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鸡西市(鸡东县、麻山区、城子河区、梨树区、恒山区、虎林市、滴道区、密山市、鸡冠区)
保定市(定州市、涞水县、顺平县、清苑区、望都县、竞秀区、莲池区、蠡县、安新县、涿州市、唐县、雄县、博野县、易县、涞源县、高阳县、高碑店市、定兴县、徐水区、曲阳县、阜平县、满城区、安国市、容城县)
舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)
襄阳市(老河口市、枣阳市、保康县、宜城市、襄州区、南漳县、谷城县、樊城区、襄城区)
澳门特别行政区
甘孜藏族自治州(理塘县、丹巴县、泸定县、康定市、色达县、甘孜县、道孚县、稻城县、九龙县、石渠县、乡城县、雅江县、新龙县、德格县、巴塘县、得荣县、白玉县、炉霍县)
嘉峪关市
阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)
果洛藏族自治州(玛多县、班玛县、久治县、甘德县、玛沁县、达日县)
楚雄彝族自治州(双柏县、禄丰市、元谋县、南华县、武定县、姚安县、永仁县、楚雄市、牟定县、大姚县)
七台河市(桃山区、茄子河区、新兴区、勃利县)
包头市(白云鄂博矿区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、青山区、土默特右旗、东河区、石拐区、昆都仑区、九原区)
济源市
黄山市(屯溪区、徽州区、黄山区、祁门县、黟县、歙县、休宁县)
南平市(浦城县、邵武市、建瓯市、武夷山市、顺昌县、松溪县、光泽县、建阳区、政和县、延平区)
临沧市(永德县、镇康县、沧源佤族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、云县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
乐山市(沐川县、沙湾区、五通桥区、峨眉山市、市中区、犍为县、金口河区、夹江县、井研县、马边彝族自治县、峨边彝族自治县)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
上饶市(信州区、玉山县、余干县、广丰区、德兴市、万年县、弋阳县、横峰县、鄱阳县、广信区、铅山县、婺源县)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
临汾市(曲沃县、蒲县、乡宁县、大宁县、洪洞县、襄汾县、翼城县、隰县、霍州市、汾西县、永和县、安泽县、尧都区、吉县、浮山县、古县、侯马市)
定西市(通渭县、安定区、临洮县、陇西县、岷县、漳县、渭源县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)
沧州市(河间市、黄骅市、青县、肃宁县、泊头市、南皮县、孟村回族自治县、吴桥县、东光县、盐山县、海兴县、献县、沧县、新华区、运河区、任丘市)
河池市(南丹县、金城江区、宜州区、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、东兰县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、凤山县)
中山市
牡丹江市(爱民区、穆棱市、东安区、绥芬河市、海林市、东宁市、林口县、西安区、阳明区、宁安市)
大庆市(肇州县、大同区、龙凤区、萨尔图区、林甸县、红岗区、让胡路区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县)
咸宁市(嘉鱼县、通山县、通城县、赤壁市、咸安区、崇阳县)
通化市(柳河县、通化县、梅河口市、东昌区、集安市、辉南县、二道江区)
济宁市(鱼台县、任城区、嘉祥县、兖州区、微山县、梁山县、金乡县、曲阜市、泗水县、邹城市、汶上县)
衡水市(冀州区、饶阳县、安平县、枣强县、阜城县、桃城区、武邑县、景县、深州市、武强县、故城县)
百色市(田阳区、平果市、那坡县、乐业县、德保县、凌云县、西林县、隆林各族自治县、靖西市、右江区、田东县、田林县)
宁夏回族自治区
榆林市(府谷县、佳县、绥德县、清涧县、神木市、横山区、榆阳区、靖边县、米脂县、吴堡县、定边县、子洲县)
成都市(温江区、锦江区、青白江区、蒲江县、彭州市、武侯区、郫都区、都江堰市、大邑县、崇州市、金牛区、邛崃市、双流区、成华区、龙泉驿区、新都区、简阳市、新津区、金堂县、青羊区)
五指山市(定安县、陵水黎族自治县、屯昌县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、文昌市、临高县、东方市、白沙黎族自治县、万宁市、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县)
丽水市(龙泉市、遂昌县、缙云县、莲都区、云和县、青田县、庆元县、景宁畲族自治县、松阳县)
