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邵阳市(新宁县、新邵县、大祥区、绥宁县、武冈市、洞口县、双清区、邵东市、北塔区、邵阳县、城步苗族自治县、隆回县)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

内江市(东兴区、隆昌市、市中区、威远县、资中县)

鹤岗市(向阳区、东山区、工农区、绥滨县、南山区、兴山区、萝北县、兴安区)  临沂市(罗庄区、临沭县、兰陵县、沂南县、费县、蒙阴县、莒南县、河东区、平邑县、兰山区、沂水县、郯城县)

定西市(岷县、临洮县、漳县、通渭县、陇西县、渭源县、安定区)

黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、兴仁市、册亨县、安龙县、望谟县、兴义市、晴隆县、普安县)

安康市(汉滨区、汉阴县、紫阳县、石泉县、岚皋县、白河县、镇坪县、平利县、旬阳市、宁陕县)

甘孜藏族自治州(道孚县、石渠县、稻城县、巴塘县、新龙县、白玉县、德格县、炉霍县、康定市、丹巴县、雅江县、泸定县、色达县、乡城县、理塘县、得荣县、九龙县、甘孜县)  南平市(政和县、顺昌县、松溪县、光泽县、邵武市、建瓯市、浦城县、建阳区、延平区、武夷山市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿克陶县、阿图什市)

保山市(腾冲市、隆阳区、昌宁县、施甸县、龙陵县)

忻州市(偏关县、忻府区、五寨县、五台县、繁峙县、静乐县、保德县、定襄县、宁武县、代县、岢岚县、原平市、神池县、河曲县)

贺州市(富川瑶族自治县、八步区、钟山县、平桂区、昭平县)

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

酒泉市(敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、玉门市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区)

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

哈尔滨市(延寿县、南岗区、双城区、巴彦县、道外区、松北区、呼兰区、依兰县、五常市、木兰县、阿城区、宾县、平房区、通河县、香坊区、方正县、道里区、尚志市)

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

辽阳市(灯塔市、文圣区、弓长岭区、白塔区、太子河区、宏伟区、辽阳县)

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

张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)

济源市

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

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

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

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

中山市

朔州市(应县、平鲁区、怀仁市、右玉县、朔城区、山阴县)

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南昌市(新建区、青山湖区、东湖区、红谷滩区、南昌县、西湖区、青云谱区、安义县、进贤县)

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

舟山市(嵊泗县、定海区、岱山县、普陀区)

晋中市(昔阳县、祁县、和顺县、平遥县、榆社县、介休市、左权县、灵石县、榆次区、寿阳县、太谷区)  宿迁市(宿城区、沭阳县、宿豫区、泗洪县、泗阳县)

南通市(启东市、如东县、通州区、海门区、崇川区、如皋市、海安市)

湘潭市(雨湖区、湘潭县、岳塘区、湘乡市、韶山市)

锦州市(古塔区、太和区、黑山县、凌海市、凌河区、义县、北镇市)南充市(蓬安县、营山县、阆中市、高坪区、仪陇县、西充县、嘉陵区、南部县、顺庆区)

吕梁市(中阳县、离石区、孝义市、临县、交城县、汾阳市、岚县、文水县、兴县、交口县、方山县、柳林县、石楼县)  商丘市(永城市、民权县、虞城县、宁陵县、睢阳区、睢县、梁园区、夏邑县、柘城县)

黄山市(屯溪区、黟县、休宁县、歙县、黄山区、徽州区、祁门县)

济南市(槐荫区、历城区、济阳区、商河县、市中区、章丘区、钢城区、平阴县、长清区、历下区、莱芜区、天桥区)

广安市(邻水县、岳池县、华蓥市、前锋区、武胜县、广安区)宁波市(北仑区、余姚市、鄞州区、海曙区、象山县、慈溪市、镇海区、江北区、宁海县、奉化区)

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

德州市(禹城市、齐河县、夏津县、平原县、乐陵市、临邑县、武城县、庆云县、陵城区、宁津县、德城区)

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

连云港市(赣榆区、灌云县、灌南县、东海县、连云区、海州区)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

信阳市(固始县、息县、潢川县、浉河区、商城县、平桥区、淮滨县、新县、罗山县、光山县)

商洛市(洛南县、山阳县、镇安县、柞水县、丹凤县、商州区、商南县)

厦门市(集美区、翔安区、海沧区、湖里区、思明区、同安区)

武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

常州市(钟楼区、天宁区、金坛区、武进区、新北区、溧阳市)

吉林市(磐石市、昌邑区、蛟河市、桦甸市、丰满区、龙潭区、永吉县、舒兰市、船营区)

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

贵港市(覃塘区、平南县、桂平市、港北区、港南区)

长春市(朝阳区、农安县、二道区、公主岭市、德惠市、九台区、绿园区、榆树市、南关区、双阳区、宽城区)

平凉市(崇信县、崆峒区、灵台县、静宁县、泾川县、华亭市、庄浪县)

　　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。