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七台河市(桃山区、茄子河区、新兴区、勃利县)
扬州市(邗江区、高邮市、广陵区、仪征市、宝应县、江都区)
日喀则市(聂拉木县、萨迦县、仁布县、南木林县、江孜县、岗巴县、亚东县、桑珠孜区、吉隆县、仲巴县、定结县、谢通门县、拉孜县、萨嘎县、康马县、昂仁县、定日县、白朗县)
烟台市(招远市、莱州市、莱阳市、海阳市、牟平区、蓬莱区、芝罘区、栖霞市、莱山区、福山区、龙口市)
黑河市(逊克县、孙吴县、爱辉区、北安市、嫩江市、五大连池市)
娄底市(新化县、涟源市、冷水江市、娄星区、双峰县)
安庆市(宿松县、太湖县、大观区、望江县、迎江区、岳西县、怀宁县、潜山市、宜秀区、桐城市)
南昌市(南昌县、东湖区、新建区、红谷滩区、西湖区、青云谱区、进贤县、安义县、青山湖区)
玉林市(兴业县、北流市、容县、陆川县、博白县、福绵区、玉州区)
晋城市(高平市、城区、阳城县、沁水县、陵川县、泽州县)
长沙市(天心区、长沙县、宁乡市、开福区、芙蓉区、望城区、雨花区、岳麓区、浏阳市)
泰安市(岱岳区、泰山区、东平县、宁阳县、新泰市、肥城市)
钦州市(浦北县、钦南区、钦北区、灵山县)
宁德市(周宁县、古田县、屏南县、福鼎市、霞浦县、蕉城区、柘荣县、福安市、寿宁县)
临沂市(费县、莒南县、罗庄区、临沭县、沂南县、兰陵县、沂水县、蒙阴县、平邑县、兰山区、河东区、郯城县)
淮安市(金湖县、涟水县、淮安区、洪泽区、清江浦区、淮阴区、盱眙县)
克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)
宜昌市(西陵区、兴山县、五峰土家族自治县、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、远安县、点军区、宜都市、当阳市、秭归县、伍家岗区、枝江市)
营口市(站前区、鲅鱼圈区、老边区、西市区、大石桥市、盖州市)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、普安县、册亨县、安龙县、兴仁市、望谟县、晴隆县、兴义市)
白银市(景泰县、会宁县、平川区、靖远县、白银区)
大连市(甘井子区、瓦房店市、长海县、金州区、庄河市、普兰店区、西岗区、旅顺口区、沙河口区、中山区)
延安市(子长市、洛川县、黄陵县、吴起县、志丹县、安塞区、黄龙县、宝塔区、富县、延长县、甘泉县、延川县、宜川县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、宁江区、扶余市)
武威市(民勤县、古浪县、天祝藏族自治县、凉州区)
昌吉回族自治州(阜康市、呼图壁县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、奇台县、吉木萨尔县)
济宁市(鱼台县、微山县、泗水县、兖州区、梁山县、任城区、金乡县、曲阜市、汶上县、嘉祥县、邹城市)
林芝市(墨脱县、察隅县、米林市、波密县、工布江达县、朗县、巴宜区)
海东市(循化撒拉族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区、化隆回族自治县、乐都区)
庆阳市(庆城县、环县、华池县、宁县、西峰区、正宁县、合水县、镇原县)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、平坝区)
深圳市(盐田区、光明区、坪山区、龙岗区、福田区、罗湖区、南山区、宝安区、龙华区)
朔州市(平鲁区、应县、右玉县、怀仁市、朔城区、山阴县)
那曲市(聂荣县、尼玛县、巴青县、申扎县、班戈县、安多县、色尼区、嘉黎县、索县、双湖县、比如县)
宁波市(慈溪市、宁海县、奉化区、海曙区、余姚市、镇海区、鄞州区、北仑区、江北区、象山县)
东莞市
安康市(镇坪县、石泉县、汉阴县、白河县、汉滨区、平利县、紫阳县、岚皋县、旬阳市、宁陕县)
镇江市(扬中市、京口区、丹徒区、润州区、句容市、丹阳市)
玉树藏族自治州(玉树市、曲麻莱县、称多县、治多县、囊谦县、杂多县)
儋州市
安阳市(北关区、安阳县、殷都区、林州市、文峰区、滑县、内黄县、汤阴县、龙安区)
文山壮族苗族自治州(西畴县、麻栗坡县、富宁县、砚山县、文山市、广南县、丘北县、马关县)
鹤岗市(兴安区、工农区、向阳区、萝北县、绥滨县、南山区、东山区、兴山区)
邯郸市(磁县、成安县、丛台区、临漳县、邯山区、馆陶县、曲周县、鸡泽县、大名县、广平县、峰峰矿区、魏县、邱县、永年区、复兴区、武安市、涉县、肥乡区)
三门峡市(灵宝市、卢氏县、陕州区、湖滨区、义马市、渑池县)
崇左市(天等县、扶绥县、宁明县、凭祥市、大新县、江州区、龙州县)
北京市(门头沟区、通州区、朝阳区、房山区、海淀区、石景山区、平谷区、怀柔区、大兴区、延庆区、昌平区、西城区、丰台区、东城区、顺义区、密云区)
厦门市(翔安区、同安区、集美区、海沧区、思明区、湖里区)
宜春市(万载县、靖安县、上高县、袁州区、高安市、樟树市、铜鼓县、丰城市、宜丰县、奉新县)
淮北市(相山区、濉溪县、杜集区、烈山区)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、鹤庆县、祥云县、宾川县、弥渡县、云龙县、巍山彝族回族自治县、洱源县、永平县、剑川县、大理市、漾濞彝族自治县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、瑞丽市、盈江县、梁河县)
龙岩市(连城县、长汀县、漳平市、武平县、永定区、上杭县、新罗区)
宜宾市(高县、珙县、兴文县、江安县、翠屏区、屏山县、长宁县、南溪区、叙州区、筠连县)
石家庄市(高邑县、灵寿县、赞皇县、井陉县、裕华区、赵县、井陉矿区、栾城区、新华区、桥西区、鹿泉区、深泽县、新乐市、辛集市、晋州市、藁城区、无极县、元氏县、行唐县、正定县、长安区、平山县)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
常德市(安乡县、澧县、临澧县、石门县、桃源县、津市市、鼎城区、汉寿县、武陵区)
嘉峪关市
天津市(武清区、东丽区、红桥区、河西区、宁河区、河北区、静海区、西青区、河东区、和平区、南开区、津南区、宝坻区、北辰区、滨海新区、蓟州区)
日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)
温州市(鹿城区、苍南县、龙港市、洞头区、乐清市、平阳县、文成县、瑞安市、永嘉县、龙湾区、瓯海区、泰顺县)
太原市(古交市、清徐县、晋源区、迎泽区、杏花岭区、娄烦县、小店区、阳曲县、尖草坪区、万柏林区)
眉山市(丹棱县、东坡区、洪雅县、彭山区、仁寿县、青神县)
香港特别行政区
和田地区(和田市、皮山县、策勒县、墨玉县、和田县、民丰县、于田县、洛浦县)
德州市(夏津县、德城区、陵城区、禹城市、武城县、齐河县、乐陵市、宁津县、平原县、庆云县、临邑县)
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鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
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盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)
宣城市(绩溪县、郎溪县、泾县、宣州区、旌德县、宁国市、广德市)
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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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