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沈阳市(新民市、康平县、法库县、和平区、苏家屯区、大东区、皇姑区、于洪区、辽中区、沈河区、铁西区、沈北新区、浑南区)
贵港市(平南县、桂平市、港北区、港南区、覃塘区)
营口市(鲅鱼圈区、大石桥市、老边区、站前区、西市区、盖州市)
开封市(祥符区、通许县、龙亭区、杞县、禹王台区、兰考县、鼓楼区、尉氏县、顺河回族区)
毕节市(赫章县、织金县、大方县、纳雍县、黔西市、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区)
达州市(渠县、通川区、万源市、开江县、达川区、大竹县、宣汉县)
晋城市(城区、阳城县、陵川县、高平市、沁水县、泽州县)
淮南市(凤台县、谢家集区、潘集区、八公山区、寿县、田家庵区、大通区)
大理白族自治州(永平县、宾川县、大理市、云龙县、鹤庆县、剑川县、祥云县、漾濞彝族自治县、洱源县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县)
芜湖市(弋江区、繁昌区、无为市、湾沚区、南陵县、镜湖区、鸠江区)
云浮市(云安区、云城区、罗定市、郁南县、新兴县)
赣州市(于都县、大余县、龙南市、石城县、寻乌县、赣县区、会昌县、南康区、全南县、宁都县、崇义县、安远县、信丰县、兴国县、章贡区、定南县、瑞金市、上犹县)
普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县)
江门市(鹤山市、开平市、恩平市、新会区、江海区、蓬江区、台山市)
甘南藏族自治州(合作市、夏河县、玛曲县、碌曲县、迭部县、临潭县、舟曲县、卓尼县)
南平市(顺昌县、政和县、松溪县、浦城县、邵武市、建阳区、建瓯市、武夷山市、光泽县、延平区)
景德镇市(浮梁县、珠山区、乐平市、昌江区)
乌鲁木齐市(水磨沟区、头屯河区、沙依巴克区、新市区、达坂城区、天山区、乌鲁木齐县、米东区)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
雅安市(名山区、石棉县、汉源县、宝兴县、雨城区、芦山县、天全县、荥经县)
四平市(伊通满族自治县、铁西区、双辽市、铁东区、梨树县)
青岛市(市南区、即墨区、市北区、李沧区、莱西市、胶州市、平度市、崂山区、城阳区、黄岛区)
唐山市(乐亭县、玉田县、遵化市、路北区、曹妃甸区、开平区、迁安市、丰润区、滦州市、路南区、古冶区、迁西县、丰南区、滦南县)
吉林市(永吉县、龙潭区、磐石市、船营区、桦甸市、舒兰市、丰满区、昌邑区、蛟河市)
松原市(长岭县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)
徐州市(丰县、贾汪区、睢宁县、沛县、泉山区、邳州市、云龙区、新沂市、铜山区、鼓楼区)
宁夏回族自治区
五指山市(定安县、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、屯昌县、万宁市、东方市、陵水黎族自治县、文昌市、乐东黎族自治县、临高县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、澄迈县)
怀化市(芷江侗族自治县、溆浦县、会同县、鹤城区、沅陵县、中方县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、新晃侗族自治县、辰溪县)
攀枝花市(米易县、盐边县、东区、西区、仁和区)
承德市(宽城满族自治县、双滦区、隆化县、丰宁满族自治县、双桥区、兴隆县、平泉市、鹰手营子矿区、滦平县、承德县、围场满族蒙古族自治县)
丽水市(莲都区、松阳县、龙泉市、遂昌县、青田县、云和县、庆元县、缙云县、景宁畲族自治县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
咸宁市(赤壁市、通山县、通城县、嘉鱼县、崇阳县、咸安区)
合肥市(巢湖市、长丰县、庐江县、蜀山区、肥东县、庐阳区、瑶海区、肥西县、包河区)
丹东市(振安区、凤城市、东港市、宽甸满族自治县、元宝区、振兴区)
三明市(将乐县、大田县、泰宁县、永安市、明溪县、宁化县、清流县、沙县区、三元区、建宁县、尤溪县)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
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吕梁市(孝义市、岚县、离石区、交口县、文水县、汾阳市、兴县、临县、中阳县、石楼县、方山县、交城县、柳林县)
宁德市(福安市、古田县、周宁县、屏南县、寿宁县、蕉城区、霞浦县、福鼎市、柘荣县)
呼和浩特市(新城区、赛罕区、和林格尔县、清水河县、托克托县、武川县、玉泉区、回民区、土默特左旗)
广安市(前锋区、华蓥市、邻水县、岳池县、武胜县、广安区)
东莞市
阜阳市(临泉县、颍州区、颍上县、太和县、颍泉区、阜南县、颍东区、界首市)
济源市
廊坊市(大城县、三河市、广阳区、安次区、永清县、固安县、霸州市、文安县、大厂回族自治县、香河县)
黄冈市(红安县、黄州区、英山县、黄梅县、蕲春县、浠水县、麻城市、罗田县、武穴市、团风县)
成都市(郫都区、金牛区、成华区、青羊区、武侯区、新津区、温江区、蒲江县、青白江区、邛崃市、崇州市、都江堰市、双流区、金堂县、新都区、彭州市、锦江区、大邑县、龙泉驿区、简阳市)
海南藏族自治州(同德县、共和县、兴海县、贵德县、贵南县)
杭州市(滨江区、建德市、上城区、拱墅区、临安区、桐庐县、富阳区、淳安县、临平区、西湖区、余杭区、萧山区、钱塘区)
安阳市(滑县、殷都区、内黄县、文峰区、龙安区、北关区、安阳县、林州市、汤阴县)
内蒙古自治区
乐山市(沙湾区、夹江县、马边彝族自治县、峨眉山市、犍为县、沐川县、井研县、峨边彝族自治县、市中区、五通桥区、金口河区)
昭通市(水富市、威信县、盐津县、昭阳区、大关县、永善县、巧家县、鲁甸县、镇雄县、绥江县、彝良县)
韶关市(翁源县、乐昌市、仁化县、曲江区、始兴县、浈江区、新丰县、南雄市、武江区、乳源瑶族自治县)
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博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、博乐市、温泉县)
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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。
新闻结尾
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