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菏泽市(东明县、郓城县、定陶区、成武县、曹县、鄄城县、牡丹区、单县、巨野县)

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

凉山彝族自治州(布拖县、普格县、甘洛县、德昌县、会理市、雷波县、木里藏族自治县、盐源县、冕宁县、越西县、西昌市、金阳县、会东县、昭觉县、美姑县、喜德县、宁南县)

达州市(通川区、大竹县、宣汉县、达川区、渠县、开江县、万源市)  巴中市(平昌县、恩阳区、通江县、巴州区、南江县)

喀什地区(伽师县、疏附县、英吉沙县、叶城县、泽普县、莎车县、疏勒县、麦盖提县、喀什市、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、岳普湖县)

揭阳市(惠来县、榕城区、普宁市、揭东区、揭西县)

上饶市(余干县、鄱阳县、横峰县、万年县、婺源县、广信区、德兴市、广丰区、铅山县、信州区、弋阳县、玉山县)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、个旧市、元阳县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、泸西县、开远市、蒙自市、建水县、绿春县)  亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)

广州市(荔湾区、越秀区、海珠区、从化区、黄埔区、番禺区、增城区、南沙区、天河区、花都区、白云区)

商丘市(梁园区、柘城县、永城市、民权县、睢阳区、宁陵县、虞城县、睢县、夏邑县)

营口市(西市区、老边区、鲅鱼圈区、站前区、盖州市、大石桥市)

渭南市(华阴市、华州区、白水县、富平县、韩城市、澄城县、大荔县、合阳县、潼关县、临渭区、蒲城县)

六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)

眉山市(洪雅县、彭山区、仁寿县、丹棱县、青神县、东坡区)

马鞍山市(雨山区、当涂县、博望区、和县、含山县、花山区)

咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、咸安区、通城县、通山县、赤壁市)

本溪市(平山区、本溪满族自治县、明山区、溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县)

厦门市(思明区、翔安区、同安区、集美区、湖里区、海沧区)

衡阳市(衡南县、祁东县、雁峰区、珠晖区、衡阳县、石鼓区、耒阳市、常宁市、蒸湘区、衡山县、南岳区、衡东县)

海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)

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

金华市(兰溪市、金东区、浦江县、武义县、义乌市、东阳市、婺城区、磐安县、永康市)

庆阳市(合水县、正宁县、庆城县、西峰区、华池县、镇原县、环县、宁县)

娄底市(娄星区、冷水江市、双峰县、新化县、涟源市)

新余市(渝水区、分宜县)

铜仁市(万山区、碧江区、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、思南县、石阡县、德江县、江口县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县)

玉林市(福绵区、北流市、兴业县、博白县、玉州区、容县、陆川县)

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南京市(浦口区、六合区、江宁区、栖霞区、玄武区、鼓楼区、溧水区、秦淮区、建邺区、高淳区、雨花台区)

白山市(江源区、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市)

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

阳江市(阳东区、江城区、阳春市、阳西县)  六安市(霍山县、裕安区、舒城县、叶集区、金寨县、霍邱县、金安区)

南宁市(隆安县、西乡塘区、青秀区、江南区、武鸣区、上林县、邕宁区、良庆区、马山县、宾阳县、横州市、兴宁区)

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

襄阳市(襄州区、宜城市、枣阳市、南漳县、保康县、樊城区、老河口市、襄城区、谷城县)曲靖市(会泽县、沾益区、富源县、陆良县、罗平县、宣威市、麒麟区、马龙区、师宗县)

汕头市(龙湖区、濠江区、潮南区、南澳县、澄海区、金平区、潮阳区)  晋中市(太谷区、和顺县、寿阳县、昔阳县、介休市、榆社县、平遥县、榆次区、左权县、祁县、灵石县)

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

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

宁夏回族自治区泰州市(泰兴市、兴化市、高港区、海陵区、靖江市、姜堰区)

河源市(龙川县、和平县、东源县、连平县、源城区、紫金县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

宜宾市(叙州区、屏山县、筠连县、江安县、珙县、长宁县、南溪区、翠屏区、高县、兴文县)

恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、咸丰县、建始县、来凤县、宣恩县、恩施市、利川市、巴东县)

佳木斯市(前进区、桦川县、抚远市、同江市、东风区、向阳区、桦南县、汤原县、富锦市、郊区)

巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、临河区、五原县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗)

衡水市(枣强县、故城县、冀州区、阜城县、深州市、景县、安平县、武强县、武邑县、桃城区、饶阳县)

延安市(延长县、洛川县、甘泉县、富县、宝塔区、子长市、吴起县、安塞区、黄龙县、志丹县、宜川县、黄陵县、延川县)

白城市(镇赉县、洮南市、洮北区、通榆县、大安市)

遵义市(凤冈县、红花岗区、赤水市、仁怀市、播州区、桐梓县、绥阳县、余庆县、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、正安县、湄潭县、习水县)

益阳市(桃江县、赫山区、沅江市、安化县、资阳区、南县)

驻马店市(正阳县、新蔡县、上蔡县、泌阳县、汝南县、确山县、西平县、驿城区、遂平县、平舆县)

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

焦作市(温县、中站区、马村区、修武县、孟州市、沁阳市、武陟县、解放区、山阳区、博爱县)

锦州市(古塔区、凌河区、义县、太和区、北镇市、黑山县、凌海市)

嘉兴市(海盐县、嘉善县、桐乡市、海宁市、平湖市、南湖区、秀洲区)

　　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。