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阿里地区(普兰县、噶尔县、措勤县、札达县、革吉县、改则县、日土县)

河源市(紫金县、源城区、龙川县、和平县、东源县、连平县)

三门峡市(湖滨区、陕州区、渑池县、卢氏县、灵宝市、义马市)

太原市(迎泽区、古交市、尖草坪区、万柏林区、娄烦县、小店区、阳曲县、清徐县、杏花岭区、晋源区)  南通市(通州区、如东县、启东市、海门区、崇川区、海安市、如皋市)

鹤岗市(南山区、向阳区、东山区、兴安区、兴山区、工农区、萝北县、绥滨县)

林芝市(波密县、工布江达县、米林市、察隅县、墨脱县、朗县、巴宜区)

陇南市(文县、礼县、宕昌县、康县、两当县、成县、武都区、西和县、徽县)邯郸市(复兴区、磁县、丛台区、永年区、馆陶县、广平县、临漳县、曲周县、肥乡区、鸡泽县、魏县、峰峰矿区、大名县、邯山区、邱县、涉县、成安县、武安市)

西藏自治区  鹤壁市(淇滨区、浚县、山城区、淇县、鹤山区)

潍坊市(临朐县、昌乐县、寿光市、奎文区、潍城区、昌邑市、青州市、坊子区、寒亭区、诸城市、安丘市、高密市)

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

镇江市(润州区、丹阳市、丹徒区、京口区、句容市、扬中市)

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

六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)

南阳市(南召县、西峡县、方城县、邓州市、淅川县、新野县、宛城区、镇平县、唐河县、桐柏县、社旗县、内乡县、卧龙区)

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

丹东市(东港市、凤城市、振安区、振兴区、元宝区、宽甸满族自治县)

榆林市(佳县、米脂县、清涧县、子洲县、神木市、定边县、榆阳区、靖边县、府谷县、吴堡县、横山区、绥德县)

北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)

无锡市(新吴区、锡山区、宜兴市、江阴市、滨湖区、惠山区、梁溪区)

茂名市(电白区、信宜市、高州市、化州市、茂南区)

澳门特别行政区

滁州市(南谯区、天长市、凤阳县、明光市、全椒县、定远县、琅琊区、来安县)

芜湖市(鸠江区、湾沚区、弋江区、繁昌区、镜湖区、无为市、南陵县)

绍兴市(上虞区、嵊州市、柯桥区、诸暨市、新昌县、越城区)

汕头市(潮阳区、濠江区、龙湖区、金平区、南澳县、澄海区、潮南区)

香港特别行政区

内江市(威远县、隆昌市、市中区、东兴区、资中县)

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鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

焦作市(孟州市、解放区、博爱县、中站区、沁阳市、马村区、修武县、武陟县、温县、山阳区)

乌兰察布市(兴和县、凉城县、集宁区、商都县、察哈尔右翼前旗、丰镇市、察哈尔右翼中旗、四子王旗、卓资县、察哈尔右翼后旗、化德县)

贵阳市(花溪区、乌当区、白云区、云岩区、修文县、开阳县、清镇市、息烽县、南明区、观山湖区)  玉树藏族自治州(称多县、囊谦县、治多县、杂多县、玉树市、曲麻莱县)

齐齐哈尔市(甘南县、昂昂溪区、克东县、梅里斯达斡尔族区、富裕县、龙沙区、讷河市、依安县、富拉尔基区、建华区、克山县、碾子山区、泰来县、铁锋区、拜泉县、龙江县)

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

宜春市(丰城市、袁州区、奉新县、铜鼓县、靖安县、宜丰县、樟树市、上高县、万载县、高安市)四平市(双辽市、伊通满族自治县、铁东区、铁西区、梨树县)

通化市(辉南县、通化县、集安市、东昌区、柳河县、梅河口市、二道江区)  克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)

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

抚顺市(新抚区、抚顺县、新宾满族自治县、顺城区、东洲区、清原满族自治县、望花区)

日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)怀化市(洪江市、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、鹤城区、中方县、沅陵县、辰溪县、麻阳苗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县)

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

郑州市(二七区、中原区、惠济区、登封市、新密市、荥阳市、中牟县、金水区、新郑市、巩义市、上街区、管城回族区)

宣城市(郎溪县、宁国市、宣州区、绩溪县、广德市、旌德县、泾县)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

长春市(农安县、榆树市、绿园区、九台区、朝阳区、宽城区、二道区、德惠市、公主岭市、双阳区、南关区)

眉山市(洪雅县、彭山区、青神县、仁寿县、东坡区、丹棱县)

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

百色市(田阳区、隆林各族自治县、凌云县、平果市、西林县、田东县、德保县、靖西市、乐业县、右江区、那坡县、田林县)

新余市(分宜县、渝水区)

吉安市(泰和县、安福县、峡江县、吉水县、吉州区、永新县、新干县、吉安县、井冈山市、永丰县、青原区、万安县、遂川县)

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

扬州市(邗江区、宝应县、仪征市、江都区、广陵区、高邮市)

自贡市(贡井区、富顺县、荣县、大安区、自流井区、沿滩区)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

亳州市(蒙城县、涡阳县、利辛县、谯城区)

黑河市(孙吴县、嫩江市、五大连池市、逊克县、北安市、爱辉区)

　　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。