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广安市(邻水县、武胜县、华蓥市、前锋区、广安区、岳池县)

肇庆市(端州区、封开县、怀集县、四会市、广宁县、鼎湖区、德庆县、高要区)

鞍山市(岫岩满族自治县、台安县、千山区、铁西区、海城市、铁东区、立山区)

阜新市(太平区、阜新蒙古族自治县、彰武县、清河门区、细河区、新邱区、海州区)  朝阳市(建平县、凌源市、北票市、龙城区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区)

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

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

泰州市(姜堰区、靖江市、兴化市、海陵区、泰兴市、高港区)

大理白族自治州(南涧彝族自治县、洱源县、大理市、祥云县、鹤庆县、云龙县、剑川县、宾川县、漾濞彝族自治县、弥渡县、永平县、巍山彝族回族自治县)  孝感市(安陆市、大悟县、应城市、孝南区、汉川市、孝昌县、云梦县)

阳泉市(郊区、矿区、平定县、盂县、城区)

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

云浮市(新兴县、郁南县、云安区、罗定市、云城区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

白银市(平川区、白银区、会宁县、靖远县、景泰县)

阿勒泰地区(吉木乃县、福海县、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市、青河县)

乌兰察布市(丰镇市、四子王旗、察哈尔右翼后旗、集宁区、兴和县、察哈尔右翼中旗、凉城县、商都县、化德县、卓资县、察哈尔右翼前旗)

辽阳市(辽阳县、宏伟区、白塔区、弓长岭区、太子河区、灯塔市、文圣区)

西藏自治区

东莞市

陇南市(西和县、康县、两当县、礼县、徽县、成县、宕昌县、武都区、文县)

果洛藏族自治州(班玛县、玛沁县、达日县、玛多县、久治县、甘德县)

玉林市(福绵区、博白县、北流市、玉州区、兴业县、陆川县、容县)

阳江市(阳东区、阳春市、江城区、阳西县)

淮北市(濉溪县、杜集区、烈山区、相山区)

遵义市(播州区、桐梓县、凤冈县、正安县、仁怀市、汇川区、湄潭县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、余庆县、绥阳县、红花岗区)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、都兰县、天峻县、德令哈市、格尔木市)

阿里地区(改则县、日土县、噶尔县、措勤县、革吉县、普兰县、札达县)

无锡市(新吴区、锡山区、惠山区、梁溪区、滨湖区、宜兴市、江阴市)

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克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区)

延边朝鲜族自治州(和龙市、汪清县、珲春市、安图县、延吉市、敦化市、图们市、龙井市)

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

红河哈尼族彝族自治州(石屏县、元阳县、泸西县、个旧市、蒙自市、绿春县、弥勒市、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、开远市、建水县)  嘉兴市(秀洲区、桐乡市、嘉善县、平湖市、海盐县、南湖区、海宁市)

商洛市(洛南县、山阳县、商州区、丹凤县、柞水县、镇安县、商南县)

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

抚州市(南丰县、乐安县、宜黄县、临川区、崇仁县、东乡区、南城县、广昌县、金溪县、黎川县、资溪县)天津市(滨海新区、津南区、河东区、和平区、河北区、宝坻区、西青区、河西区、红桥区、东丽区、蓟州区、武清区、北辰区、南开区、宁河区、静海区)

石河子市(铁门关市、双河市、胡杨河市、白杨市、图木舒克市、昆玉市、北屯市、五家渠市、阿拉尔市、可克达拉市、新星市)  沧州市(孟村回族自治县、新华区、运河区、献县、南皮县、吴桥县、河间市、任丘市、海兴县、黄骅市、青县、沧县、泊头市、肃宁县、盐山县、东光县)

双鸭山市(宝山区、集贤县、宝清县、岭东区、饶河县、四方台区、尖山区、友谊县)

巴中市(南江县、通江县、恩阳区、平昌县、巴州区)

德阳市(旌阳区、广汉市、什邡市、绵竹市、罗江区、中江县)十堰市(郧西县、张湾区、丹江口市、房县、郧阳区、竹山县、竹溪县、茅箭区)

龙岩市(上杭县、永定区、连城县、漳平市、武平县、新罗区、长汀县)

榆林市(靖边县、横山区、府谷县、榆阳区、米脂县、清涧县、神木市、子洲县、定边县、吴堡县、佳县、绥德县)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

武汉市(蔡甸区、江夏区、武昌区、新洲区、江汉区、江岸区、汉南区、东西湖区、汉阳区、硚口区、青山区、洪山区、黄陂区)

淄博市(张店区、桓台县、沂源县、高青县、临淄区、周村区、淄川区、博山区)

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

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

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

宜昌市(五峰土家族自治县、宜都市、夷陵区、伍家岗区、猇亭区、西陵区、兴山县、枝江市、长阳土家族自治县、秭归县、当阳市、点军区、远安县)

三沙市(西沙区、南沙区)

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

和田地区(洛浦县、和田市、墨玉县、于田县、民丰县、和田县、皮山县、策勒县)

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

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

随州市(随县、广水市、曾都区)

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

　　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。