、冕宁县、金阳县、昭觉县)
漯河市(郾城区、舞阳县、临颍县、源汇区、召陵区)
岳阳市(湘阴县、华容县、岳阳楼区、临湘市、岳阳县、平江县、君山区、云溪区、汨罗市)
昆明市(五华区、嵩明县、西山区、东川区、富民县、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、官渡区、宜良县、安宁市、盘龙区、呈贡区)
六安市(金安区、金寨县、裕安区、舒城县、霍邱县、叶集区、霍山县)
雅安市(宝兴县、名山区、石棉县、荥经县、汉源县、天全县、芦山县、雨城区)
佳木斯市(桦川县、汤原县、同江市、抚远市、前进区、东风区、桦南县、向阳区、郊区、富锦市)
和田地区(皮山县、和田市、墨玉县、和田县、民丰县、策勒县、洛浦县、于田县)
菏泽市(东明县、郓城县、曹县、巨野县、牡丹区、定陶区、成武县、鄄城县、单县)
南宁市(隆安县、上林县、兴宁区、横州市、武鸣区、良庆区、马山县、邕宁区、西乡塘区、宾阳县、江南区、青秀区)
平凉市(崆峒区、华亭市、灵台县、崇信县、庄浪县、静宁县、泾川县)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特后旗、乌拉特前旗、五原县、临河区)
鹤岗市(萝北县、南山区、东山区、绥滨县、兴山区、工农区、向阳区、兴安区)
池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)
湛江市(廉江市、吴川市、坡头区、徐闻县、麻章区、霞山区、赤坎区、遂溪县、雷州市)
朝阳市(建平县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、龙城区、北票市、双塔区)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
衢州市(江山市、柯城区、龙游县、常山县、开化县、衢江区)
黑河市(北安市、爱辉区、五大连池市、孙吴县、嫩江市、逊克县)
铜仁市(松桃苗族自治县、石阡县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、思南县、德江县、万山区、碧江区、江口县)
昭通市(彝良县、巧家县、昭阳区、镇雄县、大关县、威信县、水富市、绥江县、盐津县、鲁甸县、永善县)
朔州市(右玉县、朔城区、山阴县、平鲁区、怀仁市、应县)
包头市(土默特右旗、白云鄂博矿区、东河区、九原区、青山区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、固阳县、昆都仑区)
湖州市(安吉县、南浔区、长兴县、德清县、吴兴区)
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陇南市(文县、徽县、康县、武都区、西和县、成县、两当县、宕昌县、礼县)
天津市(东丽区、南开区、滨海新区、西青区、武清区、河北区、宝坻区、河东区、和平区、北辰区、津南区、静海区、红桥区、宁河区、蓟州区、河西区)
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苏州市(太仓市、吴中区、常熟市、姑苏区、虎丘区、张家港市、相城区、昆山市、吴江区)
汉中市(西乡县、佛坪县、镇巴县、留坝县、城固县、勉县、宁强县、南郑区、汉台区、略阳县、洋县)
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。
新闻结尾
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