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

苏州市(虎丘区、姑苏区、吴中区、张家港市、太仓市、吴江区、相城区、常熟市、昆山市)

哈尔滨市(南岗区、道外区、尚志市、巴彦县、香坊区、依兰县、松北区、呼兰区、方正县、宾县、平房区、木兰县、五常市、双城区、道里区、通河县、延寿县、阿城区)

宜宾市(长宁县、叙州区、珙县、筠连县、江安县、翠屏区、屏山县、南溪区、兴文县、高县)  乌鲁木齐市(达坂城区、天山区、沙依巴克区、头屯河区、水磨沟区、米东区、乌鲁木齐县、新市区)

白银市(白银区、靖远县、会宁县、平川区、景泰县)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、吉首市、凤凰县、龙山县、花垣县、永顺县、泸溪县、保靖县)

张家口市(宣化区、万全区、怀来县、赤城县、尚义县、张北县、崇礼区、涿鹿县、沽源县、桥东区、蔚县、康保县、桥西区、下花园区、阳原县、怀安县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)  通辽市(科尔沁区、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、霍林郭勒市、库伦旗)

崇左市(龙州县、大新县、扶绥县、宁明县、江州区、天等县、凭祥市)

开封市(祥符区、通许县、兰考县、顺河回族区、尉氏县、鼓楼区、杞县、禹王台区、龙亭区)

长春市(南关区、双阳区、榆树市、宽城区、朝阳区、公主岭市、二道区、九台区、农安县、绿园区、德惠市)

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

无锡市(江阴市、新吴区、锡山区、滨湖区、宜兴市、惠山区、梁溪区)

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

南昌市(新建区、东湖区、南昌县、红谷滩区、安义县、青云谱区、西湖区、青山湖区、进贤县)

盐城市(盐都区、阜宁县、大丰区、亭湖区、东台市、响水县、射阳县、建湖县、滨海县)

怀化市(靖州苗族侗族自治县、辰溪县、溆浦县、芷江侗族自治县、鹤城区、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、沅陵县、麻阳苗族自治县、中方县、会同县、洪江市)

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

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

滨州市(惠民县、邹平市、阳信县、无棣县、博兴县、沾化区、滨城区)

宝鸡市(岐山县、眉县、扶风县、千阳县、凤县、金台区、麟游县、陈仓区、渭滨区、陇县、凤翔区、太白县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

巴中市(通江县、平昌县、南江县、恩阳区、巴州区)

成都市(简阳市、新津区、双流区、金堂县、青白江区、金牛区、龙泉驿区、都江堰市、温江区、蒲江县、锦江区、武侯区、青羊区、成华区、崇州市、郫都区、新都区、邛崃市、大邑县、彭州市)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

赣州市(信丰县、瑞金市、大余县、石城县、章贡区、宁都县、赣县区、龙南市、崇义县、会昌县、于都县、全南县、寻乌县、兴国县、安远县、南康区、定南县、上犹县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

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丹东市(振安区、元宝区、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县、东港市)

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

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

吉林市(永吉县、船营区、舒兰市、丰满区、磐石市、蛟河市、桦甸市、昌邑区、龙潭区)  铁岭市(清河区、铁岭县、西丰县、调兵山市、开原市、昌图县、银州区)

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

邯郸市(曲周县、邱县、武安市、复兴区、涉县、丛台区、邯山区、广平县、鸡泽县、魏县、峰峰矿区、成安县、大名县、临漳县、永年区、肥乡区、馆陶县、磁县)

沧州市(吴桥县、黄骅市、任丘市、孟村回族自治县、运河区、河间市、南皮县、新华区、青县、东光县、海兴县、泊头市、沧县、献县、盐山县、肃宁县)萍乡市(湘东区、莲花县、上栗县、安源区、芦溪县)

宁德市(寿宁县、古田县、福鼎市、霞浦县、柘荣县、周宁县、福安市、屏南县、蕉城区)  唐山市(遵化市、滦南县、滦州市、迁西县、路南区、路北区、开平区、丰润区、乐亭县、迁安市、古冶区、丰南区、曹妃甸区、玉田县)

大同市(云冈区、新荣区、广灵县、天镇县、平城区、阳高县、云州区、左云县、灵丘县、浑源县)

北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)

漯河市(郾城区、源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县)吉安市(万安县、峡江县、吉水县、井冈山市、吉州区、遂川县、泰和县、新干县、青原区、安福县、吉安县、永新县、永丰县)

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

金昌市(永昌县、金川区)

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

宿迁市(泗洪县、宿城区、泗阳县、宿豫区、沭阳县)

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

河源市(和平县、东源县、紫金县、源城区、龙川县、连平县)

长沙市(长沙县、浏阳市、岳麓区、芙蓉区、开福区、望城区、雨花区、宁乡市、天心区)

宿州市(泗县、灵璧县、萧县、埇桥区、砀山县)

果洛藏族自治州(甘德县、达日县、久治县、玛多县、玛沁县、班玛县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、肇源县、大同区、肇州县、让胡路区、萨尔图区、红岗区、龙凤区)

平凉市(华亭市、崆峒区、崇信县、灵台县、泾川县、庄浪县、静宁县)

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

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

宜昌市(点军区、秭归县、伍家岗区、枝江市、当阳市、兴山县、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、远安县、西陵区、宜都市、五峰土家族自治县)

伊春市(大箐山县、乌翠区、嘉荫县、南岔县、金林区、伊美区、丰林县、友好区、汤旺县、铁力市)

　　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。