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襄阳市(襄州区、宜城市、襄城区、老河口市、南漳县、樊城区、谷城县、保康县、枣阳市)

自贡市(荣县、贡井区、富顺县、沿滩区、大安区、自流井区)

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

深圳市(光明区、罗湖区、龙岗区、宝安区、龙华区、坪山区、福田区、南山区、盐田区)  阿克苏地区(温宿县、柯坪县、阿克苏市、乌什县、新和县、沙雅县、拜城县、库车市、阿瓦提县)

玉溪市(红塔区、新平彝族傣族自治县、华宁县、澄江市、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、易门县、江川区)

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

山南市(琼结县、浪卡子县、加查县、贡嘎县、扎囊县、曲松县、错那市、乃东区、桑日县、措美县、隆子县、洛扎县)

喀什地区(泽普县、莎车县、英吉沙县、岳普湖县、叶城县、伽师县、巴楚县、疏附县、疏勒县、麦盖提县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县)  抚州市(金溪县、南丰县、崇仁县、宜黄县、广昌县、黎川县、南城县、东乡区、乐安县、资溪县、临川区)

淄博市(张店区、沂源县、淄川区、博山区、桓台县、高青县、周村区、临淄区)

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)

揭阳市(榕城区、揭东区、惠来县、揭西县、普宁市)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

岳阳市(岳阳县、华容县、云溪区、汨罗市、临湘市、岳阳楼区、湘阴县、平江县、君山区)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

梧州市(藤县、龙圩区、岑溪市、万秀区、苍梧县、蒙山县、长洲区)

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

清远市(佛冈县、英德市、阳山县、连山壮族瑶族自治县、连州市、清新区、清城区、连南瑶族自治县)

三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)

咸阳市(武功县、长武县、秦都区、旬邑县、三原县、泾阳县、彬州市、兴平市、杨陵区、永寿县、淳化县、乾县、礼泉县、渭城区)

龙岩市(连城县、永定区、武平县、新罗区、上杭县、漳平市、长汀县)

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

莆田市(仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区、涵江区)

宁夏回族自治区

平顶山市(汝州市、叶县、郏县、鲁山县、新华区、舞钢市、湛河区、卫东区、宝丰县、石龙区)

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

黄冈市(团风县、黄梅县、蕲春县、武穴市、麻城市、黄州区、红安县、罗田县、英山县、浠水县)

阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)

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孝感市(汉川市、大悟县、孝昌县、应城市、安陆市、孝南区、云梦县)

松原市(乾安县、宁江区、长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

黄石市(西塞山区、铁山区、大冶市、阳新县、下陆区、黄石港区)

绍兴市(嵊州市、诸暨市、柯桥区、上虞区、新昌县、越城区)  通化市(二道江区、通化县、辉南县、东昌区、梅河口市、柳河县、集安市)

海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)

西安市(临潼区、长安区、蓝田县、莲湖区、灞桥区、碑林区、雁塔区、鄠邑区、未央区、高陵区、周至县、阎良区、新城区)

宜宾市(高县、筠连县、翠屏区、江安县、兴文县、屏山县、叙州区、长宁县、珙县、南溪区)德阳市(广汉市、绵竹市、旌阳区、中江县、什邡市、罗江区)

拉萨市(达孜区、城关区、曲水县、林周县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、当雄县、尼木县)  安顺市(普定县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)

新余市(分宜县、渝水区)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

贵港市(平南县、港南区、覃塘区、桂平市、港北区)银川市(金凤区、兴庆区、灵武市、贺兰县、西夏区、永宁县)

攀枝花市(盐边县、仁和区、米易县、西区、东区)

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

荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、沙洋县、东宝区)

塔城地区(乌苏市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、额敏县、沙湾市、裕民县)

嘉兴市(秀洲区、嘉善县、平湖市、桐乡市、南湖区、海宁市、海盐县)

白银市(会宁县、景泰县、平川区、靖远县、白银区)

廊坊市(安次区、文安县、固安县、永清县、大厂回族自治县、三河市、广阳区、香河县、霸州市、大城县)

厦门市(海沧区、翔安区、同安区、集美区、思明区、湖里区)

包头市(固阳县、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、青山区、白云鄂博矿区、石拐区、昆都仑区、东河区、九原区)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

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

三门峡市(义马市、湖滨区、卢氏县、灵宝市、陕州区、渑池县)

贵阳市(南明区、乌当区、清镇市、修文县、开阳县、白云区、花溪区、观山湖区、云岩区、息烽县)

扬州市(邗江区、宝应县、仪征市、广陵区、高邮市、江都区)

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

滁州市(琅琊区、南谯区、全椒县、来安县、明光市、凤阳县、天长市、定远县)

　　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。