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

成都市(青白江区、龙泉驿区、简阳市、金堂县、双流区、金牛区、新都区、郫都区、蒲江县、温江区、崇州市、锦江区、成华区、新津区、武侯区、彭州市、都江堰市、青羊区、邛崃市、大邑县)

泸州市(古蔺县、纳溪区、龙马潭区、叙永县、江阳区、合江县、泸县)

榆林市(米脂县、清涧县、府谷县、绥德县、榆阳区、神木市、横山区、定边县、子洲县、佳县、靖边县、吴堡县)  安康市(镇坪县、汉阴县、紫阳县、旬阳市、平利县、宁陕县、白河县、石泉县、汉滨区、岚皋县)

儋州市

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

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

梅州市(大埔县、五华县、梅江区、平远县、兴宁市、梅县区、蕉岭县、丰顺县)  广安市(广安区、前锋区、岳池县、华蓥市、邻水县、武胜县)

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

安庆市(太湖县、望江县、迎江区、岳西县、怀宁县、宜秀区、潜山市、桐城市、宿松县、大观区)

三门峡市(湖滨区、卢氏县、义马市、渑池县、灵宝市、陕州区)

合肥市(庐江县、庐阳区、肥西县、肥东县、巢湖市、长丰县、包河区、瑶海区、蜀山区)

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

湖州市(安吉县、长兴县、吴兴区、德清县、南浔区)

山南市(曲松县、洛扎县、扎囊县、桑日县、乃东区、措美县、琼结县、贡嘎县、错那市、加查县、浪卡子县、隆子县)

鄂尔多斯市(鄂托克旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、东胜区、康巴什区、准格尔旗、乌审旗、杭锦旗、达拉特旗)

黑河市(五大连池市、北安市、逊克县、爱辉区、嫩江市、孙吴县)

阿里地区(改则县、普兰县、日土县、革吉县、噶尔县、札达县、措勤县)

鹤壁市(淇县、鹤山区、山城区、浚县、淇滨区)

临夏回族自治州(康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、临夏市、广河县、东乡族自治县、和政县、临夏县)

新疆维吾尔自治区

连云港市(赣榆区、海州区、东海县、连云区、灌云县、灌南县)

钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)

南充市(顺庆区、营山县、蓬安县、嘉陵区、阆中市、高坪区、西充县、仪陇县、南部县)

淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)

新乡市(卫滨区、延津县、新乡县、辉县市、长垣市、牧野区、卫辉市、红旗区、原阳县、封丘县、凤泉区、获嘉县)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县)

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温州市(鹿城区、永嘉县、乐清市、瑞安市、平阳县、龙湾区、龙港市、文成县、洞头区、瓯海区、苍南县、泰顺县)

深圳市(坪山区、南山区、福田区、罗湖区、宝安区、光明区、盐田区、龙华区、龙岗区)

大理白族自治州(鹤庆县、洱源县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、祥云县、大理市、宾川县、漾濞彝族自治县、剑川县、永平县、云龙县)

陇南市(成县、宕昌县、徽县、礼县、武都区、两当县、康县、西和县、文县)  台州市(路桥区、天台县、玉环市、温岭市、三门县、黄岩区、椒江区、仙居县、临海市)

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

丹东市(东港市、元宝区、凤城市、振兴区、振安区、宽甸满族自治县)

嘉兴市(桐乡市、平湖市、南湖区、海盐县、嘉善县、海宁市、秀洲区)玉林市(北流市、兴业县、博白县、福绵区、玉州区、容县、陆川县)

兰州市(七里河区、榆中县、红古区、安宁区、永登县、皋兰县、西固区、城关区)  昆明市(东川区、安宁市、晋宁区、盘龙区、呈贡区、西山区、官渡区、寻甸回族彝族自治县、五华区、嵩明县、富民县、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、宜良县)

广元市(昭化区、青川县、剑阁县、苍溪县、朝天区、利州区、旺苍县)

武汉市(硚口区、洪山区、江岸区、汉南区、武昌区、新洲区、黄陂区、东西湖区、蔡甸区、江夏区、江汉区、汉阳区、青山区)

塔城地区(托里县、乌苏市、额敏县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、裕民县)萍乡市(上栗县、湘东区、安源区、莲花县、芦溪县)

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

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

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

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

舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)

宜春市(铜鼓县、靖安县、奉新县、丰城市、上高县、樟树市、袁州区、高安市、万载县、宜丰县)

宁波市(海曙区、宁海县、奉化区、鄞州区、慈溪市、北仑区、江北区、余姚市、象山县、镇海区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

濮阳市(清丰县、台前县、范县、濮阳县、南乐县、华龙区)

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

和田地区(洛浦县、民丰县、和田县、和田市、墨玉县、策勒县、于田县、皮山县)

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

林芝市(米林市、墨脱县、波密县、巴宜区、朗县、察隅县、工布江达县)

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、久治县、班玛县、玛多县、甘德县)

丽江市(华坪县、永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)

通化市(梅河口市、二道江区、柳河县、辉南县、通化县、东昌区、集安市)

　　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。