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伊犁哈萨克自治州(昭苏县、尼勒克县、新源县、巩留县、霍城县、伊宁市、霍尔果斯市、特克斯县、伊宁县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
乌鲁木齐市(天山区、乌鲁木齐县、达坂城区、头屯河区、沙依巴克区、新市区、米东区、水磨沟区)
开封市(龙亭区、尉氏县、兰考县、祥符区、顺河回族区、通许县、鼓楼区、禹王台区、杞县)
泸州市(泸县、龙马潭区、江阳区、合江县、叙永县、纳溪区、古蔺县)
云浮市(郁南县、新兴县、云城区、罗定市、云安区)
铁岭市(银州区、昌图县、开原市、调兵山市、铁岭县、清河区、西丰县)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、尉犁县、轮台县、和硕县、焉耆回族自治县、和静县、库尔勒市、若羌县、博湖县)
凉山彝族自治州(冕宁县、越西县、金阳县、盐源县、西昌市、甘洛县、德昌县、普格县、美姑县、会东县、喜德县、会理市、昭觉县、雷波县、布拖县、宁南县、木里藏族自治县)
广元市(利州区、苍溪县、旺苍县、朝天区、昭化区、剑阁县、青川县)
普洱市(澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)
河源市(东源县、源城区、连平县、龙川县、和平县、紫金县)
葫芦岛市(建昌县、龙港区、南票区、绥中县、兴城市、连山区)
肇庆市(鼎湖区、广宁县、高要区、四会市、德庆县、怀集县、端州区、封开县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)
泉州市(鲤城区、洛江区、丰泽区、南安市、永春县、石狮市、安溪县、德化县、泉港区、惠安县、金门县、晋江市)
阿勒泰地区(布尔津县、哈巴河县、吉木乃县、福海县、富蕴县、青河县、阿勒泰市)
清远市(连州市、英德市、佛冈县、阳山县、清新区、连山壮族瑶族自治县、清城区、连南瑶族自治县)
安庆市(岳西县、太湖县、桐城市、怀宁县、望江县、迎江区、潜山市、大观区、宜秀区、宿松县)
绵阳市(盐亭县、北川羌族自治县、江油市、涪城区、三台县、平武县、梓潼县、游仙区、安州区)
舟山市(岱山县、嵊泗县、定海区、普陀区)
北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)
宜宾市(兴文县、南溪区、高县、江安县、翠屏区、叙州区、珙县、屏山县、筠连县、长宁县)
楚雄彝族自治州(姚安县、牟定县、禄丰市、南华县、武定县、双柏县、大姚县、元谋县、永仁县、楚雄市)
海东市(民和回族土族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、平安区、循化撒拉族自治县)
辽阳市(灯塔市、弓长岭区、白塔区、太子河区、文圣区、宏伟区、辽阳县)
商丘市(永城市、睢阳区、柘城县、夏邑县、梁园区、虞城县、睢县、宁陵县、民权县)
文山壮族苗族自治州(富宁县、马关县、丘北县、砚山县、文山市、麻栗坡县、西畴县、广南县)
宝鸡市(金台区、太白县、麟游县、陈仓区、眉县、扶风县、千阳县、凤翔区、渭滨区、岐山县、陇县、凤县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
晋中市(榆次区、祁县、昔阳县、寿阳县、介休市、左权县、平遥县、灵石县、和顺县、榆社县、太谷区)
宜春市(高安市、上高县、袁州区、靖安县、丰城市、铜鼓县、樟树市、奉新县、万载县、宜丰县)
昌吉回族自治州(阜康市、吉木萨尔县、昌吉市、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县)
成都市(温江区、崇州市、成华区、青羊区、简阳市、金牛区、蒲江县、邛崃市、新津区、武侯区、青白江区、大邑县、新都区、金堂县、龙泉驿区、郫都区、锦江区、双流区、彭州市、都江堰市)
贵港市(港南区、港北区、桂平市、覃塘区、平南县)
玉林市(北流市、博白县、陆川县、玉州区、福绵区、容县、兴业县)
黑河市(逊克县、北安市、孙吴县、爱辉区、嫩江市、五大连池市)
东莞市
东营市(河口区、广饶县、东营区、利津县、垦利区)
日喀则市(仲巴县、拉孜县、桑珠孜区、谢通门县、定结县、亚东县、吉隆县、萨嘎县、萨迦县、定日县、康马县、南木林县、白朗县、岗巴县、聂拉木县、江孜县、仁布县、昂仁县)
无锡市(江阴市、滨湖区、锡山区、新吴区、宜兴市、梁溪区、惠山区)
山南市(措美县、洛扎县、错那市、隆子县、加查县、曲松县、扎囊县、浪卡子县、乃东区、贡嘎县、琼结县、桑日县)
运城市(新绛县、平陆县、芮城县、夏县、万荣县、河津市、闻喜县、永济市、垣曲县、绛县、盐湖区、临猗县、稷山县)
六盘水市(水城区、盘州市、六枝特区、钟山区)
甘孜藏族自治州(理塘县、巴塘县、炉霍县、德格县、雅江县、新龙县、得荣县、康定市、甘孜县、乡城县、丹巴县、石渠县、九龙县、道孚县、泸定县、稻城县、色达县、白玉县)
南宁市(横州市、邕宁区、宾阳县、上林县、武鸣区、隆安县、青秀区、兴宁区、马山县、江南区、良庆区、西乡塘区)
郑州市(新郑市、金水区、中原区、登封市、荥阳市、新密市、中牟县、惠济区、上街区、巩义市、二七区、管城回族区)
唐山市(玉田县、滦南县、迁西县、路南区、迁安市、曹妃甸区、丰南区、开平区、滦州市、丰润区、乐亭县、古冶区、路北区、遵化市)
淮南市(凤台县、田家庵区、潘集区、寿县、大通区、谢家集区、八公山区)
昆明市(五华区、安宁市、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、东川区、富民县、宜良县、盘龙区、呈贡区、晋宁区、西山区、官渡区、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县)
南阳市(内乡县、唐河县、桐柏县、淅川县、宛城区、西峡县、社旗县、方城县、卧龙区、新野县、镇平县、南召县、邓州市)
枣庄市(市中区、山亭区、台儿庄区、峄城区、薛城区、滕州市)
丽水市(景宁畲族自治县、龙泉市、庆元县、缙云县、莲都区、松阳县、云和县、遂昌县、青田县)
