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阳江市(阳春市、阳西县、阳东区、江城区)

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

黑河市(孙吴县、北安市、逊克县、爱辉区、嫩江市、五大连池市)

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

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

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

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)佳木斯市(郊区、向阳区、前进区、抚远市、桦川县、桦南县、东风区、富锦市、同江市、汤原县)

重庆市(长寿区、秀山土家族苗族自治县、南岸区、忠县、合川区、南川区、涪陵区、荣昌区、沙坪坝区、渝北区、渝中区、江北区、潼南区、垫江县、石柱土家族自治县、璧山区、大足区、城口县、开州区、铜梁区、奉节县、彭水苗族土家族自治县、云阳县、巫山县、大渡口区、九龙坡区、万州区、梁平区、黔江区、酉阳土家族苗族自治县、江津区、巴南区、巫溪县、綦江区、丰都县、永川区、北碚区、武隆区)  郑州市(新郑市、二七区、新密市、管城回族区、登封市、荥阳市、巩义市、中牟县、中原区、金水区、上街区、惠济区)

吉林市(桦甸市、永吉县、丰满区、昌邑区、船营区、蛟河市、舒兰市、磐石市、龙潭区)

毕节市(纳雍县、大方县、赫章县、黔西市、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、七星关区)

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

牡丹江市(穆棱市、阳明区、东宁市、宁安市、爱民区、海林市、东安区、绥芬河市、西安区、林口县)

喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、伽师县、疏勒县、巴楚县、泽普县、喀什市、疏附县、英吉沙县、叶城县、麦盖提县、岳普湖县)

杭州市(淳安县、上城区、临安区、滨江区、西湖区、萧山区、余杭区、临平区、钱塘区、富阳区、桐庐县、建德市、拱墅区)

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

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

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

果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、班玛县、久治县、甘德县、达日县)

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

锦州市(黑山县、义县、北镇市、太和区、古塔区、凌河区、凌海市)

济南市(天桥区、市中区、槐荫区、历城区、钢城区、章丘区、长清区、历下区、商河县、莱芜区、济阳区、平阴县)

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

河池市(天峨县、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、宜州区、南丹县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、凤山县、罗城仫佬族自治县、东兰县、金城江区)

长治市(平顺县、上党区、潞州区、黎城县、武乡县、屯留区、潞城区、沁县、长子县、襄垣县、壶关县、沁源县)

朔州市(怀仁市、应县、山阴县、朔城区、平鲁区、右玉县)

滁州市(南谯区、天长市、凤阳县、全椒县、琅琊区、明光市、来安县、定远县)

西藏自治区

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贵港市(覃塘区、港北区、平南县、港南区、桂平市)

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

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

怀化市(溆浦县、会同县、洪江市、沅陵县、通道侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、中方县、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县)  双鸭山市(岭东区、宝清县、四方台区、友谊县、宝山区、饶河县、集贤县、尖山区)

湛江市(雷州市、徐闻县、麻章区、霞山区、廉江市、赤坎区、遂溪县、吴川市、坡头区)

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

玉溪市(红塔区、峨山彝族自治县、通海县、江川区、澄江市、易门县、新平彝族傣族自治县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县)海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、天峻县、乌兰县、德令哈市、格尔木市)

阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、松潘县、汶川县、马尔康市、阿坝县、金川县、九寨沟县、茂县、黑水县、理县、红原县、壤塘县、小金县)  定西市(陇西县、安定区、岷县、通渭县、临洮县、渭源县、漳县)

宣城市(宁国市、宣州区、广德市、郎溪县、旌德县、绩溪县、泾县)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

绍兴市(越城区、嵊州市、诸暨市、上虞区、柯桥区、新昌县)大连市(普兰店区、旅顺口区、沙河口区、中山区、甘井子区、西岗区、瓦房店市、长海县、庄河市、金州区)

长春市(榆树市、朝阳区、南关区、公主岭市、农安县、绿园区、宽城区、二道区、德惠市、九台区、双阳区)

齐齐哈尔市(泰来县、龙沙区、建华区、富拉尔基区、拜泉县、龙江县、梅里斯达斡尔族区、克东县、依安县、碾子山区、克山县、富裕县、甘南县、讷河市、铁锋区、昂昂溪区)

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

黔南布依族苗族自治州(荔波县、罗甸县、福泉市、长顺县、龙里县、都匀市、惠水县、三都水族自治县、贵定县、瓮安县、平塘县、独山县)

舟山市(定海区、普陀区、岱山县、嵊泗县)

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

本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、明山区、平山区)

上海市(徐汇区、松江区、普陀区、静安区、长宁区、虹口区、闵行区、宝山区、崇明区、奉贤区、青浦区、杨浦区、嘉定区、黄浦区、金山区、浦东新区)

那曲市(比如县、嘉黎县、色尼区、申扎县、聂荣县、巴青县、索县、尼玛县、安多县、班戈县、双湖县)

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

辽阳市(宏伟区、弓长岭区、灯塔市、文圣区、白塔区、辽阳县、太子河区)

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

忻州市(定襄县、神池县、河曲县、静乐县、代县、五寨县、繁峙县、原平市、宁武县、五台县、保德县、岢岚县、偏关县、忻府区)

合肥市(瑶海区、包河区、庐江县、长丰县、肥西县、巢湖市、庐阳区、蜀山区、肥东县)

石家庄市(高邑县、井陉县、深泽县、灵寿县、晋州市、长安区、赞皇县、平山县、正定县、井陉矿区、行唐县、新乐市、裕华区、桥西区、无极县、藁城区、赵县、元氏县、辛集市、新华区、鹿泉区、栾城区)

葫芦岛市(绥中县、兴城市、连山区、建昌县、龙港区、南票区)

　　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。