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仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

咸阳市(渭城区、淳化县、秦都区、三原县、彬州市、兴平市、旬邑县、武功县、礼泉县、乾县、永寿县、杨陵区、泾阳县、长武县)

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

通化市(通化县、梅河口市、二道江区、柳河县、集安市、辉南县、东昌区)  德州市(宁津县、德城区、平原县、武城县、临邑县、齐河县、乐陵市、庆云县、陵城区、禹城市、夏津县)

赤峰市(林西县、翁牛特旗、元宝山区、克什克腾旗、松山区、红山区、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、宁城县、敖汉旗、喀喇沁旗、巴林左旗)

淮安市(盱眙县、淮安区、淮阴区、洪泽区、金湖县、涟水县、清江浦区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)  清远市(英德市、阳山县、清新区、连南瑶族自治县、连州市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清城区)

嘉兴市(嘉善县、海盐县、平湖市、南湖区、桐乡市、海宁市、秀洲区)

兰州市(西固区、红古区、城关区、榆中县、安宁区、七里河区、皋兰县、永登县)

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

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

泰州市(靖江市、泰兴市、海陵区、兴化市、高港区、姜堰区)

新乡市(新乡县、原阳县、延津县、凤泉区、获嘉县、辉县市、卫滨区、长垣市、封丘县、红旗区、牧野区、卫辉市)

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

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

咸宁市(通山县、崇阳县、嘉鱼县、赤壁市、通城县、咸安区)

吕梁市(方山县、汾阳市、柳林县、兴县、离石区、岚县、临县、中阳县、文水县、石楼县、孝义市、交城县、交口县)

吉林市(船营区、桦甸市、昌邑区、龙潭区、永吉县、丰满区、蛟河市、舒兰市、磐石市)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、双台子区、大洼区)

喀什地区(伽师县、疏附县、喀什市、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、英吉沙县、莎车县、麦盖提县、疏勒县、叶城县、巴楚县)

长治市(襄垣县、潞城区、沁源县、平顺县、上党区、武乡县、壶关县、潞州区、屯留区、沁县、长子县、黎城县)

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

内蒙古自治区

连云港市(灌云县、海州区、东海县、连云区、灌南县、赣榆区)

固原市(隆德县、原州区、彭阳县、泾源县、西吉县)

安顺市(平坝区、西秀区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)

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

宣城市(绩溪县、旌德县、郎溪县、宁国市、泾县、宣州区、广德市)

铁岭市(银州区、开原市、铁岭县、清河区、调兵山市、昌图县、西丰县)

肇庆市(怀集县、德庆县、高要区、鼎湖区、四会市、封开县、端州区、广宁县)  赣州市(大余县、石城县、于都县、全南县、龙南市、寻乌县、宁都县、兴国县、南康区、瑞金市、上犹县、安远县、定南县、赣县区、会昌县、章贡区、信丰县、崇义县)

松原市(长岭县、宁江区、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)

石家庄市(晋州市、灵寿县、桥西区、赵县、正定县、无极县、元氏县、辛集市、栾城区、井陉矿区、深泽县、井陉县、新乐市、新华区、行唐县、高邑县、裕华区、鹿泉区、赞皇县、藁城区、平山县、长安区)

淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)梧州市(龙圩区、长洲区、苍梧县、岑溪市、蒙山县、藤县、万秀区)

乌鲁木齐市(新市区、水磨沟区、沙依巴克区、米东区、乌鲁木齐县、头屯河区、天山区、达坂城区)  衡水市(枣强县、冀州区、阜城县、桃城区、安平县、故城县、武邑县、深州市、武强县、景县、饶阳县)

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

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

钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)

三沙市(南沙区、西沙区)

青岛市(市北区、市南区、胶州市、城阳区、莱西市、李沧区、黄岛区、平度市、即墨区、崂山区)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、治多县、杂多县、囊谦县、玉树市)

重庆市(黔江区、秀山土家族苗族自治县、垫江县、大渡口区、云阳县、奉节县、合川区、南川区、江津区、武隆区、长寿区、九龙坡区、忠县、万州区、城口县、石柱土家族自治县、潼南区、铜梁区、璧山区、永川区、北碚区、巴南区、巫溪县、渝北区、沙坪坝区、涪陵区、江北区、巫山县、开州区、酉阳土家族苗族自治县、南岸区、綦江区、梁平区、荣昌区、大足区、丰都县、彭水苗族土家族自治县、渝中区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

商洛市(丹凤县、柞水县、洛南县、商州区、商南县、山阳县、镇安县)

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

吉安市(青原区、新干县、吉州区、吉水县、井冈山市、峡江县、永新县、泰和县、永丰县、安福县、遂川县、吉安县、万安县)

吴忠市(利通区、盐池县、青铜峡市、红寺堡区、同心县)

漳州市(华安县、漳浦县、南靖县、长泰区、芗城区、龙海区、诏安县、云霄县、龙文区、东山县、平和县)

新余市(分宜县、渝水区)

西宁市(城北区、城东区、湟源县、大通回族土族自治县、湟中区、城中区、城西区)

江门市(江海区、新会区、台山市、开平市、鹤山市、蓬江区、恩平市)

娄底市(新化县、冷水江市、娄星区、涟源市、双峰县)

台州市(仙居县、黄岩区、天台县、临海市、椒江区、温岭市、玉环市、路桥区、三门县)

和田地区(于田县、民丰县、皮山县、墨玉县、洛浦县、策勒县、和田市、和田县)

　　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。