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佛山市(顺德区、南海区、高明区、三水区、禅城区)

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

焦作市(山阳区、解放区、中站区、武陟县、沁阳市、博爱县、温县、修武县、孟州市、马村区)

荆州市(石首市、江陵县、荆州区、松滋市、沙市区、监利市、公安县、洪湖市)

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

太原市(娄烦县、阳曲县、杏花岭区、尖草坪区、万柏林区、晋源区、小店区、清徐县、迎泽区、古交市)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

淮安市(淮阴区、涟水县、金湖县、盱眙县、淮安区、洪泽区、清江浦区)

湛江市(徐闻县、霞山区、雷州市、赤坎区、坡头区、廉江市、麻章区、吴川市、遂溪县)

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

邢台市(临城县、沙河市、平乡县、广宗县、内丘县、任泽区、巨鹿县、襄都区、南和区、清河县、信都区、南宫市、宁晋县、新河县、临西县、威县、柏乡县、隆尧县)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)

揭阳市(普宁市、揭西县、惠来县、榕城区、揭东区)

和田地区(皮山县、策勒县、墨玉县、洛浦县、于田县、和田市、民丰县、和田县)

湖州市(德清县、安吉县、长兴县、吴兴区、南浔区)

香港特别行政区

聊城市(高唐县、临清市、莘县、茌平区、阳谷县、冠县、东昌府区、东阿县)

铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)

鞍山市(岫岩满族自治县、千山区、立山区、台安县、铁西区、铁东区、海城市)

汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)

滨州市(沾化区、惠民县、博兴县、阳信县、邹平市、滨城区、无棣县)

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

宣城市(泾县、宁国市、绩溪县、郎溪县、旌德县、广德市、宣州区)

广安市(前锋区、邻水县、武胜县、岳池县、广安区、华蓥市)

许昌市(建安区、襄城县、鄢陵县、长葛市、禹州市、魏都区)

黄山市(休宁县、屯溪区、徽州区、黄山区、黟县、祁门县、歙县)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

西藏自治区

攀枝花市(仁和区、盐边县、东区、米易县、西区)

梧州市(藤县、蒙山县、苍梧县、万秀区、岑溪市、长洲区、龙圩区)

上海市(宝山区、奉贤区、青浦区、松江区、杨浦区、闵行区、黄浦区、金山区、长宁区、静安区、普陀区、崇明区、浦东新区、虹口区、嘉定区、徐汇区)

双鸭山市(饶河县、尖山区、友谊县、集贤县、四方台区、宝清县、宝山区、岭东区)

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

昆明市(寻甸回族彝族自治县、五华区、石林彝族自治县、盘龙区、呈贡区、嵩明县、宜良县、西山区、安宁市、东川区、官渡区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区)

贵港市(港南区、覃塘区、桂平市、港北区、平南县)

深圳市(盐田区、福田区、罗湖区、南山区、龙岗区、光明区、坪山区、宝安区、龙华区)

贵阳市(云岩区、白云区、花溪区、南明区、乌当区、清镇市、开阳县、修文县、观山湖区、息烽县)

兰州市(皋兰县、西固区、安宁区、榆中县、城关区、永登县、七里河区、红古区)

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

凉山彝族自治州(宁南县、西昌市、会东县、德昌县、木里藏族自治县、雷波县、会理市、越西县、美姑县、冕宁县、盐源县、甘洛县、布拖县、金阳县、昭觉县、普格县、喜德县)

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

成都市(邛崃市、金堂县、都江堰市、彭州市、郫都区、新津区、龙泉驿区、青白江区、简阳市、金牛区、武侯区、大邑县、温江区、崇州市、双流区、青羊区、新都区、蒲江县、成华区、锦江区)

岳阳市(岳阳楼区、平江县、云溪区、华容县、临湘市、君山区、湘阴县、岳阳县、汨罗市)

商洛市(丹凤县、商州区、山阳县、商南县、洛南县、柞水县、镇安县)

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

常州市(钟楼区、金坛区、新北区、武进区、溧阳市、天宁区)

延安市(黄陵县、黄龙县、安塞区、吴起县、甘泉县、子长市、宝塔区、延川县、富县、洛川县、宜川县、延长县、志丹县)

