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海南藏族自治州(兴海县、同德县、共和县、贵德县、贵南县)

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

广西壮族自治区

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

舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)

本溪市(明山区、桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、平山区、本溪满族自治县)

平顶山市(汝州市、石龙区、舞钢市、叶县、卫东区、湛河区、鲁山县、郏县、新华区、宝丰县)

盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)  四平市(梨树县、伊通满族自治县、铁东区、双辽市、铁西区)

清远市(连州市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、阳山县、英德市、连南瑶族自治县、清城区、清新区)

亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)

双鸭山市(尖山区、宝清县、饶河县、岭东区、宝山区、四方台区、友谊县、集贤县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

柳州市(柳江区、融水苗族自治县、城中区、融安县、柳北区、鹿寨县、鱼峰区、三江侗族自治县、柳南区、柳城县)

宜宾市(江安县、长宁县、兴文县、南溪区、翠屏区、高县、叙州区、屏山县、珙县、筠连县)

六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、都兰县、乌兰县、天峻县、茫崖市、德令哈市)

七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)

梧州市(龙圩区、苍梧县、岑溪市、万秀区、蒙山县、藤县、长洲区)

昌都市(类乌齐县、察雅县、贡觉县、八宿县、卡若区、江达县、边坝县、芒康县、左贡县、丁青县、洛隆县)

廊坊市(广阳区、安次区、香河县、永清县、大厂回族自治县、三河市、文安县、霸州市、大城县、固安县)

乌鲁木齐市(天山区、新市区、乌鲁木齐县、达坂城区、水磨沟区、头屯河区、沙依巴克区、米东区)

绍兴市(柯桥区、新昌县、越城区、嵊州市、上虞区、诸暨市)

黔南布依族苗族自治州(荔波县、瓮安县、长顺县、都匀市、惠水县、龙里县、贵定县、罗甸县、福泉市、独山县、三都水族自治县、平塘县)

河池市(宜州区、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、天峨县、环江毛南族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、南丹县、凤山县)

三沙市(西沙区、南沙区)

眉山市(丹棱县、洪雅县、仁寿县、彭山区、东坡区、青神县)

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

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

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

阜阳市(颍东区、阜南县、太和县、界首市、临泉县、颍州区、颍上县、颍泉区)

云浮市(罗定市、新兴县、云城区、郁南县、云安区)  三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

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

萍乡市(湘东区、莲花县、上栗县、芦溪县、安源区)

巴彦淖尔市(临河区、乌拉特前旗、杭锦后旗、五原县、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特后旗)唐山市(滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、遵化市、曹妃甸区、丰润区、滦州市、开平区、古冶区、丰南区、迁安市、路南区、路北区)

汕头市(潮阳区、潮南区、濠江区、龙湖区、澄海区、金平区、南澳县)  巴中市(平昌县、南江县、巴州区、通江县、恩阳区)

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

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

宣城市(宣州区、广德市、宁国市、绩溪县、郎溪县、泾县、旌德县)昆明市(官渡区、东川区、富民县、石林彝族自治县、西山区、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、五华区、宜良县、晋宁区、呈贡区、安宁市、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区)

三门峡市(渑池县、湖滨区、义马市、灵宝市、陕州区、卢氏县)

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

菏泽市(成武县、牡丹区、东明县、鄄城县、定陶区、郓城县、单县、巨野县、曹县)

商洛市(商南县、山阳县、洛南县、镇安县、商州区、丹凤县、柞水县)

岳阳市(湘阴县、临湘市、岳阳楼区、君山区、云溪区、华容县、岳阳县、平江县、汨罗市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、乌恰县、阿克陶县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

桂林市(全州县、平乐县、荔浦市、秀峰区、资源县、七星区、永福县、阳朔县、龙胜各族自治县、灵川县、临桂区、叠彩区、兴安县、象山区、灌阳县、雁山区、恭城瑶族自治县)

营口市(大石桥市、鲅鱼圈区、站前区、老边区、西市区、盖州市)

六安市(金安区、裕安区、舒城县、金寨县、叶集区、霍山县、霍邱县)

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

钦州市(钦北区、钦南区、灵山县、浦北县)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

滁州市(定远县、全椒县、凤阳县、琅琊区、天长市、明光市、南谯区、来安县)

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

铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

　　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。