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丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、振安区、振兴区、凤城市、东港市)

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

四平市(铁西区、梨树县、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)

黔东南苗族侗族自治州(台江县、榕江县、镇远县、凯里市、黎平县、黄平县、雷山县、丹寨县、施秉县、岑巩县、锦屏县、从江县、三穗县、麻江县、剑河县、天柱县)  昌都市(八宿县、芒康县、类乌齐县、江达县、丁青县、贡觉县、边坝县、察雅县、卡若区、左贡县、洛隆县)

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

绥化市(安达市、肇东市、兰西县、绥棱县、明水县、庆安县、海伦市、北林区、青冈县、望奎县)

梧州市(藤县、龙圩区、苍梧县、蒙山县、万秀区、长洲区、岑溪市)

泰安市(新泰市、宁阳县、东平县、岱岳区、肥城市、泰山区)  石家庄市(晋州市、赵县、平山县、正定县、藁城区、赞皇县、井陉矿区、新华区、桥西区、栾城区、行唐县、元氏县、无极县、井陉县、深泽县、裕华区、新乐市、灵寿县、高邑县、长安区、辛集市、鹿泉区)

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

湛江市(坡头区、吴川市、徐闻县、遂溪县、雷州市、霞山区、赤坎区、麻章区、廉江市)

红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、石屏县、弥勒市、屏边苗族自治县、蒙自市、河口瑶族自治县、建水县、泸西县、元阳县、红河县、绿春县、个旧市)

济宁市(泗水县、梁山县、邹城市、金乡县、任城区、汶上县、微山县、嘉祥县、兖州区、鱼台县、曲阜市)

宿州市(埇桥区、萧县、泗县、灵璧县、砀山县)

淄博市(周村区、张店区、高青县、临淄区、沂源县、博山区、桓台县、淄川区)

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

文山壮族苗族自治州(丘北县、文山市、麻栗坡县、砚山县、富宁县、马关县、西畴县、广南县)

黄石市(西塞山区、下陆区、铁山区、阳新县、黄石港区、大冶市)

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

宣城市(宣州区、绩溪县、郎溪县、泾县、旌德县、广德市、宁国市)

楚雄彝族自治州(牟定县、永仁县、双柏县、元谋县、大姚县、武定县、楚雄市、姚安县、禄丰市、南华县)

佳木斯市(前进区、同江市、桦川县、东风区、汤原县、郊区、桦南县、富锦市、向阳区、抚远市)

遂宁市(射洪市、大英县、船山区、蓬溪县、安居区)

信阳市(固始县、息县、浉河区、淮滨县、新县、商城县、平桥区、罗山县、潢川县、光山县)

江门市(新会区、台山市、开平市、鹤山市、恩平市、蓬江区、江海区)

达州市(通川区、宣汉县、万源市、大竹县、达川区、渠县、开江县)

绍兴市(新昌县、诸暨市、越城区、上虞区、嵊州市、柯桥区)

石河子市(可克达拉市、胡杨河市、图木舒克市、新星市、昆玉市、白杨市、铁门关市、五家渠市、阿拉尔市、双河市、北屯市)

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喀什地区(叶城县、伽师县、疏勒县、喀什市、疏附县、岳普湖县、英吉沙县、巴楚县、泽普县、莎车县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县)

平凉市(崇信县、泾川县、静宁县、灵台县、华亭市、庄浪县、崆峒区)

贺州市(钟山县、平桂区、八步区、昭平县、富川瑶族自治县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)  邯郸市(曲周县、邱县、临漳县、大名县、广平县、永年区、武安市、邯山区、峰峰矿区、肥乡区、丛台区、涉县、鸡泽县、磁县、成安县、复兴区、馆陶县、魏县)

蚌埠市(淮上区、怀远县、五河县、蚌山区、固镇县、禹会区、龙子湖区)

营口市(盖州市、西市区、大石桥市、站前区、老边区、鲅鱼圈区)

三沙市(西沙区、南沙区)三门峡市(灵宝市、卢氏县、义马市、湖滨区、陕州区、渑池县)

东莞市  鹤岗市(兴山区、兴安区、东山区、工农区、绥滨县、萝北县、南山区、向阳区)

眉山市(彭山区、青神县、洪雅县、丹棱县、仁寿县、东坡区)

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

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

松原市(长岭县、扶余市、乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

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

中山市

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

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

韶关市(始兴县、南雄市、曲江区、仁化县、浈江区、乳源瑶族自治县、翁源县、乐昌市、新丰县、武江区)

湘西土家族苗族自治州(保靖县、泸溪县、永顺县、吉首市、凤凰县、古丈县、龙山县、花垣县)

舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)

辽阳市(宏伟区、灯塔市、弓长岭区、白塔区、文圣区、辽阳县、太子河区)

西安市(鄠邑区、蓝田县、新城区、周至县、阎良区、临潼区、莲湖区、未央区、碑林区、长安区、灞桥区、高陵区、雁塔区)

银川市(西夏区、金凤区、兴庆区、灵武市、贺兰县、永宁县)

淮南市(潘集区、大通区、田家庵区、谢家集区、八公山区、寿县、凤台县)

连云港市(海州区、灌南县、灌云县、连云区、东海县、赣榆区)

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

湖州市(德清县、南浔区、吴兴区、长兴县、安吉县)

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

　　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。