湘西土家族苗族自治州(保靖县、龙山县、吉首市、古丈县、凤凰县、泸溪县、花垣县、永顺县)

郴州市(北湖区、临武县、苏仙区、汝城县、宜章县、资兴市、桂东县、嘉禾县、安仁县、永兴县、桂阳县)

漯河市(舞阳县、临颍县、郾城区、源汇区、召陵区)

呼和浩特市(新城区、托克托县、武川县、和林格尔县、赛罕区、清水河县、回民区、土默特左旗、玉泉区)

连云港市(灌云县、海州区、灌南县、连云区、东海县、赣榆区)

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

红河哈尼族彝族自治州(泸西县、弥勒市、蒙自市、屏边苗族自治县、石屏县、红河县、建水县、河口瑶族自治县、个旧市、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、绿春县)

济宁市(嘉祥县、任城区、泗水县、鱼台县、金乡县、兖州区、曲阜市、微山县、梁山县、汶上县、邹城市)

东营市(广饶县、河口区、东营区、利津县、垦利区)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、尼勒克县、奎屯市、特克斯县、巩留县、伊宁市、新源县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、霍尔果斯市)

南阳市(南召县、内乡县、唐河县、方城县、新野县、社旗县、宛城区、卧龙区、西峡县、桐柏县、淅川县、镇平县、邓州市)

巴中市(恩阳区、巴州区、通江县、平昌县、南江县)

九江市(德安县、湖口县、共青城市、柴桑区、彭泽县、濂溪区、瑞昌市、修水县、武宁县、都昌县、浔阳区、永修县、庐山市)

濮阳市(范县、台前县、清丰县、南乐县、濮阳县、华龙区)

白城市(大安市、镇赉县、洮南市、通榆县、洮北区)

襄阳市(宜城市、枣阳市、樊城区、南漳县、老河口市、谷城县、保康县、襄州区、襄城区)

抚顺市(东洲区、望花区、顺城区、抚顺县、新宾满族自治县、新抚区、清原满族自治县)

昭通市(昭阳区、大关县、彝良县、巧家县、盐津县、镇雄县、绥江县、永善县、威信县、鲁甸县、水富市)

贺州市(平桂区、昭平县、八步区、富川瑶族自治县、钟山县)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

宜昌市(西陵区、秭归县、远安县、伍家岗区、猇亭区、五峰土家族自治县、宜都市、夷陵区、兴山县、点军区、当阳市、长阳土家族自治县、枝江市)

沧州市(东光县、泊头市、海兴县、青县、献县、盐山县、运河区、吴桥县、河间市、沧县、南皮县、新华区、肃宁县、任丘市、孟村回族自治县、黄骅市)

三明市(大田县、三元区、永安市、建宁县、尤溪县、将乐县、明溪县、宁化县、沙县区、清流县、泰宁县)

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

四平市(铁东区、梨树县、铁西区、伊通满族自治县、双辽市)

景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)

广西壮族自治区

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、瑞丽市、盈江县、陇川县)

锦州市(凌海市、凌河区、古塔区、黑山县、义县、北镇市、太和区)

三沙市(西沙区、南沙区)

安阳市(滑县、林州市、龙安区、安阳县、文峰区、内黄县、汤阴县、北关区、殷都区)

三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)

海东市(互助土族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、平安区)

盐城市(阜宁县、大丰区、射阳县、响水县、建湖县、盐都区、滨海县、亭湖区、东台市)

嘉兴市(海盐县、平湖市、嘉善县、秀洲区、南湖区、海宁市、桐乡市)

南宁市(西乡塘区、良庆区、隆安县、兴宁区、武鸣区、上林县、江南区、马山县、宾阳县、青秀区、邕宁区、横州市)

平凉市(静宁县、崇信县、崆峒区、华亭市、庄浪县、泾川县、灵台县)

巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、博湖县、库尔勒市、焉耆回族自治县、轮台县、和静县、若羌县、和硕县、且末县)

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

阳江市(阳春市、江城区、阳东区、阳西县)

宁夏回族自治区

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

枣庄市(峄城区、滕州市、薛城区、山亭区、台儿庄区、市中区)

楚雄彝族自治州(武定县、禄丰市、楚雄市、元谋县、牟定县、大姚县、姚安县、永仁县、双柏县、南华县)

儋州市

  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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