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全国服务区域：
太原市(杏花岭区、小店区、尖草坪区、古交市、晋源区、清徐县、迎泽区、娄烦县、万柏林区、阳曲县)
张家口市(阳原县、尚义县、张北县、桥东区、涿鹿县、宣化区、下花园区、桥西区、万全区、沽源县、崇礼区、怀安县、赤城县、怀来县、康保县、蔚县)
三沙市(西沙区、南沙区)
巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特前旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗、临河区、杭锦后旗、五原县)
鞍山市(千山区、立山区、铁西区、海城市、岫岩满族自治县、台安县、铁东区)
南京市(建邺区、鼓楼区、溧水区、六合区、浦口区、江宁区、玄武区、雨花台区、高淳区、栖霞区、秦淮区)
嘉兴市(秀洲区、桐乡市、海盐县、嘉善县、海宁市、平湖市、南湖区)
宝鸡市(麟游县、扶风县、金台区、凤翔区、陇县、渭滨区、千阳县、凤县、陈仓区、太白县、眉县、岐山县)
盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、普定县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)
丹东市(凤城市、元宝区、宽甸满族自治县、振兴区、振安区、东港市)
池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)
香港特别行政区
南阳市(镇平县、方城县、淅川县、宛城区、桐柏县、新野县、内乡县、西峡县、邓州市、南召县、唐河县、卧龙区、社旗县)
广州市(番禺区、黄埔区、荔湾区、南沙区、增城区、花都区、越秀区、从化区、海珠区、白云区、天河区)
江门市(蓬江区、鹤山市、台山市、开平市、恩平市、新会区、江海区)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、古丈县、吉首市、保靖县、泸溪县、龙山县、花垣县、凤凰县)
贵阳市(云岩区、乌当区、清镇市、白云区、开阳县、南明区、花溪区、息烽县、观山湖区、修文县)
内江市(隆昌市、市中区、东兴区、威远县、资中县)
聊城市(东昌府区、高唐县、冠县、临清市、东阿县、莘县、阳谷县、茌平区)
自贡市(荣县、沿滩区、大安区、富顺县、贡井区、自流井区)
辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)
林芝市(朗县、墨脱县、工布江达县、巴宜区、波密县、米林市、察隅县)
玉溪市(华宁县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市、易门县、江川区、红塔区)
普洱市(澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县)
威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)
潍坊市(奎文区、安丘市、寒亭区、青州市、临朐县、潍城区、高密市、坊子区、昌乐县、诸城市、昌邑市、寿光市)
许昌市(建安区、禹州市、魏都区、长葛市、鄢陵县、襄城县)
合肥市(长丰县、巢湖市、蜀山区、肥东县、瑶海区、庐阳区、肥西县、包河区、庐江县)
河池市(大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、凤山县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、南丹县、天峨县、东兰县、罗城仫佬族自治县、宜州区、金城江区)
晋城市(泽州县、阳城县、陵川县、高平市、沁水县、城区)
济宁市(汶上县、梁山县、任城区、嘉祥县、金乡县、曲阜市、泗水县、鱼台县、兖州区、微山县、邹城市)
阜新市(彰武县、细河区、阜新蒙古族自治县、海州区、太平区、清河门区、新邱区)
邢台市(隆尧县、宁晋县、襄都区、平乡县、清河县、巨鹿县、信都区、临西县、南和区、内丘县、威县、南宫市、柏乡县、新河县、临城县、广宗县、任泽区、沙河市)
蚌埠市(禹会区、五河县、淮上区、固镇县、龙子湖区、怀远县、蚌山区)
丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、华坪县)
甘南藏族自治州(舟曲县、夏河县、临潭县、合作市、卓尼县、玛曲县、迭部县、碌曲县)
平凉市(华亭市、泾川县、崆峒区、庄浪县、崇信县、灵台县、静宁县)
安康市(镇坪县、岚皋县、平利县、旬阳市、汉阴县、白河县、宁陕县、石泉县、汉滨区、紫阳县)
玉林市(博白县、陆川县、兴业县、容县、福绵区、北流市、玉州区)
