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达州市(渠县、通川区、宣汉县、大竹县、万源市、达川区、开江县)

亳州市(涡阳县、蒙城县、利辛县、谯城区)

长沙市(雨花区、宁乡市、长沙县、开福区、岳麓区、望城区、芙蓉区、浏阳市、天心区)

泰州市(靖江市、高港区、兴化市、姜堰区、海陵区、泰兴市)  遵义市(道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、凤冈县、桐梓县、播州区、习水县、仁怀市、赤水市、绥阳县、余庆县、汇川区、湄潭县、正安县)

林芝市(工布江达县、墨脱县、察隅县、波密县、巴宜区、朗县、米林市)

抚州市(资溪县、崇仁县、东乡区、黎川县、南城县、南丰县、乐安县、临川区、宜黄县、广昌县、金溪县)

玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、曲麻莱县、杂多县、称多县、玉树市)

商洛市(丹凤县、商州区、镇安县、商南县、山阳县、柞水县、洛南县)  香港特别行政区

唐山市(滦州市、迁西县、古冶区、乐亭县、丰润区、路南区、丰南区、玉田县、遵化市、迁安市、曹妃甸区、滦南县、开平区、路北区)

池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)

龙岩市(长汀县、连城县、永定区、武平县、漳平市、新罗区、上杭县)

宜春市(奉新县、樟树市、靖安县、万载县、高安市、袁州区、宜丰县、丰城市、铜鼓县、上高县)

兰州市(安宁区、永登县、榆中县、皋兰县、红古区、西固区、七里河区、城关区)

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

昆明市(呈贡区、东川区、官渡区、西山区、富民县、嵩明县、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、五华区、盘龙区、宜良县、安宁市、石林彝族自治县)

鄂尔多斯市(鄂托克旗、康巴什区、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、杭锦旗、乌审旗、东胜区、达拉特旗)

鞍山市(立山区、千山区、海城市、台安县、岫岩满族自治县、铁西区、铁东区)

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

丽水市(云和县、遂昌县、庆元县、青田县、龙泉市、莲都区、景宁畲族自治县、缙云县、松阳县)

阿克苏地区(乌什县、阿瓦提县、库车市、沙雅县、温宿县、柯坪县、拜城县、新和县、阿克苏市)

防城港市(东兴市、防城区、上思县、港口区)

镇江市(句容市、润州区、京口区、丹徒区、丹阳市、扬中市)

宣城市(绩溪县、泾县、郎溪县、广德市、旌德县、宁国市、宣州区)

永州市(江华瑶族自治县、零陵区、宁远县、道县、双牌县、冷水滩区、蓝山县、江永县、东安县、祁阳市、新田县)

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

锡林郭勒盟(太仆寺旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、镶黄旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、二连浩特市)

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

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乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

中山市

六安市(霍山县、霍邱县、叶集区、舒城县、裕安区、金安区、金寨县)

泰安市(岱岳区、肥城市、新泰市、泰山区、宁阳县、东平县)  喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、英吉沙县、岳普湖县、喀什市、麦盖提县、疏勒县、叶城县、疏附县、莎车县、伽师县、泽普县)

拉萨市(城关区、当雄县、曲水县、堆龙德庆区、尼木县、林周县、达孜区、墨竹工卡县)

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

定西市(渭源县、临洮县、岷县、安定区、通渭县、陇西县、漳县)临汾市(霍州市、大宁县、永和县、蒲县、汾西县、吉县、安泽县、隰县、乡宁县、襄汾县、侯马市、浮山县、古县、曲沃县、洪洞县、翼城县、尧都区)

嘉峪关市  衡阳市(南岳区、祁东县、衡南县、衡阳县、常宁市、雁峰区、衡山县、耒阳市、蒸湘区、珠晖区、衡东县、石鼓区)

淮南市(大通区、八公山区、寿县、凤台县、谢家集区、潘集区、田家庵区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、鄂伦春自治旗、牙克石市、满洲里市、扎兰屯市、阿荣旗、额尔古纳市、海拉尔区、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市)日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

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

惠州市(惠东县、惠阳区、博罗县、惠城区、龙门县)

鹤壁市(浚县、淇县、淇滨区、鹤山区、山城区)

天水市(麦积区、张家川回族自治县、清水县、秦安县、武山县、秦州区、甘谷县)

朔州市(朔城区、山阴县、应县、右玉县、平鲁区、怀仁市)

成都市(都江堰市、成华区、崇州市、金堂县、双流区、青羊区、新津区、大邑县、金牛区、郫都区、蒲江县、武侯区、龙泉驿区、锦江区、青白江区、彭州市、温江区、简阳市、新都区、邛崃市)

晋城市(城区、陵川县、沁水县、高平市、泽州县、阳城县)

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

伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、新源县、霍尔果斯市、昭苏县、巩留县、特克斯县、霍城县、伊宁县、伊宁市、奎屯市)

南通市(海安市、崇川区、通州区、如东县、如皋市、海门区、启东市)

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

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

广元市(昭化区、苍溪县、旺苍县、青川县、利州区、朝天区、剑阁县)

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

遂宁市(船山区、射洪市、大英县、安居区、蓬溪县)

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

　　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。