武汉市(东西湖区、江汉区、武昌区、青山区、硚口区、蔡甸区、汉南区、黄陂区、洪山区、江岸区、汉阳区、江夏区、新洲区)
三明市(三元区、沙县区、宁化县、泰宁县、建宁县、大田县、将乐县、永安市、清流县、明溪县、尤溪县)
通辽市(科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、库伦旗)
张掖市(甘州区、肃南裕固族自治县、高台县、山丹县、民乐县、临泽县)
宣城市(广德市、宁国市、泾县、宣州区、郎溪县、绩溪县、旌德县)
宿州市(萧县、砀山县、泗县、灵璧县、埇桥区)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)
丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区、华坪县)
广西壮族自治区
呼和浩特市(清水河县、土默特左旗、武川县、回民区、玉泉区、托克托县、新城区、赛罕区、和林格尔县)
石河子市(可克达拉市、白杨市、铁门关市、图木舒克市、北屯市、新星市、胡杨河市、阿拉尔市、五家渠市、双河市、昆玉市)
本溪市(本溪满族自治县、明山区、南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区)
青岛市(黄岛区、城阳区、平度市、市南区、即墨区、莱西市、胶州市、市北区、李沧区、崂山区)
惠州市(惠阳区、博罗县、惠东县、龙门县、惠城区)
娄底市(涟源市、冷水江市、娄星区、新化县、双峰县)
五指山市(文昌市、澄迈县、定安县、昌江黎族自治县、东方市、琼海市、白沙黎族自治县、临高县、乐东黎族自治县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、万宁市)
昭通市(昭阳区、永善县、水富市、威信县、镇雄县、巧家县、彝良县、绥江县、鲁甸县、盐津县、大关县)
深圳市(福田区、南山区、宝安区、龙华区、盐田区、龙岗区、罗湖区、坪山区、光明区)
聊城市(阳谷县、高唐县、东阿县、茌平区、临清市、莘县、东昌府区、冠县)
济源市
威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)
铜川市(印台区、耀州区、宜君县、王益区)
黄石市(下陆区、大冶市、黄石港区、阳新县、西塞山区、铁山区)
嘉兴市(秀洲区、南湖区、海盐县、海宁市、平湖市、嘉善县、桐乡市)
杭州市(拱墅区、余杭区、桐庐县、临平区、西湖区、富阳区、滨江区、上城区、建德市、钱塘区、萧山区、临安区、淳安县)
临夏回族自治州(东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、广河县、永靖县、临夏县、临夏市、康乐县)
辽源市(西安区、东辽县、龙山区、东丰县)
沧州市(孟村回族自治县、河间市、黄骅市、吴桥县、献县、沧县、盐山县、新华区、任丘市、运河区、青县、海兴县、东光县、南皮县、肃宁县、泊头市)
许昌市(长葛市、魏都区、建安区、鄢陵县、襄城县、禹州市)
三沙市(南沙区、西沙区)
绥化市(青冈县、兰西县、海伦市、安达市、望奎县、绥棱县、北林区、肇东市、明水县、庆安县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)
连云港市(灌南县、东海县、灌云县、连云区、赣榆区、海州区)
酒泉市(敦煌市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、瓜州县、肃北蒙古族自治县、玉门市)
怀化市(辰溪县、通道侗族自治县、沅陵县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、溆浦县、鹤城区、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、会同县、中方县、洪江市)
六安市(金安区、霍邱县、金寨县、叶集区、霍山县、舒城县、裕安区)
喀什地区(疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、英吉沙县、伽师县、岳普湖县、喀什市、莎车县、巴楚县、泽普县、叶城县、麦盖提县)
眉山市(洪雅县、仁寿县、东坡区、青神县、彭山区、丹棱县)
果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、班玛县、玛多县、久治县、达日县)
大理白族自治州(祥云县、宾川县、巍山彝族回族自治县、永平县、大理市、剑川县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、云龙县、南涧彝族自治县、洱源县、弥渡县)
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滁州市(凤阳县、天长市、南谯区、全椒县、明光市、来安县、定远县、琅琊区)
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茂名市(高州市、茂南区、信宜市、电白区、化州市)
南平市(建阳区、建瓯市、邵武市、光泽县、松溪县、顺昌县、延平区、武夷山市、浦城县、政和县)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、突泉县、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗)
延安市(黄龙县、宝塔区、志丹县、延长县、富县、甘泉县、延川县、黄陵县、宜川县、洛川县、子长市、安塞区、吴起县)
孝感市(孝南区、应城市、汉川市、孝昌县、云梦县、安陆市、大悟县)
苏州市(姑苏区、太仓市、常熟市、昆山市、虎丘区、张家港市、吴中区、相城区、吴江区)
固原市(西吉县、隆德县、泾源县、原州区、彭阳县)
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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