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克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区、白碱滩区)

塔城地区(沙湾市、裕民县、托里县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、塔城市)

孝感市(大悟县、应城市、汉川市、孝南区、云梦县、安陆市、孝昌县)

安阳市(龙安区、殷都区、安阳县、林州市、内黄县、滑县、北关区、文峰区、汤阴县)  黄石市(下陆区、大冶市、铁山区、黄石港区、阳新县、西塞山区)

蚌埠市(蚌山区、固镇县、禹会区、龙子湖区、五河县、怀远县、淮上区)

吉安市(峡江县、泰和县、安福县、万安县、遂川县、吉州区、永新县、青原区、永丰县、吉水县、吉安县、新干县、井冈山市)

铁岭市(清河区、铁岭县、银州区、昌图县、开原市、西丰县、调兵山市)

淮安市(淮阴区、涟水县、淮安区、盱眙县、清江浦区、金湖县、洪泽区)  湖州市(长兴县、德清县、安吉县、吴兴区、南浔区)

辽阳市(灯塔市、弓长岭区、辽阳县、白塔区、宏伟区、太子河区、文圣区)

运城市(新绛县、夏县、永济市、河津市、闻喜县、芮城县、垣曲县、盐湖区、平陆县、稷山县、临猗县、万荣县、绛县)

丹东市(东港市、振兴区、元宝区、振安区、凤城市、宽甸满族自治县)

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

伊春市(嘉荫县、伊美区、乌翠区、丰林县、汤旺县、金林区、大箐山县、铁力市、友好区、南岔县)

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

马鞍山市(含山县、雨山区、和县、当涂县、花山区、博望区)

舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)

曲靖市(师宗县、陆良县、会泽县、沾益区、富源县、罗平县、宣威市、麒麟区、马龙区)

娄底市(涟源市、冷水江市、娄星区、新化县、双峰县)

咸宁市(通城县、嘉鱼县、崇阳县、通山县、咸安区、赤壁市)

抚州市(宜黄县、乐安县、广昌县、南城县、临川区、崇仁县、黎川县、金溪县、资溪县、东乡区、南丰县)

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

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

肇庆市(鼎湖区、怀集县、德庆县、四会市、封开县、端州区、广宁县、高要区)

金昌市(永昌县、金川区)

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

张家口市(康保县、蔚县、崇礼区、张北县、桥东区、万全区、涿鹿县、阳原县、沽源县、桥西区、下花园区、怀安县、怀来县、宣化区、赤城县、尚义县)

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

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黔东南苗族侗族自治州(凯里市、剑河县、三穗县、黄平县、锦屏县、从江县、雷山县、榕江县、黎平县、台江县、岑巩县、镇远县、丹寨县、施秉县、麻江县、天柱县)

营口市(老边区、盖州市、大石桥市、西市区、鲅鱼圈区、站前区)

泸州市(江阳区、龙马潭区、泸县、合江县、古蔺县、叙永县、纳溪区)

包头市(九原区、土默特右旗、青山区、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、石拐区、固阳县、东河区、昆都仑区)  宣城市(宣州区、泾县、广德市、郎溪县、宁国市、绩溪县、旌德县)

兴安盟(突泉县、阿尔山市、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗)

丽水市(遂昌县、青田县、庆元县、缙云县、景宁畲族自治县、莲都区、龙泉市、松阳县、云和县)

清远市(连州市、连南瑶族自治县、佛冈县、阳山县、英德市、清新区、清城区、连山壮族瑶族自治县)揭阳市(揭东区、惠来县、揭西县、普宁市、榕城区)

枣庄市(薛城区、市中区、山亭区、峄城区、台儿庄区、滕州市)  甘孜藏族自治州(得荣县、甘孜县、炉霍县、石渠县、道孚县、九龙县、丹巴县、雅江县、理塘县、稻城县、白玉县、乡城县、泸定县、色达县、新龙县、康定市、巴塘县、德格县)

惠州市(博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区、惠东县)

阿克苏地区(阿瓦提县、库车市、温宿县、柯坪县、新和县、阿克苏市、乌什县、沙雅县、拜城县)

铜仁市(江口县、沿河土家族自治县、石阡县、印江土家族苗族自治县、思南县、玉屏侗族自治县、万山区、德江县、碧江区、松桃苗族自治县)芜湖市(南陵县、鸠江区、无为市、繁昌区、湾沚区、弋江区、镜湖区)

海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)

宁德市(福鼎市、福安市、霞浦县、寿宁县、屏南县、柘荣县、古田县、蕉城区、周宁县)

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

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

西藏自治区

呼伦贝尔市(阿荣旗、满洲里市、牙克石市、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区)

济源市

沈阳市(皇姑区、于洪区、新民市、辽中区、沈河区、铁西区、法库县、大东区、浑南区、沈北新区、和平区、苏家屯区、康平县)

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

阿勒泰地区(青河县、吉木乃县、布尔津县、富蕴县、哈巴河县、阿勒泰市、福海县)

阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

苏州市(常熟市、虎丘区、太仓市、吴中区、昆山市、张家港市、吴江区、相城区、姑苏区)

阿里地区(日土县、改则县、措勤县、噶尔县、普兰县、革吉县、札达县)

三沙市(南沙区、西沙区)

滁州市(天长市、明光市、定远县、来安县、凤阳县、南谯区、全椒县、琅琊区)

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

　　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。