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北京市(怀柔区、丰台区、朝阳区、昌平区、密云区、门头沟区、大兴区、东城区、通州区、房山区、平谷区、石景山区、西城区、顺义区、延庆区、海淀区)

无锡市(宜兴市、新吴区、惠山区、江阴市、滨湖区、锡山区、梁溪区)

延安市(延长县、延川县、洛川县、宝塔区、黄龙县、甘泉县、子长市、黄陵县、富县、吴起县、志丹县、安塞区、宜川县)

贵阳市(云岩区、修文县、南明区、开阳县、观山湖区、息烽县、清镇市、白云区、乌当区、花溪区)  自贡市(贡井区、富顺县、大安区、沿滩区、荣县、自流井区)

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、玉门市、肃北蒙古族自治县、敦煌市、金塔县、瓜州县)

淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)

太原市(古交市、晋源区、清徐县、万柏林区、阳曲县、杏花岭区、娄烦县、尖草坪区、迎泽区、小店区)

天水市(秦安县、麦积区、秦州区、武山县、张家川回族自治县、甘谷县、清水县)  绍兴市(越城区、上虞区、柯桥区、嵊州市、诸暨市、新昌县)

湘潭市(雨湖区、韶山市、湘潭县、湘乡市、岳塘区)

双鸭山市(集贤县、饶河县、四方台区、宝清县、岭东区、友谊县、尖山区、宝山区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

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

渭南市(韩城市、白水县、大荔县、华阴市、澄城县、合阳县、临渭区、华州区、潼关县、富平县、蒲城县)

白山市(长白朝鲜族自治县、临江市、江源区、抚松县、浑江区、靖宇县)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、宁江区、长岭县、乾安县)

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

泸州市(纳溪区、合江县、叙永县、古蔺县、龙马潭区、泸县、江阳区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县)

临汾市(汾西县、浮山县、大宁县、尧都区、洪洞县、蒲县、隰县、安泽县、吉县、翼城县、永和县、乡宁县、曲沃县、侯马市、古县、霍州市、襄汾县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)

盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)

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

金华市(金东区、武义县、兰溪市、磐安县、婺城区、浦江县、义乌市、永康市、东阳市)

淮南市(大通区、潘集区、凤台县、寿县、谢家集区、田家庵区、八公山区)

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

菏泽市(郓城县、单县、成武县、巨野县、牡丹区、定陶区、东明县、曹县、鄄城县)

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银川市(永宁县、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、兴庆区)

济源市

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、宣恩县、巴东县、建始县、来凤县、利川市、恩施市、鹤峰县)

秦皇岛市(抚宁区、青龙满族自治县、北戴河区、卢龙县、山海关区、昌黎县、海港区)  宁波市(海曙区、北仑区、鄞州区、慈溪市、镇海区、象山县、奉化区、江北区、余姚市、宁海县)

连云港市(灌云县、东海县、连云区、海州区、赣榆区、灌南县)

郴州市(永兴县、桂东县、汝城县、安仁县、桂阳县、宜章县、资兴市、北湖区、苏仙区、临武县、嘉禾县)

西安市(临潼区、雁塔区、新城区、碑林区、高陵区、莲湖区、鄠邑区、长安区、周至县、未央区、阎良区、灞桥区、蓝田县)济宁市(曲阜市、汶上县、金乡县、梁山县、兖州区、嘉祥县、泗水县、任城区、鱼台县、微山县、邹城市)

五指山市(昌江黎族自治县、临高县、琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、万宁市、白沙黎族自治县、定安县、琼海市、澄迈县、文昌市、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、东方市、乐东黎族自治县)  铜川市(王益区、耀州区、印台区、宜君县)

保山市(腾冲市、隆阳区、昌宁县、施甸县、龙陵县)

邯郸市(魏县、邱县、峰峰矿区、邯山区、馆陶县、永年区、武安市、涉县、复兴区、曲周县、鸡泽县、丛台区、磁县、肥乡区、成安县、广平县、临漳县、大名县)

运城市(新绛县、芮城县、临猗县、万荣县、平陆县、闻喜县、盐湖区、垣曲县、绛县、永济市、河津市、稷山县、夏县)日喀则市(仲巴县、仁布县、康马县、江孜县、昂仁县、谢通门县、亚东县、吉隆县、定日县、萨嘎县、定结县、岗巴县、聂拉木县、桑珠孜区、白朗县、南木林县、拉孜县、萨迦县)

宁德市(霞浦县、古田县、福鼎市、柘荣县、蕉城区、福安市、周宁县、屏南县、寿宁县)

阜新市(太平区、阜新蒙古族自治县、海州区、彰武县、新邱区、清河门区、细河区)

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

阿里地区(噶尔县、日土县、革吉县、改则县、札达县、措勤县、普兰县)

台州市(黄岩区、三门县、玉环市、温岭市、路桥区、椒江区、天台县、仙居县、临海市)

黄石市(下陆区、铁山区、大冶市、阳新县、西塞山区、黄石港区)

黄山市(屯溪区、徽州区、歙县、休宁县、祁门县、黄山区、黟县)

庆阳市(宁县、合水县、西峰区、正宁县、庆城县、镇原县、环县、华池县)

绵阳市(盐亭县、平武县、游仙区、涪城区、北川羌族自治县、三台县、安州区、江油市、梓潼县)

钦州市(浦北县、灵山县、钦北区、钦南区)

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

德阳市(中江县、绵竹市、旌阳区、广汉市、罗江区、什邡市)

六安市(霍邱县、裕安区、金寨县、金安区、霍山县、舒城县、叶集区)

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

宜昌市(当阳市、远安县、兴山县、五峰土家族自治县、点军区、宜都市、伍家岗区、夷陵区、秭归县、西陵区、长阳土家族自治县、猇亭区、枝江市)

阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、阿勒泰市、青河县、吉木乃县、哈巴河县、福海县)

　　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。