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西安市(未央区、蓝田县、新城区、高陵区、灞桥区、周至县、雁塔区、鄠邑区、阎良区、长安区、临潼区、碑林区、莲湖区)
漳州市(龙文区、诏安县、东山县、华安县、平和县、南靖县、龙海区、芗城区、云霄县、长泰区、漳浦县)
北京市(顺义区、昌平区、石景山区、密云区、海淀区、通州区、门头沟区、大兴区、房山区、东城区、西城区、丰台区、平谷区、怀柔区、延庆区、朝阳区)
滁州市(琅琊区、明光市、南谯区、定远县、来安县、全椒县、凤阳县、天长市)
铜陵市(枞阳县、铜官区、义安区、郊区)
龙岩市(武平县、漳平市、长汀县、永定区、上杭县、连城县、新罗区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、多伦县、镶黄旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、正镶白旗、二连浩特市)
淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)
阿勒泰地区(福海县、布尔津县、吉木乃县、哈巴河县、青河县、富蕴县、阿勒泰市)
抚顺市(抚顺县、顺城区、清原满族自治县、东洲区、新抚区、新宾满族自治县、望花区)
湘西土家族苗族自治州(保靖县、凤凰县、古丈县、花垣县、永顺县、泸溪县、吉首市、龙山县)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、西秀区、关岭布依族苗族自治县)
淮安市(淮安区、洪泽区、清江浦区、金湖县、淮阴区、盱眙县、涟水县)
沈阳市(沈北新区、辽中区、皇姑区、大东区、于洪区、浑南区、康平县、新民市、法库县、和平区、铁西区、沈河区、苏家屯区)
合肥市(瑶海区、肥西县、长丰县、庐阳区、包河区、庐江县、蜀山区、肥东县、巢湖市)
泰安市(宁阳县、东平县、泰山区、肥城市、新泰市、岱岳区)
惠州市(博罗县、惠阳区、惠城区、龙门县、惠东县)
本溪市(溪湖区、明山区、南芬区、平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)
茂名市(信宜市、茂南区、化州市、电白区、高州市)
云浮市(新兴县、云安区、罗定市、云城区、郁南县)
阜新市(清河门区、彰武县、太平区、新邱区、海州区、阜新蒙古族自治县、细河区)
唐山市(路北区、玉田县、迁西县、古冶区、路南区、遵化市、开平区、滦南县、迁安市、丰润区、滦州市、曹妃甸区、乐亭县、丰南区)
孝感市(孝南区、应城市、安陆市、汉川市、云梦县、孝昌县、大悟县)
南通市(通州区、崇川区、海门区、如皋市、如东县、海安市、启东市)
贵港市(平南县、港南区、桂平市、覃塘区、港北区)
广西壮族自治区
衡水市(武强县、深州市、桃城区、饶阳县、冀州区、安平县、阜城县、武邑县、故城县、枣强县、景县)
焦作市(博爱县、孟州市、修武县、武陟县、解放区、山阳区、温县、马村区、中站区、沁阳市)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
肇庆市(封开县、端州区、广宁县、鼎湖区、德庆县、怀集县、高要区、四会市)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
新乡市(延津县、长垣市、原阳县、辉县市、牧野区、凤泉区、卫辉市、红旗区、新乡县、卫滨区、封丘县、获嘉县)
北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)
六盘水市(钟山区、盘州市、六枝特区、水城区)
山南市(洛扎县、琼结县、桑日县、措美县、错那市、乃东区、加查县、浪卡子县、贡嘎县、扎囊县、隆子县、曲松县)
绵阳市(梓潼县、江油市、盐亭县、平武县、游仙区、安州区、涪城区、三台县、北川羌族自治县)
三沙市(西沙区、南沙区)
固原市(彭阳县、泾源县、隆德县、原州区、西吉县)
宿州市(砀山县、灵璧县、萧县、泗县、埇桥区)
和田地区(洛浦县、民丰县、墨玉县、于田县、和田县、和田市、策勒县、皮山县)
桂林市(七星区、全州县、阳朔县、龙胜各族自治县、临桂区、荔浦市、灵川县、兴安县、资源县、雁山区、永福县、平乐县、秀峰区、叠彩区、恭城瑶族自治县、灌阳县、象山区)
凉山彝族自治州(普格县、昭觉县、越西县、冕宁县、会东县、会理市、西昌市、喜德县、德昌县、盐源县、宁南县、木里藏族自治县、甘洛县、美姑县、雷波县、布拖县、金阳县)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、让胡路区、红岗区、萨尔图区、大同区、肇源县、肇州县、林甸县)
镇江市(扬中市、丹阳市、京口区、丹徒区、句容市、润州区)
玉树藏族自治州(杂多县、称多县、玉树市、治多县、囊谦县、曲麻莱县)
南平市(建阳区、建瓯市、浦城县、光泽县、武夷山市、政和县、邵武市、延平区、顺昌县、松溪县)
钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)
乌兰察布市(商都县、化德县、兴和县、凉城县、集宁区、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、丰镇市、察哈尔右翼后旗、卓资县、四子王旗)
庆阳市(合水县、西峰区、环县、华池县、镇原县、宁县、庆城县、正宁县)
大同市(云冈区、广灵县、平城区、左云县、云州区、浑源县、新荣区、天镇县、灵丘县、阳高县)
株洲市(芦淞区、攸县、茶陵县、天元区、石峰区、荷塘区、炎陵县、渌口区、醴陵市)
绥化市(青冈县、海伦市、绥棱县、北林区、明水县、肇东市、望奎县、庆安县、兰西县、安达市)
阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)
