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

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

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、和静县、库尔勒市、若羌县、轮台县、且末县、和硕县、尉犁县、博湖县)

九江市(庐山市、武宁县、都昌县、德安县、彭泽县、濂溪区、共青城市、瑞昌市、湖口县、浔阳区、柴桑区、永修县、修水县)  泉州市(金门县、石狮市、泉港区、安溪县、永春县、丰泽区、南安市、洛江区、德化县、晋江市、惠安县、鲤城区)

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

濮阳市(范县、华龙区、濮阳县、台前县、清丰县、南乐县)

威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)

攀枝花市(西区、盐边县、米易县、仁和区、东区)  安顺市(平坝区、紫云苗族布依族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区)

克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区)

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

马鞍山市(含山县、花山区、当涂县、和县、博望区、雨山区)

张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、瑞丽市、梁河县、陇川县)

南通市(通州区、海安市、海门区、如皋市、如东县、崇川区、启东市)

黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)

淮安市(盱眙县、洪泽区、清江浦区、淮安区、淮阴区、金湖县、涟水县)

酒泉市(肃州区、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、金塔县)

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

阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)

肇庆市(德庆县、怀集县、端州区、四会市、高要区、鼎湖区、广宁县、封开县)

无锡市(梁溪区、新吴区、惠山区、江阴市、锡山区、宜兴市、滨湖区)

惠州市(惠阳区、博罗县、惠城区、惠东县、龙门县)

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

黄山市(歙县、休宁县、徽州区、黟县、祁门县、黄山区、屯溪区)

唐山市(路北区、古冶区、滦南县、遵化市、迁西县、开平区、迁安市、丰南区、乐亭县、路南区、丰润区、曹妃甸区、玉田县、滦州市)

平凉市(崇信县、庄浪县、灵台县、崆峒区、华亭市、静宁县、泾川县)

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

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汕头市(澄海区、濠江区、南澳县、龙湖区、潮阳区、金平区、潮南区)

葫芦岛市(南票区、兴城市、建昌县、绥中县、连山区、龙港区)

襄阳市(谷城县、襄城区、宜城市、老河口市、樊城区、南漳县、襄州区、保康县、枣阳市)

池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)  郑州市(中牟县、新郑市、金水区、巩义市、二七区、中原区、新密市、惠济区、上街区、登封市、管城回族区、荥阳市)

揭阳市(普宁市、揭西县、惠来县、揭东区、榕城区)

益阳市(赫山区、资阳区、南县、安化县、沅江市、桃江县)

上饶市(婺源县、信州区、余干县、横峰县、德兴市、鄱阳县、广信区、铅山县、万年县、玉山县、广丰区、弋阳县)铁岭市(铁岭县、西丰县、银州区、昌图县、开原市、调兵山市、清河区)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、云县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、镇康县、凤庆县、永德县)  林芝市(朗县、工布江达县、米林市、巴宜区、波密县、墨脱县、察隅县)

三门峡市(卢氏县、渑池县、义马市、灵宝市、陕州区、湖滨区)

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

承德市(平泉市、承德县、宽城满族自治县、双桥区、双滦区、兴隆县、鹰手营子矿区、滦平县、围场满族蒙古族自治县、隆化县、丰宁满族自治县)沧州市(盐山县、运河区、青县、河间市、献县、南皮县、肃宁县、吴桥县、任丘市、东光县、新华区、孟村回族自治县、海兴县、黄骅市、泊头市、沧县)

信阳市(平桥区、淮滨县、浉河区、固始县、罗山县、息县、潢川县、光山县、商城县、新县)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、黑水县、金川县、马尔康市、小金县、松潘县、若尔盖县、茂县、九寨沟县、阿坝县、红原县、汶川县、理县)

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

红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、绿春县、石屏县、红河县、蒙自市、元阳县、个旧市、河口瑶族自治县、建水县、泸西县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市)

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

南阳市(宛城区、社旗县、淅川县、西峡县、内乡县、新野县、南召县、邓州市、卧龙区、唐河县、镇平县、方城县、桐柏县)

本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区、平山区)

防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)

常德市(津市市、临澧县、石门县、澧县、鼎城区、安乡县、武陵区、桃源县、汉寿县)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)

和田地区(策勒县、洛浦县、墨玉县、和田县、和田市、于田县、皮山县、民丰县)

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

海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)

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

衡阳市(石鼓区、耒阳市、衡东县、雁峰区、珠晖区、祁东县、常宁市、蒸湘区、衡南县、衡山县、南岳区、衡阳县)

　　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。