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淮南市(凤台县、寿县、谢家集区、田家庵区、潘集区、大通区、八公山区)

凉山彝族自治州(木里藏族自治县、美姑县、会理市、越西县、宁南县、盐源县、会东县、布拖县、金阳县、喜德县、甘洛县、西昌市、雷波县、德昌县、普格县、昭觉县、冕宁县)

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

定西市(渭源县、安定区、临洮县、通渭县、岷县、漳县、陇西县)  嘉峪关市

阜新市(海州区、阜新蒙古族自治县、彰武县、清河门区、太平区、细河区、新邱区)

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

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

牡丹江市(宁安市、海林市、东宁市、林口县、穆棱市、西安区、爱民区、绥芬河市、阳明区、东安区)  乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、水磨沟区、头屯河区、达坂城区、沙依巴克区、新市区、天山区、米东区)

阜阳市(颍泉区、阜南县、太和县、临泉县、颍上县、界首市、颍州区、颍东区)

呼和浩特市(托克托县、赛罕区、清水河县、土默特左旗、新城区、和林格尔县、回民区、玉泉区、武川县)

三沙市(南沙区、西沙区)

香港特别行政区

广安市(武胜县、岳池县、前锋区、广安区、邻水县、华蓥市)

汕头市(澄海区、南澳县、龙湖区、潮南区、濠江区、潮阳区、金平区)

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

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

郴州市(资兴市、苏仙区、永兴县、汝城县、桂阳县、北湖区、宜章县、嘉禾县、桂东县、临武县、安仁县)

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

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

萍乡市(安源区、上栗县、芦溪县、湘东区、莲花县)

十堰市(郧阳区、竹溪县、茅箭区、丹江口市、房县、张湾区、竹山县、郧西县)

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

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

贵港市(桂平市、平南县、港北区、覃塘区、港南区)

遂宁市(大英县、蓬溪县、船山区、射洪市、安居区)

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

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吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

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

梧州市(长洲区、龙圩区、蒙山县、苍梧县、藤县、岑溪市、万秀区)

武威市(古浪县、民勤县、凉州区、天祝藏族自治县)  龙岩市(连城县、新罗区、武平县、漳平市、长汀县、永定区、上杭县)

本溪市(本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、南芬区、明山区、溪湖区)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县)枣庄市(峄城区、市中区、薛城区、滕州市、山亭区、台儿庄区)

白银市(靖远县、平川区、会宁县、白银区、景泰县)  荆州市(石首市、公安县、洪湖市、荆州区、江陵县、沙市区、监利市、松滋市)

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

濮阳市(范县、华龙区、台前县、濮阳县、清丰县、南乐县)

洛阳市(孟津区、老城区、新安县、嵩县、洛龙区、洛宁县、西工区、偃师区、涧西区、伊川县、瀍河回族区、栾川县、汝阳县、宜阳县)南平市(顺昌县、武夷山市、建瓯市、延平区、浦城县、光泽县、邵武市、松溪县、建阳区、政和县)

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

德州市(乐陵市、禹城市、武城县、德城区、庆云县、临邑县、平原县、夏津县、陵城区、宁津县、齐河县)

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

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

延边朝鲜族自治州(汪清县、延吉市、敦化市、珲春市、龙井市、和龙市、安图县、图们市)

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

果洛藏族自治州(达日县、玛多县、班玛县、玛沁县、甘德县、久治县)

宁德市(柘荣县、古田县、周宁县、福安市、蕉城区、屏南县、寿宁县、霞浦县、福鼎市)

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

防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)

包头市(达尔罕茂明安联合旗、石拐区、九原区、白云鄂博矿区、青山区、昆都仑区、土默特右旗、东河区、固阳县)

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

延安市(洛川县、黄陵县、甘泉县、黄龙县、吴起县、富县、安塞区、延川县、宜川县、志丹县、子长市、延长县、宝塔区)

宁夏回族自治区

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

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

　　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。