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达州市(通川区、宣汉县、达川区、万源市、大竹县、开江县、渠县)

烟台市(芝罘区、莱州市、招远市、福山区、牟平区、莱山区、栖霞市、蓬莱区、龙口市、莱阳市、海阳市)

哈尔滨市(呼兰区、宾县、道里区、道外区、方正县、尚志市、阿城区、巴彦县、南岗区、香坊区、五常市、通河县、木兰县、延寿县、双城区、平房区、松北区、依兰县)

毕节市(纳雍县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、金沙县、织金县、七星关区、大方县)  南昌市(红谷滩区、青山湖区、南昌县、西湖区、青云谱区、安义县、新建区、东湖区、进贤县)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

湖州市(吴兴区、南浔区、德清县、安吉县、长兴县)

锦州市(凌海市、义县、黑山县、古塔区、凌河区、北镇市、太和区)承德市(宽城满族自治县、承德县、兴隆县、滦平县、双滦区、双桥区、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、平泉市、隆化县、丰宁满族自治县)

四平市(双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区、梨树县)  黔东南苗族侗族自治州(从江县、镇远县、剑河县、榕江县、锦屏县、雷山县、黎平县、麻江县、三穗县、台江县、天柱县、施秉县、凯里市、黄平县、岑巩县、丹寨县)

通化市(通化县、东昌区、梅河口市、辉南县、柳河县、二道江区、集安市)

广元市(朝天区、苍溪县、利州区、旺苍县、昭化区、剑阁县、青川县)

河源市(连平县、紫金县、东源县、龙川县、和平县、源城区)

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

玉林市(北流市、容县、玉州区、福绵区、兴业县、陆川县、博白县)

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

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

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

和田地区(皮山县、民丰县、和田县、和田市、策勒县、墨玉县、于田县、洛浦县)

常德市(鼎城区、澧县、临澧县、石门县、安乡县、武陵区、汉寿县、桃源县、津市市)

张掖市(临泽县、甘州区、山丹县、民乐县、高台县、肃南裕固族自治县)

铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)

抚州市(东乡区、崇仁县、黎川县、南城县、临川区、资溪县、广昌县、宜黄县、金溪县、南丰县、乐安县)

张家口市(阳原县、蔚县、桥东区、尚义县、张北县、万全区、下花园区、涿鹿县、沽源县、宣化区、赤城县、康保县、桥西区、怀来县、崇礼区、怀安县)

聊城市(高唐县、东阿县、冠县、茌平区、东昌府区、阳谷县、莘县、临清市)

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

海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、同德县、贵南县)

乐山市(金口河区、犍为县、峨边彝族自治县、峨眉山市、夹江县、井研县、沐川县、市中区、马边彝族自治县、五通桥区、沙湾区)

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

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哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

绍兴市(新昌县、上虞区、柯桥区、嵊州市、诸暨市、越城区)

铁岭市(调兵山市、开原市、银州区、清河区、铁岭县、昌图县、西丰县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)  淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)

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

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

三沙市(西沙区、南沙区)金昌市(金川区、永昌县)

黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、兴义市、普安县、晴隆县、册亨县、安龙县、望谟县、兴仁市)  阳泉市(盂县、城区、郊区、矿区、平定县)

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

朝阳市(龙城区、双塔区、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、朝阳县、建平县)

驻马店市(遂平县、驿城区、确山县、西平县、正阳县、新蔡县、平舆县、泌阳县、上蔡县、汝南县)五指山市(临高县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、定安县、万宁市、昌江黎族自治县、东方市、澄迈县、琼海市、屯昌县、文昌市、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县)

吴忠市(青铜峡市、盐池县、同心县、利通区、红寺堡区)

惠州市(惠阳区、龙门县、惠城区、博罗县、惠东县)

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

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、芒市、盈江县、梁河县)

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

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)

那曲市(色尼区、聂荣县、班戈县、双湖县、比如县、巴青县、索县、安多县、申扎县、尼玛县、嘉黎县)

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

鹤岗市(兴山区、东山区、南山区、兴安区、萝北县、向阳区、工农区、绥滨县)

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

临汾市(侯马市、浮山县、洪洞县、隰县、尧都区、襄汾县、古县、大宁县、霍州市、曲沃县、乡宁县、吉县、翼城县、安泽县、蒲县、汾西县、永和县)

荆门市(掇刀区、钟祥市、京山市、东宝区、沙洋县)

海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)

益阳市(资阳区、南县、安化县、桃江县、赫山区、沅江市)

鹤壁市(山城区、浚县、鹤山区、淇县、淇滨区)

阿里地区(日土县、革吉县、札达县、噶尔县、普兰县、措勤县、改则县)

　　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。