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

宿州市(埇桥区、泗县、砀山县、灵璧县、萧县)

黄山市(歙县、祁门县、黟县、休宁县、徽州区、黄山区、屯溪区)

三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)  黔南布依族苗族自治州(福泉市、都匀市、平塘县、独山县、荔波县、三都水族自治县、贵定县、惠水县、长顺县、瓮安县、龙里县、罗甸县)

晋城市(沁水县、高平市、阳城县、泽州县、城区、陵川县)

黑河市(五大连池市、孙吴县、爱辉区、逊克县、嫩江市、北安市)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

玉溪市(新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、华宁县、峨山彝族自治县、易门县、通海县、红塔区、江川区)  舟山市(定海区、普陀区、岱山县、嵊泗县)

益阳市(桃江县、南县、赫山区、沅江市、安化县、资阳区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

德阳市(中江县、绵竹市、罗江区、旌阳区、什邡市、广汉市)

林芝市(墨脱县、工布江达县、朗县、米林市、察隅县、波密县、巴宜区)

锡林郭勒盟(正镶白旗、多伦县、二连浩特市、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、镶黄旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、太仆寺旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗)

嘉峪关市

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

达州市(万源市、达川区、渠县、通川区、开江县、大竹县、宣汉县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

安庆市(迎江区、岳西县、宜秀区、桐城市、潜山市、大观区、宿松县、太湖县、望江县、怀宁县)

开封市(尉氏县、龙亭区、鼓楼区、兰考县、祥符区、顺河回族区、禹王台区、通许县、杞县)

营口市(盖州市、鲅鱼圈区、站前区、老边区、大石桥市、西市区)

赣州市(上犹县、石城县、定南县、瑞金市、兴国县、寻乌县、章贡区、大余县、南康区、信丰县、于都县、安远县、龙南市、赣县区、全南县、会昌县、崇义县、宁都县)

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

连云港市(灌云县、连云区、海州区、东海县、赣榆区、灌南县)

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

上饶市(横峰县、鄱阳县、广丰区、玉山县、广信区、信州区、余干县、铅山县、婺源县、德兴市、弋阳县、万年县)

日喀则市(拉孜县、仁布县、亚东县、萨嘎县、定日县、昂仁县、吉隆县、定结县、聂拉木县、桑珠孜区、康马县、岗巴县、谢通门县、南木林县、江孜县、萨迦县、仲巴县、白朗县)

邯郸市(邯山区、临漳县、邱县、曲周县、肥乡区、永年区、涉县、广平县、馆陶县、磁县、魏县、大名县、丛台区、成安县、复兴区、峰峰矿区、武安市、鸡泽县)

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六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)

香港特别行政区

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴义市、晴隆县、贞丰县、安龙县、兴仁市、普安县、册亨县)

昌都市(江达县、丁青县、边坝县、察雅县、芒康县、类乌齐县、贡觉县、洛隆县、八宿县、左贡县、卡若区)  中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

阿克苏地区(乌什县、阿克苏市、库车市、拜城县、阿瓦提县、温宿县、柯坪县、新和县、沙雅县)

驻马店市(遂平县、上蔡县、驿城区、新蔡县、泌阳县、正阳县、西平县、平舆县、确山县、汝南县)

兴安盟(阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗)金华市(武义县、永康市、婺城区、磐安县、兰溪市、金东区、义乌市、东阳市、浦江县)

张掖市(民乐县、甘州区、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县、高台县)  漳州市(龙海区、芗城区、龙文区、南靖县、漳浦县、华安县、长泰区、平和县、诏安县、云霄县、东山县)

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

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

西藏自治区泰安市(东平县、新泰市、岱岳区、宁阳县、肥城市、泰山区)

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

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

常州市(钟楼区、金坛区、新北区、武进区、天宁区、溧阳市)

陇南市(礼县、成县、两当县、宕昌县、康县、徽县、武都区、文县、西和县)

十堰市(郧西县、竹山县、郧阳区、茅箭区、房县、丹江口市、竹溪县、张湾区)

池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)

四平市(伊通满族自治县、铁西区、双辽市、铁东区、梨树县)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

温州市(苍南县、平阳县、泰顺县、龙湾区、龙港市、瓯海区、鹿城区、洞头区、文成县、永嘉县、瑞安市、乐清市)

宣城市(绩溪县、旌德县、广德市、宁国市、宣州区、泾县、郎溪县)

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

遂宁市(大英县、蓬溪县、射洪市、安居区、船山区)

阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)

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

鹤岗市(萝北县、东山区、兴安区、绥滨县、工农区、南山区、兴山区、向阳区)

三沙市(西沙区、南沙区)

　　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。