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衢州市(开化县、江山市、衢江区、龙游县、柯城区、常山县)

新余市(渝水区、分宜县)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、和政县、临夏县、广河县、临夏市、东乡族自治县、永靖县)

烟台市(莱山区、龙口市、栖霞市、莱州市、莱阳市、海阳市、牟平区、蓬莱区、芝罘区、福山区、招远市)  聊城市(东阿县、高唐县、临清市、东昌府区、阳谷县、冠县、茌平区、莘县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

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

盘锦市(双台子区、盘山县、兴隆台区、大洼区)

本溪市(平山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、明山区、桓仁满族自治县)  果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、玛多县、班玛县、甘德县、久治县)

漳州市(南靖县、龙文区、芗城区、漳浦县、云霄县、龙海区、华安县、东山县、长泰区、平和县、诏安县)

七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、阿荣旗、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、牙克石市、根河市、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、满洲里市、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗)

攀枝花市(西区、东区、米易县、盐边县、仁和区)

巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、库尔勒市、和硕县、尉犁县、博湖县、若羌县、且末县、焉耆回族自治县、和静县)

达州市(万源市、通川区、大竹县、渠县、达川区、宣汉县、开江县)

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

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

张家口市(阳原县、赤城县、沽源县、尚义县、桥西区、康保县、怀安县、蔚县、崇礼区、怀来县、桥东区、宣化区、涿鹿县、张北县、万全区、下花园区)

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

宁波市(江北区、慈溪市、奉化区、北仑区、海曙区、宁海县、余姚市、镇海区、象山县、鄞州区)

广安市(广安区、武胜县、前锋区、岳池县、华蓥市、邻水县)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

海东市(循化撒拉族自治县、平安区、互助土族自治县、乐都区、化隆回族自治县、民和回族土族自治县)

白城市(洮北区、通榆县、镇赉县、大安市、洮南市)

龙岩市(漳平市、武平县、连城县、永定区、新罗区、长汀县、上杭县)

石河子市(阿拉尔市、昆玉市、北屯市、双河市、白杨市、铁门关市、图木舒克市、可克达拉市、五家渠市、新星市、胡杨河市)

广元市(苍溪县、青川县、朝天区、利州区、旺苍县、昭化区、剑阁县)

济源市

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哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

安阳市(汤阴县、殷都区、北关区、内黄县、文峰区、安阳县、龙安区、滑县、林州市)

德州市(武城县、禹城市、庆云县、齐河县、宁津县、乐陵市、平原县、夏津县、陵城区、临邑县、德城区)

山南市(扎囊县、乃东区、加查县、桑日县、曲松县、洛扎县、隆子县、措美县、琼结县、错那市、贡嘎县、浪卡子县)  锦州市(古塔区、凌海市、义县、北镇市、黑山县、太和区、凌河区)

大理白族自治州(永平县、漾濞彝族自治县、洱源县、剑川县、南涧彝族自治县、祥云县、宾川县、弥渡县、云龙县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、大理市)

常州市(新北区、钟楼区、天宁区、溧阳市、金坛区、武进区)

阜新市(细河区、新邱区、海州区、彰武县、太平区、阜新蒙古族自治县、清河门区)红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、绿春县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、红河县、河口瑶族自治县、元阳县、开远市、弥勒市、蒙自市、泸西县、个旧市)

锡林郭勒盟(苏尼特左旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、多伦县、锡林浩特市、正镶白旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、镶黄旗、正蓝旗)  阿坝藏族羌族自治州(小金县、九寨沟县、若尔盖县、红原县、汶川县、松潘县、阿坝县、理县、壤塘县、马尔康市、黑水县、金川县、茂县)

三明市(建宁县、大田县、将乐县、永安市、沙县区、三元区、宁化县、清流县、尤溪县、明溪县、泰宁县)

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

盐城市(盐都区、滨海县、大丰区、东台市、建湖县、射阳县、亭湖区、阜宁县、响水县)朝阳市(双塔区、凌源市、建平县、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、朝阳县)

昭通市(永善县、昭阳区、威信县、鲁甸县、巧家县、大关县、镇雄县、盐津县、绥江县、水富市、彝良县)

来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区、合山市、象州县)

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

汉中市(西乡县、佛坪县、宁强县、南郑区、城固县、镇巴县、留坝县、略阳县、汉台区、勉县、洋县)

铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)

崇左市(龙州县、大新县、江州区、凭祥市、宁明县、天等县、扶绥县)

鹤壁市(鹤山区、浚县、淇县、山城区、淇滨区)

昌都市(类乌齐县、江达县、芒康县、八宿县、丁青县、左贡县、洛隆县、边坝县、察雅县、贡觉县、卡若区)

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

邵阳市(北塔区、城步苗族自治县、绥宁县、大祥区、武冈市、新邵县、洞口县、邵阳县、隆回县、新宁县、邵东市、双清区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

怀化市(溆浦县、中方县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、辰溪县、会同县、沅陵县、通道侗族自治县、洪江市、鹤城区、靖州苗族侗族自治县)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县)

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

徐州市(铜山区、睢宁县、鼓楼区、新沂市、泉山区、云龙区、丰县、邳州市、沛县、贾汪区)

贺州市(昭平县、钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区)

　　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。