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

三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)

泸州市(合江县、纳溪区、叙永县、泸县、古蔺县、龙马潭区、江阳区)

恩施土家族苗族自治州(来凤县、宣恩县、利川市、恩施市、鹤峰县、建始县、咸丰县、巴东县)  文山壮族苗族自治州(富宁县、砚山县、丘北县、广南县、马关县、文山市、麻栗坡县、西畴县)

济源市

景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)

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

吉林市(船营区、磐石市、永吉县、丰满区、昌邑区、舒兰市、桦甸市、蛟河市、龙潭区)  资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

信阳市(潢川县、浉河区、新县、商城县、罗山县、息县、淮滨县、光山县、固始县、平桥区)

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

泰州市(高港区、姜堰区、泰兴市、海陵区、靖江市、兴化市)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

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

七台河市(勃利县、茄子河区、桃山区、新兴区)

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

普洱市(墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、金川县、九寨沟县、若尔盖县、马尔康市、松潘县、壤塘县、茂县、汶川县、理县、阿坝县、红原县、小金县)

河源市(连平县、源城区、紫金县、龙川县、和平县、东源县)

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

黔西南布依族苗族自治州(册亨县、普安县、兴仁市、安龙县、晴隆县、望谟县、兴义市、贞丰县)

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

达州市(通川区、宣汉县、达川区、开江县、渠县、大竹县、万源市)

商洛市(商南县、柞水县、洛南县、镇安县、丹凤县、商州区、山阳县)

固原市(隆德县、西吉县、彭阳县、原州区、泾源县)

滨州市(阳信县、博兴县、邹平市、惠民县、沾化区、无棣县、滨城区)

自贡市(沿滩区、贡井区、大安区、自流井区、荣县、富顺县)

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眉山市(青神县、洪雅县、彭山区、仁寿县、东坡区、丹棱县)

揭阳市(揭东区、普宁市、揭西县、榕城区、惠来县)

南阳市(南召县、宛城区、唐河县、内乡县、新野县、卧龙区、邓州市、淅川县、西峡县、桐柏县、镇平县、社旗县、方城县)  漯河市(临颍县、舞阳县、郾城区、源汇区、召陵区)

甘南藏族自治州(卓尼县、合作市、玛曲县、夏河县、临潭县、碌曲县、舟曲县、迭部县)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

惠州市(惠阳区、惠城区、博罗县、惠东县、龙门县)宜昌市(西陵区、宜都市、兴山县、远安县、当阳市、点军区、伍家岗区、五峰土家族自治县、枝江市、秭归县、夷陵区、猇亭区、长阳土家族自治县)

镇江市(丹徒区、京口区、句容市、扬中市、丹阳市、润州区)  漳州市(南靖县、长泰区、云霄县、平和县、龙海区、华安县、龙文区、东山县、诏安县、芗城区、漳浦县)

铜川市(耀州区、宜君县、印台区、王益区)

江门市(开平市、台山市、新会区、江海区、恩平市、蓬江区、鹤山市)

长沙市(望城区、雨花区、天心区、岳麓区、开福区、宁乡市、浏阳市、芙蓉区、长沙县)玉林市(博白县、兴业县、容县、北流市、陆川县、玉州区、福绵区)

朝阳市(双塔区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、凌源市、建平县、龙城区)

兰州市(皋兰县、城关区、七里河区、榆中县、西固区、安宁区、永登县、红古区)

荆门市(东宝区、掇刀区、沙洋县、钟祥市、京山市)

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

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

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

抚顺市(新宾满族自治县、东洲区、望花区、抚顺县、清原满族自治县、顺城区、新抚区)

株洲市(炎陵县、芦淞区、天元区、攸县、荷塘区、渌口区、石峰区、醴陵市、茶陵县)

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

淄博市(高青县、淄川区、沂源县、桓台县、张店区、周村区、临淄区、博山区)

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

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

南通市(海门区、启东市、崇川区、如东县、海安市、如皋市、通州区)

无锡市(新吴区、滨湖区、梁溪区、锡山区、江阴市、惠山区、宜兴市)

张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、高台县、临泽县)

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

　　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。