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潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

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

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

西宁市(城北区、城东区、城西区、城中区、湟源县、大通回族土族自治县、湟中区)  丽水市(缙云县、庆元县、云和县、龙泉市、松阳县、遂昌县、景宁畲族自治县、青田县、莲都区)

钦州市(钦南区、钦北区、灵山县、浦北县)

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

德阳市(广汉市、绵竹市、旌阳区、什邡市、罗江区、中江县)

泰安市(岱岳区、肥城市、东平县、新泰市、泰山区、宁阳县)  西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

宿迁市(泗阳县、泗洪县、沭阳县、宿城区、宿豫区)

六盘水市(钟山区、水城区、盘州市、六枝特区)

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

许昌市(魏都区、鄢陵县、建安区、襄城县、长葛市、禹州市)

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、雷山县、三穗县、岑巩县、麻江县、台江县、黎平县、从江县、凯里市、榕江县、锦屏县、黄平县、天柱县、丹寨县、镇远县、施秉县)

阿克苏地区(库车市、沙雅县、新和县、拜城县、温宿县、乌什县、阿克苏市、阿瓦提县、柯坪县)

吴忠市(盐池县、利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、温泉县、博乐市)

阜阳市(临泉县、颍上县、界首市、颍州区、颍泉区、太和县、阜南县、颍东区)

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

咸宁市(咸安区、嘉鱼县、崇阳县、赤壁市、通山县、通城县)

曲靖市(马龙区、会泽县、富源县、罗平县、陆良县、宣威市、师宗县、麒麟区、沾益区)

广西壮族自治区

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

营口市(大石桥市、老边区、站前区、鲅鱼圈区、西市区、盖州市)

沧州市(献县、肃宁县、任丘市、沧县、黄骅市、盐山县、泊头市、青县、运河区、孟村回族自治县、河间市、吴桥县、东光县、南皮县、新华区、海兴县)

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

金华市(兰溪市、永康市、武义县、磐安县、义乌市、金东区、东阳市、浦江县、婺城区)

黄山市(祁门县、徽州区、黟县、黄山区、屯溪区、休宁县、歙县)

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大连市(甘井子区、金州区、沙河口区、庄河市、中山区、长海县、普兰店区、瓦房店市、旅顺口区、西岗区)

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

锡林郭勒盟(多伦县、正蓝旗、苏尼特右旗、二连浩特市、正镶白旗、镶黄旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、太仆寺旗)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗)  湘潭市(韶山市、湘潭县、雨湖区、岳塘区、湘乡市)

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

淮安市(淮安区、洪泽区、清江浦区、金湖县、淮阴区、涟水县、盱眙县)

宣城市(宁国市、绩溪县、郎溪县、宣州区、旌德县、泾县、广德市)海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)

广元市(昭化区、苍溪县、利州区、旺苍县、朝天区、剑阁县、青川县)  南充市(蓬安县、仪陇县、营山县、南部县、嘉陵区、阆中市、高坪区、顺庆区、西充县)

林芝市(米林市、波密县、朗县、巴宜区、墨脱县、察隅县、工布江达县)

商洛市(镇安县、柞水县、商南县、洛南县、山阳县、丹凤县、商州区)

茂名市(化州市、电白区、茂南区、信宜市、高州市)随州市(曾都区、随县、广水市)

恩施土家族苗族自治州(恩施市、巴东县、建始县、利川市、来凤县、鹤峰县、宣恩县、咸丰县)

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

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

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

周口市(扶沟县、沈丘县、郸城县、淮阳区、西华县、商水县、项城市、川汇区、太康县、鹿邑县)

北海市(铁山港区、银海区、海城区、合浦县)

湖州市(南浔区、吴兴区、长兴县、德清县、安吉县)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、格尔木市、茫崖市、乌兰县、都兰县、德令哈市)

七台河市(勃利县、茄子河区、新兴区、桃山区)

黄冈市(红安县、团风县、武穴市、罗田县、蕲春县、麻城市、浠水县、英山县、黄梅县、黄州区)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、共和县、兴海县、同德县)

嘉兴市(秀洲区、平湖市、海盐县、南湖区、海宁市、桐乡市、嘉善县)

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

东营市(河口区、广饶县、利津县、垦利区、东营区)

金昌市(金川区、永昌县)

宜昌市(兴山县、秭归县、夷陵区、西陵区、猇亭区、宜都市、五峰土家族自治县、枝江市、当阳市、远安县、长阳土家族自治县、点军区、伍家岗区)

　　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。