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汕头市(龙湖区、潮南区、金平区、南澳县、濠江区、澄海区、潮阳区)

白银市(平川区、会宁县、景泰县、靖远县、白银区)

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

玉溪市(红塔区、新平彝族傣族自治县、华宁县、易门县、江川区、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、通海县)  乌鲁木齐市(天山区、沙依巴克区、头屯河区、乌鲁木齐县、米东区、水磨沟区、达坂城区、新市区)

濮阳市(台前县、南乐县、清丰县、范县、濮阳县、华龙区)

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

黑河市(逊克县、五大连池市、北安市、爱辉区、孙吴县、嫩江市)

威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)  中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

阿里地区(日土县、噶尔县、措勤县、普兰县、札达县、改则县、革吉县)

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

莆田市(涵江区、城厢区、荔城区、秀屿区、仙游县)

连云港市(东海县、海州区、灌南县、赣榆区、连云区、灌云县)

深圳市(光明区、盐田区、福田区、南山区、坪山区、宝安区、龙华区、罗湖区、龙岗区)

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

景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)

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

河池市(天峨县、凤山县、南丹县、环江毛南族自治县、宜州区、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、金城江区)

漯河市(召陵区、舞阳县、源汇区、郾城区、临颍县)

绍兴市(嵊州市、柯桥区、越城区、诸暨市、上虞区、新昌县)

运城市(平陆县、临猗县、新绛县、绛县、芮城县、万荣县、稷山县、永济市、闻喜县、夏县、河津市、垣曲县、盐湖区)

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

陇南市(两当县、康县、成县、礼县、徽县、宕昌县、武都区、文县、西和县)

杭州市(桐庐县、临安区、滨江区、建德市、钱塘区、西湖区、淳安县、临平区、萧山区、富阳区、余杭区、上城区、拱墅区)

鹤壁市(淇县、浚县、山城区、鹤山区、淇滨区)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、盈江县、瑞丽市、芒市)

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

株洲市(渌口区、茶陵县、醴陵市、攸县、天元区、芦淞区、石峰区、炎陵县、荷塘区)

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六安市(叶集区、霍山县、金寨县、舒城县、裕安区、金安区、霍邱县)

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

济源市

湘潭市(雨湖区、湘乡市、岳塘区、韶山市、湘潭县)  洛阳市(栾川县、老城区、汝阳县、孟津区、嵩县、洛龙区、涧西区、宜阳县、伊川县、瀍河回族区、西工区、新安县、偃师区、洛宁县)

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

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

牡丹江市(东宁市、宁安市、阳明区、爱民区、林口县、绥芬河市、海林市、穆棱市、东安区、西安区)渭南市(大荔县、华阴市、临渭区、华州区、韩城市、蒲城县、富平县、澄城县、潼关县、白水县、合阳县)

宁波市(鄞州区、海曙区、余姚市、奉化区、慈溪市、镇海区、北仑区、宁海县、象山县、江北区)  澳门特别行政区

吴忠市(红寺堡区、盐池县、青铜峡市、同心县、利通区)

齐齐哈尔市(富裕县、泰来县、甘南县、讷河市、建华区、碾子山区、铁锋区、龙沙区、克东县、依安县、富拉尔基区、昂昂溪区、龙江县、拜泉县、梅里斯达斡尔族区、克山县)

红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、个旧市、红河县、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、开远市、石屏县、建水县、元阳县、泸西县、蒙自市、弥勒市)岳阳市(云溪区、汨罗市、岳阳楼区、平江县、临湘市、君山区、湘阴县、岳阳县、华容县)

固原市(原州区、泾源县、彭阳县、隆德县、西吉县)

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

芜湖市(南陵县、鸠江区、镜湖区、湾沚区、弋江区、繁昌区、无为市)

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定西市(渭源县、通渭县、陇西县、临洮县、岷县、漳县、安定区)

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

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

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

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昌吉回族自治州(呼图壁县、吉木萨尔县、阜康市、奇台县、昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县)

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

海口市(龙华区、美兰区、秀英区、琼山区)

汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)

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

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

　　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。