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荆州市(荆州区、沙市区、江陵县、松滋市、洪湖市、石首市、监利市、公安县)

许昌市(鄢陵县、建安区、禹州市、魏都区、长葛市、襄城县)

普洱市(墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)  吉林市(蛟河市、永吉县、丰满区、船营区、龙潭区、舒兰市、桦甸市、磐石市、昌邑区)

海北藏族自治州(刚察县、海晏县、门源回族自治县、祁连县)

眉山市(仁寿县、东坡区、彭山区、洪雅县、青神县、丹棱县)

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

宣城市(宣州区、郎溪县、旌德县、泾县、广德市、绩溪县、宁国市)  枣庄市(台儿庄区、市中区、薛城区、山亭区、滕州市、峄城区)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、格尔木市、乌兰县、德令哈市、都兰县、天峻县)

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

乌兰察布市(商都县、四子王旗、化德县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、卓资县、集宁区、兴和县、凉城县、察哈尔右翼后旗、丰镇市)

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

钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

和田地区(策勒县、民丰县、皮山县、和田县、墨玉县、于田县、洛浦县、和田市)

朔州市(朔城区、应县、怀仁市、平鲁区、右玉县、山阴县)

本溪市(桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、平山区)

九江市(瑞昌市、都昌县、修水县、浔阳区、永修县、庐山市、武宁县、德安县、柴桑区、彭泽县、共青城市、濂溪区、湖口县)

衢州市(开化县、常山县、柯城区、江山市、衢江区、龙游县)

镇江市(扬中市、句容市、丹徒区、润州区、丹阳市、京口区)

三亚市(海棠区、崖州区、吉阳区、天涯区)

文山壮族苗族自治州(西畴县、文山市、广南县、麻栗坡县、丘北县、砚山县、马关县、富宁县)

长治市(上党区、黎城县、平顺县、壶关县、潞州区、屯留区、沁源县、武乡县、襄垣县、长子县、潞城区、沁县)

临沧市(凤庆县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、临翔区、永德县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

绵阳市(游仙区、北川羌族自治县、涪城区、三台县、安州区、盐亭县、江油市、梓潼县、平武县)

周口市(淮阳区、西华县、鹿邑县、川汇区、沈丘县、项城市、扶沟县、商水县、郸城县、太康县)

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铁岭市(铁岭县、开原市、西丰县、银州区、清河区、调兵山市、昌图县)

濮阳市(濮阳县、南乐县、清丰县、台前县、范县、华龙区)

清远市(清城区、阳山县、英德市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连南瑶族自治县、清新区、连州市)

白城市(镇赉县、洮北区、大安市、通榆县、洮南市)  宁波市(北仑区、象山县、余姚市、江北区、鄞州区、慈溪市、奉化区、宁海县、镇海区、海曙区)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)

泸州市(龙马潭区、合江县、泸县、江阳区、古蔺县、叙永县、纳溪区)

苏州市(吴中区、姑苏区、相城区、太仓市、张家港市、昆山市、虎丘区、常熟市、吴江区)柳州市(三江侗族自治县、柳江区、鱼峰区、柳城县、融水苗族自治县、柳南区、柳北区、融安县、城中区、鹿寨县)

大理白族自治州(宾川县、永平县、剑川县、祥云县、云龙县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、洱源县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、大理市)  贵阳市(观山湖区、花溪区、开阳县、乌当区、清镇市、云岩区、白云区、南明区、息烽县、修文县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

丽江市(永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县)

防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)广安市(武胜县、岳池县、邻水县、广安区、华蓥市、前锋区)

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

洛阳市(伊川县、新安县、偃师区、嵩县、洛龙区、汝阳县、西工区、瀍河回族区、涧西区、洛宁县、老城区、宜阳县、栾川县、孟津区)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

嘉峪关市

自贡市(荣县、自流井区、沿滩区、贡井区、大安区、富顺县)

日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)

福州市(闽侯县、闽清县、马尾区、鼓楼区、晋安区、平潭县、福清市、台江区、连江县、永泰县、长乐区、仓山区、罗源县)

肇庆市(怀集县、端州区、德庆县、高要区、封开县、鼎湖区、广宁县、四会市)

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

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

呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、根河市、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、阿荣旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、牙克石市)

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

昌都市(卡若区、类乌齐县、芒康县、洛隆县、贡觉县、八宿县、边坝县、江达县、察雅县、左贡县、丁青县)

沧州市(新华区、肃宁县、黄骅市、献县、盐山县、吴桥县、东光县、孟村回族自治县、泊头市、运河区、沧县、青县、任丘市、河间市、南皮县、海兴县)

梧州市(岑溪市、长洲区、蒙山县、龙圩区、苍梧县、万秀区、藤县)

乌鲁木齐市(头屯河区、达坂城区、米东区、水磨沟区、沙依巴克区、天山区、乌鲁木齐县、新市区)

　　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。