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潍坊市(诸城市、昌乐县、临朐县、昌邑市、奎文区、寿光市、安丘市、潍城区、青州市、坊子区、高密市、寒亭区)

益阳市(南县、赫山区、沅江市、安化县、桃江县、资阳区)

荆州市(公安县、沙市区、江陵县、洪湖市、监利市、荆州区、松滋市、石首市)

江门市(江海区、新会区、开平市、鹤山市、台山市、恩平市、蓬江区)  白城市(大安市、洮北区、洮南市、通榆县、镇赉县)

商洛市(洛南县、商南县、柞水县、丹凤县、镇安县、商州区、山阳县)

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

广州市(白云区、从化区、黄埔区、花都区、番禺区、增城区、越秀区、南沙区、海珠区、荔湾区、天河区)

酒泉市(肃州区、肃北蒙古族自治县、玉门市、敦煌市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)  昭通市(水富市、大关县、鲁甸县、永善县、威信县、彝良县、镇雄县、绥江县、巧家县、盐津县、昭阳区)

新乡市(原阳县、卫辉市、长垣市、新乡县、封丘县、辉县市、凤泉区、红旗区、卫滨区、延津县、牧野区、获嘉县)

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

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

丹东市(元宝区、东港市、凤城市、振安区、振兴区、宽甸满族自治县)

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

梧州市(岑溪市、苍梧县、万秀区、蒙山县、长洲区、龙圩区、藤县)

怀化市(鹤城区、辰溪县、洪江市、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、中方县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、沅陵县、新晃侗族自治县、会同县)

本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、平山区、明山区、南芬区、桓仁满族自治县)

衡阳市(常宁市、石鼓区、蒸湘区、祁东县、南岳区、珠晖区、衡山县、耒阳市、衡东县、衡南县、衡阳县、雁峰区)

广元市(昭化区、剑阁县、朝天区、旺苍县、苍溪县、青川县、利州区)

阿里地区(改则县、普兰县、噶尔县、措勤县、革吉县、日土县、札达县)

海口市(龙华区、美兰区、琼山区、秀英区)

鹤岗市(兴安区、工农区、萝北县、绥滨县、东山区、向阳区、南山区、兴山区)

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

朔州市(怀仁市、右玉县、山阴县、平鲁区、朔城区、应县)

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

日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)

新余市(分宜县、渝水区)

扬州市(江都区、宝应县、邗江区、广陵区、仪征市、高邮市)

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黄石市(阳新县、大冶市、下陆区、黄石港区、西塞山区、铁山区)

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

韶关市(仁化县、浈江区、翁源县、始兴县、乐昌市、曲江区、武江区、新丰县、乳源瑶族自治县、南雄市)

泸州市(纳溪区、泸县、江阳区、古蔺县、合江县、叙永县、龙马潭区)  安庆市(迎江区、宿松县、岳西县、大观区、宜秀区、太湖县、桐城市、潜山市、怀宁县、望江县)

泰安市(岱岳区、东平县、泰山区、新泰市、肥城市、宁阳县)

宁波市(北仑区、慈溪市、宁海县、象山县、余姚市、海曙区、江北区、奉化区、鄞州区、镇海区)

和田地区(和田市、皮山县、民丰县、洛浦县、墨玉县、于田县、和田县、策勒县)百色市(乐业县、西林县、那坡县、田林县、平果市、田东县、靖西市、田阳区、凌云县、隆林各族自治县、德保县、右江区)

台州市(黄岩区、三门县、温岭市、路桥区、玉环市、仙居县、椒江区、临海市、天台县)  甘南藏族自治州(夏河县、卓尼县、舟曲县、合作市、临潭县、玛曲县、碌曲县、迭部县)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

临汾市(安泽县、洪洞县、翼城县、古县、隰县、浮山县、襄汾县、吉县、蒲县、乡宁县、大宁县、侯马市、汾西县、尧都区、永和县、曲沃县、霍州市)

雅安市(雨城区、石棉县、汉源县、名山区、宝兴县、荥经县、芦山县、天全县)鹤壁市(山城区、鹤山区、淇滨区、淇县、浚县)

来宾市(合山市、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、忻城县、武宣县)

济源市

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

邵阳市(邵阳县、新邵县、洞口县、城步苗族自治县、邵东市、绥宁县、隆回县、新宁县、双清区、大祥区、北塔区、武冈市)

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

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

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

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

厦门市(集美区、海沧区、同安区、湖里区、翔安区、思明区)

淮安市(淮阴区、淮安区、金湖县、盱眙县、洪泽区、涟水县、清江浦区)

北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)

茂名市(化州市、高州市、信宜市、茂南区、电白区)

苏州市(昆山市、吴江区、太仓市、相城区、常熟市、张家港市、虎丘区、姑苏区、吴中区)

许昌市(魏都区、禹州市、长葛市、襄城县、建安区、鄢陵县)

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

　　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。