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

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

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

长春市(德惠市、绿园区、南关区、朝阳区、农安县、九台区、公主岭市、榆树市、二道区、宽城区、双阳区)  仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

荆门市(沙洋县、东宝区、掇刀区、京山市、钟祥市)

广西壮族自治区

七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)

塔城地区(额敏县、塔城市、裕民县、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、沙湾市)  焦作市(孟州市、马村区、温县、沁阳市、武陟县、山阳区、博爱县、修武县、中站区、解放区)

天津市(红桥区、蓟州区、河北区、宁河区、东丽区、津南区、宝坻区、河西区、静海区、南开区、北辰区、河东区、西青区、和平区、滨海新区、武清区)

聊城市(东昌府区、茌平区、临清市、冠县、东阿县、高唐县、莘县、阳谷县)

果洛藏族自治州(达日县、久治县、班玛县、玛沁县、甘德县、玛多县)

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

芜湖市(镜湖区、无为市、弋江区、鸠江区、湾沚区、繁昌区、南陵县)

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

甘孜藏族自治州(道孚县、乡城县、白玉县、色达县、巴塘县、理塘县、得荣县、新龙县、康定市、稻城县、丹巴县、炉霍县、德格县、九龙县、雅江县、甘孜县、石渠县、泸定县)

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

楚雄彝族自治州(元谋县、禄丰市、武定县、大姚县、永仁县、姚安县、双柏县、楚雄市、南华县、牟定县)

池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)

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

晋中市(平遥县、左权县、和顺县、介休市、榆次区、昔阳县、榆社县、寿阳县、太谷区、灵石县、祁县)

淮南市(潘集区、谢家集区、凤台县、八公山区、寿县、田家庵区、大通区)

自贡市(自流井区、荣县、沿滩区、贡井区、富顺县、大安区)

内江市(市中区、东兴区、资中县、隆昌市、威远县)

百色市(平果市、靖西市、那坡县、田阳区、右江区、乐业县、隆林各族自治县、凌云县、田林县、西林县、田东县、德保县)

新余市(渝水区、分宜县)

锦州市(北镇市、太和区、古塔区、黑山县、义县、凌河区、凌海市)

洛阳市(嵩县、洛龙区、偃师区、洛宁县、宜阳县、西工区、涧西区、孟津区、汝阳县、伊川县、老城区、瀍河回族区、栾川县、新安县)

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海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、格尔木市、天峻县、乌兰县、茫崖市、都兰县)

日喀则市(定日县、江孜县、拉孜县、亚东县、仲巴县、昂仁县、吉隆县、萨迦县、聂拉木县、白朗县、萨嘎县、仁布县、定结县、桑珠孜区、南木林县、谢通门县、康马县、岗巴县)

十堰市(茅箭区、竹溪县、房县、竹山县、张湾区、丹江口市、郧阳区、郧西县)

张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)  汉中市(洋县、汉台区、略阳县、南郑区、留坝县、城固县、宁强县、佛坪县、镇巴县、西乡县、勉县)

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

荆州市(公安县、洪湖市、荆州区、石首市、松滋市、沙市区、江陵县、监利市)

吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市)南阳市(邓州市、方城县、南召县、宛城区、西峡县、卧龙区、新野县、淅川县、社旗县、桐柏县、镇平县、唐河县、内乡县)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、临河区、乌拉特前旗、乌拉特后旗、杭锦后旗、五原县、磴口县)  黔西南布依族苗族自治州(册亨县、望谟县、兴仁市、晴隆县、兴义市、普安县、贞丰县、安龙县)

漯河市(源汇区、舞阳县、临颍县、召陵区、郾城区)

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

定西市(陇西县、漳县、通渭县、临洮县、渭源县、安定区、岷县)榆林市(清涧县、靖边县、子洲县、佳县、米脂县、神木市、定边县、榆阳区、府谷县、绥德县、横山区、吴堡县)

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

佛山市(顺德区、南海区、高明区、禅城区、三水区)

铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)

黄山市(祁门县、徽州区、黟县、黄山区、休宁县、屯溪区、歙县)

北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)

鸡西市(鸡冠区、虎林市、梨树区、滴道区、城子河区、麻山区、恒山区、密山市、鸡东县)

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

淄博市(沂源县、周村区、临淄区、张店区、博山区、高青县、淄川区、桓台县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

邢台市(临城县、巨鹿县、新河县、威县、南宫市、信都区、临西县、任泽区、沙河市、南和区、襄都区、柏乡县、内丘县、平乡县、隆尧县、清河县、宁晋县、广宗县)

莆田市(荔城区、城厢区、涵江区、秀屿区、仙游县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)

晋城市(沁水县、陵川县、高平市、阳城县、城区、泽州县)

白山市(抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、浑江区)

朔州市(怀仁市、山阴县、平鲁区、右玉县、朔城区、应县)

泉州市(永春县、惠安县、泉港区、丰泽区、德化县、金门县、石狮市、洛江区、晋江市、安溪县、南安市、鲤城区)

　　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。