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

阳泉市(盂县、郊区、城区、平定县、矿区)

防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)

七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)  常州市(溧阳市、钟楼区、金坛区、天宁区、武进区、新北区)

青岛市(平度市、市南区、胶州市、崂山区、即墨区、市北区、城阳区、黄岛区、李沧区、莱西市)

商丘市(永城市、睢县、宁陵县、柘城县、夏邑县、民权县、梁园区、虞城县、睢阳区)

宿迁市(沭阳县、宿城区、宿豫区、泗洪县、泗阳县)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、古丈县、泸溪县、吉首市、花垣县、保靖县、龙山县、永顺县)  绥化市(望奎县、北林区、青冈县、安达市、海伦市、明水县、肇东市、庆安县、绥棱县、兰西县)

惠州市(龙门县、博罗县、惠城区、惠东县、惠阳区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、博乐市、精河县)

丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县)

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

滁州市(来安县、南谯区、定远县、天长市、明光市、全椒县、凤阳县、琅琊区)

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

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

大理白族自治州(洱源县、剑川县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、宾川县、鹤庆县、永平县、漾濞彝族自治县、弥渡县、祥云县、大理市、云龙县)

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

汕头市(潮阳区、潮南区、南澳县、澄海区、龙湖区、金平区、濠江区)

甘孜藏族自治州(九龙县、白玉县、得荣县、德格县、新龙县、稻城县、丹巴县、色达县、巴塘县、道孚县、康定市、乡城县、炉霍县、雅江县、甘孜县、泸定县、石渠县、理塘县)

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

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

泰安市(岱岳区、宁阳县、东平县、泰山区、新泰市、肥城市)

临沂市(平邑县、罗庄区、临沭县、莒南县、郯城县、沂南县、兰山区、河东区、蒙阴县、沂水县、兰陵县、费县)

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

枣庄市(峄城区、滕州市、山亭区、台儿庄区、薛城区、市中区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)

池州市(石台县、贵池区、青阳县、东至县)

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酒泉市(敦煌市、肃北蒙古族自治县、金塔县、玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县)

三沙市(南沙区、西沙区)

鸡西市(密山市、城子河区、滴道区、鸡冠区、梨树区、虎林市、鸡东县、麻山区、恒山区)

白银市(景泰县、平川区、靖远县、白银区、会宁县)  鹤壁市(浚县、淇滨区、山城区、淇县、鹤山区)

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

澳门特别行政区

那曲市(安多县、嘉黎县、色尼区、尼玛县、双湖县、巴青县、索县、班戈县、比如县、聂荣县、申扎县)淮南市(大通区、谢家集区、寿县、八公山区、潘集区、凤台县、田家庵区)

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、九寨沟县、若尔盖县、松潘县、壤塘县、红原县、阿坝县、马尔康市、小金县、茂县、理县、汶川县、金川县)  宿州市(砀山县、泗县、埇桥区、灵璧县、萧县)

西藏自治区

贵港市(桂平市、港南区、平南县、港北区、覃塘区)

内江市(市中区、资中县、隆昌市、东兴区、威远县)开封市(兰考县、尉氏县、通许县、禹王台区、顺河回族区、祥符区、龙亭区、鼓楼区、杞县)

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

绍兴市(越城区、新昌县、上虞区、嵊州市、诸暨市、柯桥区)

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

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

阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)

铁岭市(调兵山市、昌图县、清河区、银州区、铁岭县、西丰县、开原市)

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

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)

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

保定市(安国市、安新县、涞水县、竞秀区、清苑区、博野县、曲阳县、高碑店市、定州市、莲池区、阜平县、容城县、涞源县、雄县、顺平县、易县、唐县、徐水区、望都县、高阳县、蠡县、满城区、涿州市、定兴县)

常德市(津市市、汉寿县、临澧县、桃源县、武陵区、石门县、安乡县、鼎城区、澧县)

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

淄博市(周村区、淄川区、高青县、临淄区、沂源县、张店区、桓台县、博山区)

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

天水市(秦安县、张家川回族自治县、武山县、麦积区、甘谷县、秦州区、清水县)

　　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。