昌都市(类乌齐县、察雅县、丁青县、卡若区、八宿县、洛隆县、芒康县、左贡县、贡觉县、边坝县、江达县)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)
梧州市(蒙山县、龙圩区、万秀区、长洲区、苍梧县、藤县、岑溪市)
兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗)
辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)
澳门特别行政区
海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵南县、贵德县、同德县)
铁岭市(清河区、调兵山市、开原市、银州区、西丰县、铁岭县、昌图县)
荆州市(江陵县、荆州区、监利市、公安县、洪湖市、石首市、沙市区、松滋市)
舟山市(嵊泗县、普陀区、定海区、岱山县)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、元阳县、蒙自市、弥勒市、河口瑶族自治县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、泸西县、开远市、屏边苗族自治县、石屏县、建水县)
阳泉市(郊区、矿区、平定县、城区、盂县)
攀枝花市(米易县、西区、盐边县、东区、仁和区)
金华市(义乌市、浦江县、金东区、婺城区、东阳市、兰溪市、武义县、永康市、磐安县)
酒泉市(金塔县、玉门市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区、肃北蒙古族自治县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)
枣庄市(滕州市、台儿庄区、峄城区、薛城区、市中区、山亭区)
包头市(白云鄂博矿区、九原区、青山区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、石拐区、东河区、固阳县)
莆田市(秀屿区、城厢区、荔城区、涵江区、仙游县)
德州市(陵城区、禹城市、齐河县、平原县、临邑县、德城区、宁津县、乐陵市、夏津县、庆云县、武城县)
成都市(龙泉驿区、崇州市、青白江区、简阳市、蒲江县、成华区、都江堰市、邛崃市、新津区、锦江区、金牛区、双流区、新都区、金堂县、郫都区、温江区、彭州市、武侯区、大邑县、青羊区)
九江市(浔阳区、共青城市、德安县、武宁县、都昌县、湖口县、柴桑区、濂溪区、庐山市、彭泽县、瑞昌市、修水县、永修县)
黄石市(黄石港区、铁山区、阳新县、下陆区、大冶市、西塞山区)
中山市
阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、茂县、松潘县、若尔盖县、红原县、汶川县、金川县、理县、小金县、黑水县、壤塘县、阿坝县、马尔康市)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
十堰市(竹山县、茅箭区、房县、张湾区、竹溪县、郧阳区、丹江口市、郧西县)
景德镇市(乐平市、浮梁县、珠山区、昌江区)
驻马店市(泌阳县、新蔡县、遂平县、汝南县、正阳县、确山县、平舆县、驿城区、上蔡县、西平县)
温州市(鹿城区、洞头区、平阳县、龙港市、瓯海区、乐清市、文成县、永嘉县、龙湾区、瑞安市、苍南县、泰顺县)
七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)
南充市(西充县、营山县、嘉陵区、阆中市、顺庆区、高坪区、南部县、仪陇县、蓬安县)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、富裕县、克山县、龙江县、甘南县、富拉尔基区、铁锋区、碾子山区、拜泉县、讷河市、龙沙区、依安县、梅里斯达斡尔族区、克东县、泰来县、建华区)
三亚市(天涯区、崖州区、吉阳区、海棠区)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、乌兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县)
普洱市(江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县)
大理白族自治州(大理市、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、洱源县、宾川县、云龙县、祥云县、永平县、剑川县、鹤庆县、弥渡县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
张掖市(高台县、甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县、山丹县、临泽县)
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嘉峪关市
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
自贡市(大安区、贡井区、自流井区、沿滩区、富顺县、荣县)
儋州市
海口市(龙华区、美兰区、琼山区、秀英区)
无锡市(宜兴市、滨湖区、江阴市、梁溪区、新吴区、惠山区、锡山区)
佛山市(三水区、禅城区、顺德区、南海区、高明区)
白银市(靖远县、平川区、景泰县、白银区、会宁县)
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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。
新闻结尾
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