嘉峪关市
泉州市(安溪县、鲤城区、石狮市、洛江区、金门县、晋江市、丰泽区、惠安县、德化县、泉港区、永春县、南安市)
来宾市(象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、忻城县、合山市、兴宾区)
重庆市(大渡口区、铜梁区、南岸区、沙坪坝区、彭水苗族土家族自治县、北碚区、綦江区、巫山县、永川区、合川区、万州区、开州区、九龙坡区、黔江区、酉阳土家族苗族自治县、南川区、荣昌区、巫溪县、潼南区、璧山区、秀山土家族苗族自治县、奉节县、忠县、武隆区、云阳县、渝中区、城口县、涪陵区、梁平区、丰都县、江北区、渝北区、石柱土家族自治县、江津区、大足区、长寿区、垫江县、巴南区)
周口市(商水县、郸城县、西华县、鹿邑县、太康县、扶沟县、沈丘县、淮阳区、项城市、川汇区)
上饶市(信州区、广丰区、横峰县、婺源县、广信区、余干县、玉山县、鄱阳县、万年县、德兴市、铅山县、弋阳县)
甘孜藏族自治州(九龙县、道孚县、石渠县、雅江县、丹巴县、甘孜县、色达县、新龙县、康定市、巴塘县、乡城县、得荣县、稻城县、泸定县、理塘县、白玉县、德格县、炉霍县)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、巩留县、昭苏县、伊宁县、奎屯市、伊宁市、新源县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、尼勒克县)
扬州市(宝应县、江都区、高邮市、广陵区、仪征市、邗江区)
阿里地区(普兰县、改则县、噶尔县、日土县、措勤县、札达县、革吉县)
锡林郭勒盟(苏尼特左旗、二连浩特市、太仆寺旗、阿巴嘎旗、多伦县、镶黄旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗)
达州市(大竹县、开江县、通川区、万源市、宣汉县、渠县、达川区)
徐州市(新沂市、沛县、铜山区、鼓楼区、贾汪区、云龙区、丰县、邳州市、睢宁县、泉山区)
本溪市(明山区、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县、平山区)
文山壮族苗族自治州(砚山县、麻栗坡县、广南县、西畴县、丘北县、文山市、马关县、富宁县)
庆阳市(镇原县、庆城县、正宁县、环县、宁县、华池县、合水县、西峰区)
盐城市(响水县、阜宁县、大丰区、亭湖区、射阳县、滨海县、盐都区、东台市、建湖县)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
西安市(周至县、临潼区、鄠邑区、长安区、未央区、高陵区、碑林区、新城区、蓝田县、雁塔区、阎良区、灞桥区、莲湖区)
吕梁市(文水县、方山县、汾阳市、离石区、柳林县、交口县、兴县、石楼县、临县、中阳县、交城县、岚县、孝义市)
雅安市(天全县、汉源县、石棉县、宝兴县、荥经县、芦山县、名山区、雨城区)
海东市(互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、平安区)
中山市
汉中市(汉台区、佛坪县、勉县、城固县、宁强县、略阳县、镇巴县、西乡县、洋县、南郑区、留坝县)
佛山市(高明区、顺德区、南海区、禅城区、三水区)
铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)
宁波市(奉化区、慈溪市、镇海区、宁海县、江北区、鄞州区、余姚市、海曙区、象山县、北仑区)
楚雄彝族自治州(双柏县、姚安县、永仁县、楚雄市、牟定县、南华县、大姚县、禄丰市、元谋县、武定县)
杭州市(萧山区、西湖区、上城区、临平区、淳安县、滨江区、富阳区、钱塘区、余杭区、建德市、桐庐县、拱墅区、临安区)
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廊坊市(广阳区、香河县、大厂回族自治县、三河市、文安县、固安县、大城县、永清县、安次区、霸州市)
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黔南布依族苗族自治州(长顺县、平塘县、福泉市、罗甸县、龙里县、独山县、荔波县、都匀市、贵定县、三都水族自治县、瓮安县、惠水县)
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龙岩市(新罗区、上杭县、长汀县、连城县、永定区、武平县、漳平市)
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。
新闻结尾
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