鹤壁市(淇滨区、山城区、鹤山区、淇县、浚县)
六安市(裕安区、霍邱县、金安区、叶集区、舒城县、霍山县、金寨县)
营口市(大石桥市、鲅鱼圈区、老边区、站前区、西市区、盖州市)
潍坊市(昌邑市、青州市、安丘市、高密市、坊子区、诸城市、寿光市、奎文区、临朐县、寒亭区、潍城区、昌乐县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
攀枝花市(米易县、西区、仁和区、东区、盐边县)
徐州市(邳州市、铜山区、沛县、丰县、泉山区、睢宁县、贾汪区、云龙区、新沂市、鼓楼区)
晋中市(左权县、灵石县、昔阳县、介休市、祁县、和顺县、寿阳县、榆次区、榆社县、太谷区、平遥县)
贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区)
温州市(文成县、瑞安市、龙湾区、平阳县、泰顺县、苍南县、瓯海区、龙港市、鹿城区、永嘉县、乐清市、洞头区)
绵阳市(北川羌族自治县、平武县、江油市、安州区、游仙区、梓潼县、三台县、盐亭县、涪城区)
长治市(屯留区、潞城区、上党区、潞州区、长子县、黎城县、沁源县、武乡县、壶关县、沁县、襄垣县、平顺县)
鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)
银川市(西夏区、贺兰县、兴庆区、金凤区、灵武市、永宁县)
泸州市(泸县、江阳区、纳溪区、古蔺县、叙永县、龙马潭区、合江县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
宜春市(万载县、宜丰县、奉新县、高安市、袁州区、樟树市、上高县、靖安县、铜鼓县、丰城市)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、格尔木市、都兰县、德令哈市、乌兰县、天峻县)
德州市(武城县、庆云县、禹城市、临邑县、乐陵市、平原县、夏津县、德城区、齐河县、宁津县、陵城区)
荆门市(掇刀区、东宝区、钟祥市、沙洋县、京山市)
柳州市(柳江区、柳南区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳城县、三江侗族自治县、柳北区、融安县、城中区、鹿寨县)
广州市(花都区、越秀区、从化区、黄埔区、番禺区、海珠区、南沙区、荔湾区、天河区、增城区、白云区)
延边朝鲜族自治州(图们市、汪清县、龙井市、珲春市、延吉市、安图县、和龙市、敦化市)
安康市(白河县、汉阴县、石泉县、紫阳县、汉滨区、岚皋县、平利县、旬阳市、宁陕县、镇坪县)
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)
洛阳市(涧西区、伊川县、洛宁县、老城区、洛龙区、宜阳县、瀍河回族区、汝阳县、新安县、栾川县、西工区、孟津区、偃师区、嵩县)
酒泉市(敦煌市、肃州区、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、玉门市、瓜州县)
厦门市(思明区、集美区、翔安区、同安区、湖里区、海沧区)
来宾市(武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、合山市、忻城县)
海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)
广安市(华蓥市、前锋区、广安区、邻水县、岳池县、武胜县)
吕梁市(临县、方山县、文水县、兴县、交口县、中阳县、汾阳市、柳林县、孝义市、石楼县、离石区、岚县、交城县)
眉山市(青神县、洪雅县、丹棱县、东坡区、仁寿县、彭山区)
固原市(彭阳县、西吉县、隆德县、泾源县、原州区)
阳泉市(郊区、城区、矿区、平定县、盂县)
克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区)
林芝市(波密县、米林市、朗县、墨脱县、工布江达县、察隅县、巴宜区)
东莞市
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
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常州市(金坛区、新北区、武进区、天宁区、钟楼区、溧阳市)
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锦州市(黑山县、凌海市、凌河区、北镇市、太和区、义县、古塔区)
凉山彝族自治州(冕宁县、喜德县、会东县、宁南县、美姑县、德昌县、普格县、甘洛县、布拖县、金阳县、昭觉县、西昌市、盐源县、会理市、木里藏族自治县、雷波县、越西县)
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。
新闻结尾
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