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本溪市(桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、平山区、明山区、南芬区)








通化市(梅河口市、二道江区、集安市、柳河县、辉南县、东昌区、通化县)








金华市(武义县、义乌市、磐安县、婺城区、东阳市、兰溪市、浦江县、永康市、金东区)  大连市(庄河市、西岗区、瓦房店市、金州区、长海县、甘井子区、中山区、沙河口区、旅顺口区、普兰店区)








铜川市(印台区、宜君县、耀州区、王益区)








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








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








张掖市(临泽县、高台县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县、民乐县)  惠州市(惠阳区、龙门县、博罗县、惠城区、惠东县)








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








河源市(龙川县、紫金县、和平县、源城区、东源县、连平县)








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








大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)








崇左市(大新县、宁明县、龙州县、江州区、凭祥市、天等县、扶绥县)








德宏傣族景颇族自治州(陇川县、芒市、盈江县、梁河县、瑞丽市)








嘉兴市(秀洲区、嘉善县、南湖区、海宁市、桐乡市、海盐县、平湖市)








濮阳市(范县、台前县、濮阳县、南乐县、华龙区、清丰县)








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








海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、格尔木市、乌兰县、德令哈市、天峻县)








汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)








杭州市(滨江区、淳安县、上城区、临安区、富阳区、建德市、桐庐县、临平区、拱墅区、萧山区、余杭区、钱塘区、西湖区)








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








三门峡市(灵宝市、湖滨区、卢氏县、渑池县、义马市、陕州区)








儋州市








天水市(甘谷县、麦积区、秦安县、秦州区、张家川回族自治县、清水县、武山县)








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南通市(启东市、海门区、如皋市、通州区、海安市、如东县、崇川区)








百色市(那坡县、靖西市、隆林各族自治县、右江区、平果市、德保县、乐业县、田东县、田阳区、凌云县、西林县、田林县)
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三沙市(西沙区、南沙区)








和田地区(墨玉县、民丰县、皮山县、和田县、洛浦县、和田市、策勒县、于田县)








鞍山市(立山区、台安县、铁西区、千山区、岫岩满族自治县、海城市、铁东区)








长沙市(雨花区、天心区、芙蓉区、岳麓区、宁乡市、浏阳市、望城区、长沙县、开福区)  淮安市(淮阴区、淮安区、金湖县、涟水县、洪泽区、盱眙县、清江浦区)








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








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








怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)定西市(陇西县、漳县、通渭县、安定区、岷县、渭源县、临洮县)








迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)  宁夏回族自治区








苏州市(太仓市、吴中区、姑苏区、虎丘区、常熟市、昆山市、相城区、吴江区、张家港市)








遂宁市(射洪市、安居区、船山区、蓬溪县、大英县)








襄阳市(襄城区、枣阳市、襄州区、南漳县、谷城县、樊城区、老河口市、保康县、宜城市)西安市(碑林区、鄠邑区、蓝田县、长安区、高陵区、灞桥区、莲湖区、雁塔区、周至县、新城区、未央区、临潼区、阎良区)








普洱市(江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)








芜湖市(镜湖区、弋江区、南陵县、鸠江区、湾沚区、无为市、繁昌区)








镇江市(句容市、京口区、丹徒区、丹阳市、扬中市、润州区)








衢州市(柯城区、衢江区、开化县、常山县、江山市、龙游县)








葫芦岛市(建昌县、南票区、龙港区、兴城市、连山区、绥中县)








忻州市(河曲县、繁峙县、神池县、忻府区、五台县、定襄县、宁武县、岢岚县、原平市、静乐县、偏关县、代县、保德县、五寨县)








丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县)








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








滨州市(无棣县、博兴县、邹平市、惠民县、阳信县、沾化区、滨城区)








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








兴安盟(突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗)








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








益阳市(南县、沅江市、安化县、赫山区、桃江县、资阳区)








铁岭市(银州区、清河区、调兵山市、开原市、昌图县、西丰县、铁岭县)








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








钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

  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。

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