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邢台市(临城县、广宗县、柏乡县、新河县、南和区、襄都区、清河县、临西县、平乡县、信都区、威县、南宫市、内丘县、沙河市、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、任泽区)

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

白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、江源区、临江市、靖宇县、浑江区)

延安市(富县、延长县、黄陵县、志丹县、洛川县、宝塔区、甘泉县、黄龙县、宜川县、安塞区、吴起县、延川县、子长市)  日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

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

洛阳市(涧西区、偃师区、栾川县、西工区、伊川县、汝阳县、老城区、孟津区、洛宁县、新安县、瀍河回族区、宜阳县、嵩县、洛龙区)

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

驻马店市(汝南县、遂平县、上蔡县、新蔡县、正阳县、确山县、泌阳县、驿城区、平舆县、西平县)  怀化市(辰溪县、会同县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县、洪江市、沅陵县、中方县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、鹤城区)

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

中山市

攀枝花市(米易县、西区、仁和区、东区、盐边县)

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

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

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

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)

海南藏族自治州(同德县、贵南县、共和县、贵德县、兴海县)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

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

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

十堰市(丹江口市、竹溪县、茅箭区、郧西县、张湾区、房县、竹山县、郧阳区)

绵阳市(安州区、盐亭县、涪城区、游仙区、江油市、平武县、北川羌族自治县、三台县、梓潼县)

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

克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区)

茂名市(化州市、茂南区、电白区、信宜市、高州市)

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

辽源市(西安区、东丰县、龙山区、东辽县)

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南通市(启东市、通州区、如东县、如皋市、海安市、崇川区、海门区)

梅州市(兴宁市、大埔县、平远县、五华县、梅江区、梅县区、蕉岭县、丰顺县)

内蒙古自治区

南阳市(邓州市、淅川县、镇平县、南召县、宛城区、新野县、唐河县、内乡县、方城县、西峡县、社旗县、卧龙区、桐柏县)  雅安市(雨城区、汉源县、名山区、石棉县、芦山县、宝兴县、荥经县、天全县)

贵阳市(息烽县、白云区、花溪区、修文县、云岩区、开阳县、观山湖区、乌当区、南明区、清镇市)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)

汕头市(潮南区、南澳县、潮阳区、金平区、澄海区、龙湖区、濠江区)来宾市(合山市、武宣县、兴宾区、忻城县、金秀瑶族自治县、象州县)

六安市(裕安区、霍山县、霍邱县、叶集区、金寨县、舒城县、金安区)  襄阳市(保康县、南漳县、谷城县、襄城区、襄州区、宜城市、老河口市、樊城区、枣阳市)

西藏自治区

威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)

锦州市(凌海市、凌河区、太和区、黑山县、古塔区、义县、北镇市)新余市(渝水区、分宜县)

鞍山市(岫岩满族自治县、千山区、铁西区、铁东区、海城市、立山区、台安县)

肇庆市(鼎湖区、高要区、德庆县、端州区、四会市、怀集县、广宁县、封开县)

莆田市(仙游县、荔城区、城厢区、涵江区、秀屿区)

固原市(原州区、隆德县、泾源县、西吉县、彭阳县)

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

徐州市(云龙区、邳州市、丰县、铜山区、新沂市、泉山区、睢宁县、沛县、贾汪区、鼓楼区)

镇江市(句容市、丹阳市、丹徒区、扬中市、润州区、京口区)

眉山市(彭山区、丹棱县、东坡区、洪雅县、仁寿县、青神县)

永州市(双牌县、蓝山县、江永县、祁阳市、江华瑶族自治县、零陵区、道县、冷水滩区、新田县、宁远县、东安县)

衡水市(饶阳县、桃城区、武强县、武邑县、阜城县、故城县、枣强县、景县、安平县、深州市、冀州区)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

宣城市(宣州区、郎溪县、宁国市、泾县、绩溪县、广德市、旌德县)

上饶市(弋阳县、广丰区、信州区、鄱阳县、广信区、余干县、婺源县、横峰县、万年县、铅山县、德兴市、玉山县)

濮阳市(范县、台前县、南乐县、清丰县、华龙区、濮阳县)

舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)

　　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。