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怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县)

白银市(靖远县、平川区、景泰县、白银区、会宁县)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区、扶余市、乾安县)

三门峡市(卢氏县、灵宝市、义马市、湖滨区、渑池县、陕州区)  台州市(椒江区、玉环市、三门县、温岭市、路桥区、黄岩区、仙居县、临海市、天台县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

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

山南市(曲松县、洛扎县、错那市、扎囊县、贡嘎县、桑日县、乃东区、隆子县、浪卡子县、琼结县、措美县、加查县)临汾市(永和县、襄汾县、汾西县、隰县、吉县、安泽县、尧都区、曲沃县、大宁县、翼城县、浮山县、古县、洪洞县、乡宁县、蒲县、侯马市、霍州市)

邵阳市(绥宁县、城步苗族自治县、新邵县、新宁县、大祥区、隆回县、北塔区、邵东市、武冈市、双清区、邵阳县、洞口县)  喀什地区(喀什市、英吉沙县、伽师县、疏勒县、麦盖提县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、叶城县、岳普湖县、泽普县、巴楚县)

宁夏回族自治区

阿勒泰地区(青河县、吉木乃县、富蕴县、布尔津县、哈巴河县、福海县、阿勒泰市)

宜春市(宜丰县、万载县、樟树市、丰城市、袁州区、靖安县、高安市、奉新县、上高县、铜鼓县)

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

揭阳市(揭东区、榕城区、惠来县、揭西县、普宁市)

南通市(通州区、海安市、如皋市、崇川区、如东县、海门区、启东市)

南京市(秦淮区、栖霞区、溧水区、浦口区、建邺区、鼓楼区、六合区、玄武区、江宁区、高淳区、雨花台区)

定西市(安定区、漳县、岷县、临洮县、通渭县、陇西县、渭源县)

永州市(祁阳市、江华瑶族自治县、道县、江永县、东安县、宁远县、冷水滩区、零陵区、蓝山县、双牌县、新田县)

毕节市(金沙县、纳雍县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、黔西市、七星关区、大方县)

芜湖市(南陵县、镜湖区、无为市、湾沚区、弋江区、繁昌区、鸠江区)

通辽市(霍林郭勒市、科尔沁区、开鲁县、科尔沁左翼中旗、库伦旗、奈曼旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗)

乐山市(井研县、夹江县、五通桥区、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、沙湾区、金口河区、沐川县、市中区、犍为县、峨眉山市)

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

汕尾市(海丰县、城区、陆丰市、陆河县)

武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)

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

肇庆市(鼎湖区、四会市、封开县、端州区、高要区、广宁县、德庆县、怀集县)

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

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抚顺市(新宾满族自治县、顺城区、清原满族自治县、望花区、东洲区、抚顺县、新抚区)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)

伊春市(丰林县、汤旺县、大箐山县、嘉荫县、乌翠区、友好区、金林区、伊美区、南岔县、铁力市)  日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)

荆州市(松滋市、荆州区、沙市区、江陵县、石首市、洪湖市、监利市、公安县)

衢州市(龙游县、江山市、开化县、衢江区、柯城区、常山县)

嘉峪关市厦门市(海沧区、湖里区、同安区、翔安区、集美区、思明区)

三明市(明溪县、三元区、建宁县、宁化县、永安市、泰宁县、将乐县、大田县、沙县区、尤溪县、清流县)  佳木斯市(桦川县、向阳区、富锦市、桦南县、前进区、东风区、郊区、汤原县、同江市、抚远市)

塔城地区(塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、托里县、乌苏市、沙湾市、额敏县)

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

徐州市(丰县、云龙区、贾汪区、沛县、铜山区、睢宁县、新沂市、泉山区、鼓楼区、邳州市)菏泽市(牡丹区、鄄城县、成武县、单县、曹县、巨野县、郓城县、定陶区、东明县)

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

连云港市(海州区、灌南县、东海县、赣榆区、灌云县、连云区)

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

东莞市

温州市(文成县、苍南县、乐清市、龙港市、瑞安市、永嘉县、瓯海区、洞头区、龙湾区、泰顺县、平阳县、鹿城区)

本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、平山区、本溪满族自治县、明山区)

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

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

贵阳市(花溪区、乌当区、观山湖区、云岩区、开阳县、修文县、南明区、清镇市、息烽县、白云区)

锦州市(古塔区、太和区、凌海市、义县、黑山县、凌河区、北镇市)

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

白城市(镇赉县、洮北区、洮南市、大安市、通榆县)

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

滨州市(博兴县、无棣县、滨城区、惠民县、阳信县、邹平市、沾化区)

贺州市(钟山县、昭平县、八步区、富川瑶族自治县、平桂区)

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

　　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。