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白城市(洮北区、大安市、镇赉县、洮南市、通榆县)

常州市(武进区、新北区、溧阳市、金坛区、天宁区、钟楼区)

南京市(江宁区、高淳区、鼓楼区、秦淮区、溧水区、浦口区、栖霞区、六合区、建邺区、玄武区、雨花台区)

合肥市(庐江县、巢湖市、长丰县、瑶海区、肥西县、蜀山区、包河区、肥东县、庐阳区)  淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)

淮南市(潘集区、大通区、凤台县、谢家集区、田家庵区、八公山区、寿县)

保山市(龙陵县、隆阳区、施甸县、腾冲市、昌宁县)

承德市(双桥区、滦平县、平泉市、丰宁满族自治县、隆化县、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、承德县、双滦区、兴隆县)芜湖市(弋江区、无为市、鸠江区、繁昌区、南陵县、湾沚区、镜湖区)

温州市(乐清市、泰顺县、龙湾区、文成县、苍南县、洞头区、永嘉县、平阳县、龙港市、瓯海区、鹿城区、瑞安市)  烟台市(栖霞市、莱州市、莱阳市、芝罘区、海阳市、蓬莱区、牟平区、福山区、莱山区、龙口市、招远市)

平凉市(静宁县、崆峒区、崇信县、泾川县、庄浪县、灵台县、华亭市)

大同市(云冈区、阳高县、云州区、浑源县、平城区、灵丘县、新荣区、天镇县、左云县、广灵县)

景德镇市(昌江区、珠山区、乐平市、浮梁县)

兰州市(皋兰县、榆中县、城关区、永登县、红古区、七里河区、西固区、安宁区)

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

四平市(双辽市、伊通满族自治县、梨树县、铁西区、铁东区)

张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)

淮安市(金湖县、涟水县、淮阴区、淮安区、清江浦区、盱眙县、洪泽区)

临沂市(罗庄区、郯城县、费县、平邑县、临沭县、莒南县、蒙阴县、沂水县、沂南县、河东区、兰山区、兰陵县)

松原市(乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县)

澳门特别行政区

茂名市(电白区、信宜市、茂南区、高州市、化州市)

来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、武宣县、忻城县、象州县、兴宾区)

嘉兴市(桐乡市、海宁市、秀洲区、南湖区、平湖市、海盐县、嘉善县)

九江市(修水县、浔阳区、瑞昌市、共青城市、庐山市、濂溪区、武宁县、德安县、柴桑区、彭泽县、都昌县、永修县、湖口县)

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

阿里地区(噶尔县、普兰县、措勤县、日土县、改则县、札达县、革吉县)

果洛藏族自治州(玛多县、班玛县、甘德县、玛沁县、久治县、达日县)

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

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鹤岗市(兴安区、萝北县、工农区、南山区、绥滨县、东山区、兴山区、向阳区)

楚雄彝族自治州(禄丰市、南华县、牟定县、永仁县、双柏县、姚安县、武定县、大姚县、楚雄市、元谋县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)

北京市(延庆区、东城区、海淀区、房山区、昌平区、门头沟区、顺义区、大兴区、西城区、丰台区、平谷区、石景山区、怀柔区、通州区、朝阳区、密云区)  阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

雅安市(石棉县、雨城区、芦山县、天全县、名山区、荥经县、宝兴县、汉源县)

南昌市(东湖区、安义县、红谷滩区、青云谱区、南昌县、进贤县、西湖区、青山湖区、新建区)

汉中市(留坝县、勉县、略阳县、南郑区、镇巴县、宁强县、佛坪县、洋县、汉台区、西乡县、城固县)石河子市(铁门关市、可克达拉市、白杨市、新星市、双河市、昆玉市、图木舒克市、北屯市、阿拉尔市、五家渠市、胡杨河市)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)  南平市(顺昌县、松溪县、政和县、武夷山市、浦城县、邵武市、光泽县、建瓯市、延平区、建阳区)

通辽市(奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、库伦旗、霍林郭勒市)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、德令哈市、格尔木市、茫崖市、乌兰县、都兰县)

潍坊市(诸城市、寿光市、潍城区、昌邑市、高密市、奎文区、临朐县、安丘市、寒亭区、坊子区、昌乐县、青州市)镇江市(丹阳市、润州区、京口区、扬中市、句容市、丹徒区)

福州市(福清市、鼓楼区、晋安区、闽侯县、闽清县、马尾区、台江区、连江县、长乐区、仓山区、平潭县、永泰县、罗源县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

三门峡市(灵宝市、湖滨区、义马市、卢氏县、陕州区、渑池县)

聊城市(东昌府区、东阿县、阳谷县、莘县、茌平区、高唐县、冠县、临清市)

沈阳市(苏家屯区、沈河区、大东区、法库县、康平县、沈北新区、新民市、和平区、于洪区、辽中区、浑南区、皇姑区、铁西区)

韶关市(始兴县、浈江区、南雄市、乐昌市、仁化县、武江区、新丰县、曲江区、翁源县、乳源瑶族自治县)

贵港市(港南区、桂平市、覃塘区、平南县、港北区)

玉溪市(江川区、峨山彝族自治县、红塔区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、新平彝族傣族自治县、通海县、易门县)

庆阳市(环县、合水县、宁县、华池县、镇原县、庆城县、正宁县、西峰区)

玉林市(容县、玉州区、福绵区、陆川县、博白县、北流市、兴业县)

文山壮族苗族自治州(广南县、砚山县、马关县、麻栗坡县、丘北县、西畴县、富宁县、文山市)

辽阳市(白塔区、弓长岭区、文圣区、灯塔市、太子河区、辽阳县、宏伟区)

襄阳市(襄城区、谷城县、老河口市、襄州区、樊城区、宜城市、保康县、南漳县、枣阳市)

呼和浩特市(清水河县、赛罕区、玉泉区、土默特左旗、武川县、回民区、托克托县、和林格尔县、新城区)

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

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

　　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。