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

淄博市(淄川区、桓台县、博山区、周村区、高青县、张店区、沂源县、临淄区)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、天峻县、茫崖市、都兰县、乌兰县、格尔木市)

拉萨市(堆龙德庆区、尼木县、达孜区、曲水县、城关区、墨竹工卡县、当雄县、林周县)  玉林市(兴业县、北流市、玉州区、陆川县、容县、福绵区、博白县)

保定市(阜平县、曲阳县、易县、安新县、涿州市、定州市、满城区、莲池区、竞秀区、涞源县、望都县、唐县、定兴县、雄县、涞水县、顺平县、徐水区、容城县、安国市、蠡县、高碑店市、博野县、高阳县、清苑区)

临夏回族自治州(康乐县、临夏县、东乡族自治县、临夏市、广河县、和政县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

宣城市(宣州区、绩溪县、广德市、宁国市、郎溪县、旌德县、泾县)阳泉市(郊区、平定县、城区、盂县、矿区)

通化市(梅河口市、柳河县、二道江区、集安市、东昌区、辉南县、通化县)  郴州市(桂阳县、宜章县、安仁县、桂东县、北湖区、嘉禾县、汝城县、资兴市、苏仙区、永兴县、临武县)

淮南市(大通区、八公山区、潘集区、谢家集区、寿县、田家庵区、凤台县)

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

兴安盟(突泉县、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、扎赉特旗)

雅安市(石棉县、荥经县、名山区、汉源县、天全县、芦山县、雨城区、宝兴县)

本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、明山区、南芬区、平山区、桓仁满族自治县)

北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、同心县、利通区、盐池县)

芜湖市(繁昌区、镜湖区、南陵县、鸠江区、无为市、湾沚区、弋江区)

南平市(建阳区、建瓯市、武夷山市、延平区、顺昌县、政和县、松溪县、浦城县、光泽县、邵武市)

忻州市(代县、神池县、偏关县、宁武县、原平市、河曲县、岢岚县、定襄县、保德县、五寨县、繁峙县、忻府区、五台县、静乐县)

晋城市(城区、高平市、泽州县、阳城县、沁水县、陵川县)

鹤壁市(鹤山区、浚县、淇滨区、山城区、淇县)

吕梁市(离石区、交城县、文水县、岚县、方山县、交口县、兴县、石楼县、孝义市、中阳县、临县、柳林县、汾阳市)

盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)

泰州市(姜堰区、泰兴市、兴化市、高港区、海陵区、靖江市)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

江门市(新会区、台山市、鹤山市、恩平市、蓬江区、开平市、江海区)

曲靖市(罗平县、麒麟区、宣威市、富源县、师宗县、马龙区、沾益区、陆良县、会泽县)

淮安市(清江浦区、洪泽区、涟水县、淮安区、淮阴区、金湖县、盱眙县)

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达州市(通川区、大竹县、达川区、渠县、万源市、宣汉县、开江县)

兰州市(七里河区、皋兰县、城关区、安宁区、永登县、西固区、榆中县、红古区)

黔南布依族苗族自治州(福泉市、长顺县、独山县、罗甸县、三都水族自治县、龙里县、瓮安县、平塘县、惠水县、荔波县、贵定县、都匀市)

龙岩市(永定区、连城县、漳平市、新罗区、武平县、长汀县、上杭县)  济源市

湘潭市(湘潭县、韶山市、湘乡市、雨湖区、岳塘区)

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

济南市(章丘区、商河县、槐荫区、历城区、长清区、济阳区、天桥区、莱芜区、市中区、钢城区、历下区、平阴县)扬州市(仪征市、广陵区、高邮市、江都区、宝应县、邗江区)

衢州市(常山县、柯城区、龙游县、开化县、衢江区、江山市)  包头市(石拐区、昆都仑区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、土默特右旗、九原区、固阳县、青山区)

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

果洛藏族自治州(甘德县、玛多县、玛沁县、久治县、班玛县、达日县)

天津市(南开区、西青区、宝坻区、北辰区、河东区、宁河区、东丽区、河西区、武清区、蓟州区、河北区、红桥区、和平区、滨海新区、静海区、津南区)遵义市(绥阳县、播州区、红花岗区、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、正安县、凤冈县、湄潭县、仁怀市、桐梓县、习水县、汇川区)

景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)

林芝市(巴宜区、墨脱县、工布江达县、察隅县、朗县、米林市、波密县)

朝阳市(北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、凌源市、建平县、龙城区、朝阳县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)

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

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、澄江市、易门县、江川区、红塔区、峨山彝族自治县、华宁县、新平彝族傣族自治县)

汉中市(洋县、城固县、勉县、略阳县、汉台区、西乡县、宁强县、镇巴县、留坝县、佛坪县、南郑区)

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十堰市(房县、茅箭区、竹溪县、郧西县、丹江口市、张湾区、郧阳区、竹山县)

安阳市(殷都区、安阳县、汤阴县、内黄县、龙安区、林州市、滑县、文峰区、北关区)

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阿克苏地区(库车市、阿克苏市、乌什县、柯坪县、沙雅县、新和县、阿瓦提县、拜城县、温宿县)

海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)

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张掖市(甘州区、民乐县、高台县、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县)

　　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。