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海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)

鹤壁市(山城区、浚县、鹤山区、淇滨区、淇县)

泰州市(高港区、兴化市、海陵区、姜堰区、泰兴市、靖江市)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)  锦州市(古塔区、北镇市、黑山县、太和区、凌海市、凌河区、义县)

郑州市(管城回族区、巩义市、登封市、金水区、新郑市、惠济区、荥阳市、新密市、上街区、中牟县、二七区、中原区)

承德市(平泉市、宽城满族自治县、双桥区、双滦区、承德县、滦平县、鹰手营子矿区、兴隆县、隆化县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县)

海东市(化隆回族自治县、民和回族土族自治县、平安区、互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县)

赤峰市(巴林右旗、巴林左旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、元宝山区、克什克腾旗、松山区、敖汉旗、林西县、喀喇沁旗、宁城县)  济源市

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

景德镇市(乐平市、浮梁县、珠山区、昌江区)

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

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

延边朝鲜族自治州(延吉市、敦化市、龙井市、安图县、和龙市、汪清县、珲春市、图们市)

韶关市(南雄市、仁化县、始兴县、乳源瑶族自治县、翁源县、乐昌市、武江区、曲江区、浈江区、新丰县)

三沙市(南沙区、西沙区)

榆林市(神木市、子洲县、佳县、米脂县、吴堡县、清涧县、绥德县、府谷县、定边县、靖边县、横山区、榆阳区)

广元市(剑阁县、朝天区、昭化区、青川县、苍溪县、旺苍县、利州区)

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

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

沈阳市(法库县、于洪区、铁西区、浑南区、辽中区、沈河区、和平区、苏家屯区、沈北新区、新民市、大东区、皇姑区、康平县)

北京市(通州区、房山区、西城区、昌平区、海淀区、密云区、门头沟区、丰台区、怀柔区、平谷区、大兴区、朝阳区、石景山区、东城区、延庆区、顺义区)

梅州市(平远县、丰顺县、蕉岭县、大埔县、兴宁市、梅江区、五华县、梅县区)

佛山市(三水区、顺德区、南海区、高明区、禅城区)

安庆市(宿松县、怀宁县、望江县、桐城市、大观区、宜秀区、太湖县、潜山市、岳西县、迎江区)

那曲市(巴青县、申扎县、班戈县、尼玛县、双湖县、色尼区、嘉黎县、聂荣县、安多县、比如县、索县)

潍坊市(潍城区、坊子区、昌乐县、安丘市、奎文区、诸城市、高密市、寿光市、寒亭区、青州市、临朐县、昌邑市)

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

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吴忠市(同心县、青铜峡市、盐池县、红寺堡区、利通区)

来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、兴宾区、象州县、武宣县、忻城县)

遂宁市(蓬溪县、大英县、安居区、船山区、射洪市)

阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)  十堰市(丹江口市、竹山县、郧西县、竹溪县、郧阳区、张湾区、房县、茅箭区)

西安市(碑林区、新城区、阎良区、高陵区、长安区、临潼区、雁塔区、蓝田县、莲湖区、鄠邑区、周至县、灞桥区、未央区)

湛江市(雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、廉江市、赤坎区、霞山区、徐闻县、遂溪县)

鸡西市(鸡东县、梨树区、麻山区、恒山区、虎林市、城子河区、滴道区、密山市、鸡冠区)贵港市(平南县、覃塘区、港南区、桂平市、港北区)

文山壮族苗族自治州(马关县、广南县、砚山县、文山市、麻栗坡县、丘北县、富宁县、西畴县)  三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

甘南藏族自治州(临潭县、玛曲县、碌曲县、夏河县、卓尼县、舟曲县、迭部县、合作市)

玉林市(博白县、容县、陆川县、兴业县、北流市、玉州区、福绵区)

庆阳市(西峰区、宁县、环县、庆城县、正宁县、镇原县、华池县、合水县)山南市(扎囊县、隆子县、错那市、加查县、浪卡子县、措美县、琼结县、贡嘎县、曲松县、桑日县、乃东区、洛扎县)

三门峡市(渑池县、卢氏县、灵宝市、湖滨区、陕州区、义马市)

鹤岗市(兴山区、东山区、南山区、萝北县、工农区、绥滨县、兴安区、向阳区)

昆明市(东川区、石林彝族自治县、富民县、安宁市、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、官渡区、西山区、盘龙区、晋宁区、五华区)

海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)

娄底市(冷水江市、新化县、娄星区、双峰县、涟源市)

河源市(源城区、东源县、连平县、紫金县、和平县、龙川县)

咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、通山县、通城县、咸安区、赤壁市)

随州市(随县、广水市、曾都区)

绥化市(望奎县、青冈县、明水县、绥棱县、安达市、北林区、肇东市、庆安县、兰西县、海伦市)

云浮市(罗定市、云安区、郁南县、新兴县、云城区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、温泉县、阿拉山口市)

临沂市(沂水县、河东区、费县、兰陵县、罗庄区、蒙阴县、沂南县、兰山区、临沭县、郯城县、莒南县、平邑县)

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

柳州市(融安县、柳南区、融水苗族自治县、鹿寨县、柳城县、城中区、柳北区、柳江区、鱼峰区、三江侗族自治县)

儋州市

池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)

　　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。