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娄底市(新化县、娄星区、双峰县、涟源市、冷水江市)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、泸西县、屏边苗族自治县、元阳县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、蒙自市、弥勒市、红河县、个旧市、绿春县、石屏县)
洛阳市(宜阳县、嵩县、栾川县、孟津区、老城区、新安县、洛宁县、瀍河回族区、伊川县、洛龙区、汝阳县、偃师区、涧西区、西工区)
黑河市(北安市、嫩江市、爱辉区、孙吴县、逊克县、五大连池市)
鞍山市(铁东区、海城市、台安县、铁西区、岫岩满族自治县、立山区、千山区)
海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、中方县、辰溪县、芷江侗族自治县、洪江市、鹤城区、会同县、沅陵县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、溆浦县)
邵阳市(大祥区、邵阳县、武冈市、北塔区、新邵县、双清区、隆回县、新宁县、绥宁县、城步苗族自治县、邵东市、洞口县)
芜湖市(无为市、鸠江区、繁昌区、南陵县、弋江区、镜湖区、湾沚区)
黄石市(大冶市、黄石港区、铁山区、下陆区、阳新县、西塞山区)
荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区)
长春市(德惠市、绿园区、南关区、榆树市、公主岭市、九台区、农安县、宽城区、二道区、双阳区、朝阳区)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
咸阳市(长武县、泾阳县、杨陵区、三原县、彬州市、武功县、渭城区、旬邑县、礼泉县、淳化县、乾县、秦都区、永寿县、兴平市)
济南市(章丘区、历城区、莱芜区、市中区、平阴县、历下区、济阳区、商河县、槐荫区、长清区、天桥区、钢城区)
日照市(莒县、岚山区、五莲县、东港区)
承德市(围场满族蒙古族自治县、平泉市、兴隆县、宽城满族自治县、滦平县、鹰手营子矿区、隆化县、丰宁满族自治县、承德县、双滦区、双桥区)
太原市(娄烦县、阳曲县、清徐县、万柏林区、尖草坪区、杏花岭区、古交市、小店区、晋源区、迎泽区)
益阳市(沅江市、赫山区、资阳区、安化县、南县、桃江县)
莆田市(仙游县、城厢区、秀屿区、荔城区、涵江区)
北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)
宣城市(旌德县、宣州区、绩溪县、郎溪县、广德市、宁国市、泾县)
榆林市(神木市、绥德县、府谷县、米脂县、吴堡县、横山区、佳县、定边县、榆阳区、清涧县、子洲县、靖边县)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、米东区、天山区、头屯河区、水磨沟区、乌鲁木齐县、达坂城区、新市区)
那曲市(比如县、色尼区、双湖县、巴青县、尼玛县、班戈县、安多县、嘉黎县、索县、申扎县、聂荣县)
拉萨市(城关区、达孜区、曲水县、尼木县、堆龙德庆区、当雄县、林周县、墨竹工卡县)
南通市(通州区、海安市、启东市、如东县、如皋市、崇川区、海门区)
宿州市(埇桥区、灵璧县、砀山县、泗县、萧县)
黔东南苗族侗族自治州(台江县、岑巩县、雷山县、从江县、丹寨县、剑河县、黄平县、麻江县、榕江县、凯里市、天柱县、黎平县、三穗县、镇远县、锦屏县、施秉县)
温州市(泰顺县、龙湾区、乐清市、鹿城区、瑞安市、文成县、龙港市、永嘉县、苍南县、洞头区、平阳县、瓯海区)
宝鸡市(凤县、岐山县、太白县、千阳县、渭滨区、扶风县、陈仓区、凤翔区、麟游县、眉县、陇县、金台区)
营口市(西市区、盖州市、站前区、大石桥市、老边区、鲅鱼圈区)
连云港市(东海县、海州区、赣榆区、灌南县、连云区、灌云县)
池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)
张家口市(康保县、蔚县、涿鹿县、万全区、尚义县、阳原县、桥东区、张北县、崇礼区、宣化区、下花园区、怀来县、沽源县、桥西区、赤城县、怀安县)
苏州市(吴中区、吴江区、昆山市、姑苏区、常熟市、太仓市、张家港市、相城区、虎丘区)
西藏自治区
海东市(乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、平安区、民和回族土族自治县)
石家庄市(裕华区、无极县、平山县、赞皇县、新乐市、正定县、晋州市、辛集市、桥西区、井陉矿区、行唐县、栾城区、新华区、元氏县、长安区、井陉县、鹿泉区、深泽县、高邑县、藁城区、赵县、灵寿县)
昭通市(盐津县、鲁甸县、永善县、大关县、昭阳区、镇雄县、绥江县、威信县、彝良县、水富市、巧家县)
武威市(天祝藏族自治县、古浪县、凉州区、民勤县)
玉树藏族自治州(称多县、玉树市、治多县、杂多县、曲麻莱县、囊谦县)
临夏回族自治州(广河县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、临夏县、临夏市、东乡族自治县、永靖县)
广州市(荔湾区、海珠区、白云区、南沙区、增城区、番禺区、花都区、天河区、越秀区、黄埔区、从化区)
三门峡市(湖滨区、卢氏县、义马市、灵宝市、陕州区、渑池县)
惠州市(惠东县、博罗县、惠城区、惠阳区、龙门县)
揭阳市(榕城区、普宁市、惠来县、揭东区、揭西县)
咸宁市(咸安区、通城县、嘉鱼县、赤壁市、崇阳县、通山县)
白银市(平川区、白银区、会宁县、景泰县、靖远县)
宁波市(江北区、宁海县、象山县、奉化区、海曙区、鄞州区、余姚市、慈溪市、镇海区、北仑区)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
湛江市(霞山区、廉江市、赤坎区、吴川市、麻章区、遂溪县、雷州市、坡头区、徐闻县)
滨州市(滨城区、邹平市、无棣县、阳信县、惠民县、沾化区、博兴县)
临沧市(镇康县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、永德县、云县)
淮南市(田家庵区、八公山区、谢家集区、凤台县、潘集区、寿县、大通区)
清远市(连山壮族瑶族自治县、英德市、连南瑶族自治县、佛冈县、清城区、连州市、清新区、阳山县)
贵港市(桂平市、覃塘区、港南区、港北区、平南县)
贵阳市(开阳县、观山湖区、乌当区、花溪区、清镇市、南明区、修文县、白云区、云岩区、息烽县)
泉州市(永春县、德化县、晋江市、丰泽区、洛江区、石狮市、鲤城区、安溪县、金门县、泉港区、南安市、惠安县)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、陇川县、盈江县、芒市)
通辽市(奈曼旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、科尔沁区、霍林郭勒市)
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威海市(乳山市、环翠区、荣成市、文登区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
攀枝花市(仁和区、米易县、西区、盐边县、东区)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、建始县、咸丰县、宣恩县、利川市、来凤县、鹤峰县、恩施市)
北京市(密云区、海淀区、丰台区、通州区、石景山区、东城区、延庆区、顺义区、昌平区、门头沟区、怀柔区、平谷区、房山区、西城区、朝阳区、大兴区)
海南藏族自治州(共和县、贵南县、同德县、贵德县、兴海县)
漳州市(龙海区、龙文区、漳浦县、东山县、长泰区、云霄县、诏安县、华安县、平和县、南靖县、芗城区)
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宁夏回族自治区
遵义市(绥阳县、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、仁怀市、习水县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、汇川区、湄潭县、播州区、桐梓县、凤冈县、红花岗区、赤水市)
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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