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枣庄市(滕州市、市中区、峄城区、台儿庄区、山亭区、薛城区)

嘉峪关市

乐山市(夹江县、五通桥区、峨边彝族自治县、井研县、金口河区、市中区、沙湾区、犍为县、马边彝族自治县、沐川县、峨眉山市)

南宁市(青秀区、横州市、隆安县、宾阳县、邕宁区、武鸣区、江南区、上林县、兴宁区、西乡塘区、马山县、良庆区)  榆林市(米脂县、绥德县、横山区、吴堡县、佳县、定边县、清涧县、神木市、府谷县、榆阳区、子洲县、靖边县)

定西市(安定区、渭源县、岷县、临洮县、通渭县、陇西县、漳县)

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

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)

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

鄂尔多斯市(准格尔旗、鄂托克前旗、东胜区、鄂托克旗、乌审旗、康巴什区、杭锦旗、伊金霍洛旗、达拉特旗)

昌吉回族自治州(阜康市、昌吉市、吉木萨尔县、呼图壁县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、奇台县)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

临汾市(蒲县、襄汾县、乡宁县、尧都区、洪洞县、浮山县、古县、吉县、隰县、永和县、霍州市、汾西县、大宁县、安泽县、翼城县、侯马市、曲沃县)

铜陵市(义安区、郊区、枞阳县、铜官区)

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

滁州市(来安县、南谯区、天长市、明光市、琅琊区、凤阳县、全椒县、定远县)

荆门市(掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区、钟祥市)

邯郸市(大名县、肥乡区、临漳县、涉县、磁县、魏县、峰峰矿区、曲周县、成安县、广平县、鸡泽县、武安市、邱县、馆陶县、永年区、丛台区、复兴区、邯山区)

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

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

大连市(沙河口区、金州区、长海县、普兰店区、甘井子区、庄河市、中山区、西岗区、旅顺口区、瓦房店市)

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

延边朝鲜族自治州(龙井市、珲春市、延吉市、和龙市、汪清县、图们市、安图县、敦化市)

甘孜藏族自治州(炉霍县、得荣县、泸定县、巴塘县、石渠县、白玉县、康定市、新龙县、理塘县、九龙县、德格县、色达县、乡城县、丹巴县、稻城县、雅江县、道孚县、甘孜县)

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

烟台市(招远市、芝罘区、栖霞市、福山区、莱州市、龙口市、海阳市、莱阳市、莱山区、牟平区、蓬莱区)

许昌市(长葛市、魏都区、建安区、禹州市、襄城县、鄢陵县)

通化市(梅河口市、辉南县、东昌区、集安市、二道江区、柳河县、通化县)

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新余市(渝水区、分宜县)

宝鸡市(太白县、金台区、凤县、岐山县、麟游县、陈仓区、扶风县、凤翔区、千阳县、眉县、渭滨区、陇县)

秦皇岛市(青龙满族自治县、海港区、北戴河区、抚宁区、山海关区、卢龙县、昌黎县)

商洛市(镇安县、商南县、丹凤县、商州区、洛南县、山阳县、柞水县)  哈尔滨市(香坊区、宾县、道里区、通河县、方正县、松北区、木兰县、五常市、道外区、双城区、南岗区、延寿县、依兰县、巴彦县、平房区、尚志市、阿城区、呼兰区)

赤峰市(宁城县、林西县、巴林左旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、松山区、巴林右旗、元宝山区、敖汉旗、翁牛特旗)

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恩施土家族苗族自治州(恩施市、宣恩县、咸丰县、巴东县、来凤县、鹤峰县、利川市、建始县)日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)

长春市(榆树市、公主岭市、二道区、绿园区、朝阳区、九台区、双阳区、宽城区、农安县、南关区、德惠市)  临夏回族自治州(临夏市、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、和政县、永靖县、东乡族自治县、广河县)

西宁市(城中区、湟中区、城东区、湟源县、城西区、大通回族土族自治县、城北区)

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临沂市(临沭县、费县、兰山区、罗庄区、平邑县、郯城县、兰陵县、莒南县、沂水县、河东区、沂南县、蒙阴县)乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、卓资县、商都县、化德县、兴和县、四子王旗、凉城县、丰镇市、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、集宁区)

廊坊市(安次区、三河市、固安县、霸州市、大城县、文安县、广阳区、大厂回族自治县、香河县、永清县)

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

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江门市(台山市、鹤山市、恩平市、蓬江区、开平市、新会区、江海区)

株洲市(荷塘区、攸县、芦淞区、茶陵县、渌口区、天元区、醴陵市、炎陵县、石峰区)

平凉市(灵台县、静宁县、泾川县、崇信县、庄浪县、华亭市、崆峒区)

北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)

荆州市(洪湖市、石首市、松滋市、监利市、江陵县、沙市区、公安县、荆州区)

舟山市(嵊泗县、普陀区、定海区、岱山县)

承德市(平泉市、承德县、隆化县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、滦平县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、兴隆县、双滦区、丰宁满族自治县)

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

泰州市(靖江市、高港区、海陵区、兴化市、泰兴市、姜堰区)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

　　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。