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茂名市(高州市、茂南区、电白区、化州市、信宜市)

辽阳市(文圣区、太子河区、弓长岭区、白塔区、辽阳县、灯塔市、宏伟区)

楚雄彝族自治州(南华县、牟定县、元谋县、双柏县、禄丰市、永仁县、大姚县、武定县、楚雄市、姚安县)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)  温州市(鹿城区、永嘉县、平阳县、乐清市、龙港市、泰顺县、苍南县、洞头区、文成县、龙湾区、瑞安市、瓯海区)

儋州市

桂林市(叠彩区、兴安县、全州县、雁山区、恭城瑶族自治县、资源县、灵川县、秀峰区、临桂区、七星区、象山区、龙胜各族自治县、灌阳县、荔浦市、平乐县、永福县、阳朔县)

绍兴市(诸暨市、柯桥区、新昌县、越城区、上虞区、嵊州市)

洛阳市(瀍河回族区、涧西区、洛龙区、嵩县、西工区、孟津区、偃师区、伊川县、汝阳县、栾川县、宜阳县、新安县、老城区、洛宁县)  潍坊市(高密市、临朐县、坊子区、寿光市、奎文区、青州市、潍城区、安丘市、寒亭区、昌邑市、昌乐县、诸城市)

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

抚州市(南丰县、黎川县、东乡区、资溪县、乐安县、金溪县、临川区、宜黄县、南城县、广昌县、崇仁县)

内蒙古自治区

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

红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、红河县、个旧市、泸西县、元阳县、建水县、屏边苗族自治县、绿春县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、开远市、弥勒市)

镇江市(丹阳市、句容市、京口区、润州区、丹徒区、扬中市)

克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、独山子区、克拉玛依区)

襄阳市(襄州区、谷城县、保康县、襄城区、樊城区、枣阳市、老河口市、宜城市、南漳县)

临沧市(镇康县、耿马傣族佤族自治县、永德县、凤庆县、沧源佤族自治县、临翔区、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

上海市(浦东新区、嘉定区、虹口区、闵行区、徐汇区、杨浦区、长宁区、普陀区、崇明区、青浦区、松江区、宝山区、静安区、金山区、黄浦区、奉贤区)

四平市(梨树县、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区)

台州市(临海市、仙居县、三门县、温岭市、玉环市、天台县、椒江区、路桥区、黄岩区)

佳木斯市(抚远市、桦川县、东风区、郊区、桦南县、向阳区、汤原县、前进区、同江市、富锦市)

自贡市(荣县、大安区、沿滩区、贡井区、自流井区、富顺县)

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

日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

宁夏回族自治区

铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)

泰安市(宁阳县、泰山区、东平县、肥城市、岱岳区、新泰市)

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

新疆维吾尔自治区

香港特别行政区

北京市(门头沟区、大兴区、密云区、房山区、石景山区、丰台区、海淀区、顺义区、昌平区、延庆区、通州区、平谷区、西城区、怀柔区、东城区、朝阳区)  石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

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

东莞市

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)东营市(河口区、利津县、东营区、广饶县、垦利区)

郴州市(资兴市、安仁县、临武县、永兴县、北湖区、苏仙区、嘉禾县、宜章县、桂东县、汝城县、桂阳县)  泉州市(金门县、石狮市、丰泽区、鲤城区、惠安县、德化县、南安市、晋江市、永春县、洛江区、安溪县、泉港区)

贵港市(港北区、平南县、港南区、覃塘区、桂平市)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、五原县、乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区)新乡市(卫辉市、延津县、牧野区、凤泉区、获嘉县、辉县市、长垣市、封丘县、卫滨区、新乡县、红旗区、原阳县)

崇左市(大新县、龙州县、江州区、天等县、凭祥市、宁明县、扶绥县)

鞍山市(千山区、铁西区、海城市、台安县、岫岩满族自治县、铁东区、立山区)

连云港市(海州区、灌云县、东海县、赣榆区、灌南县、连云区)

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

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

金昌市(金川区、永昌县)

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

宁德市(霞浦县、周宁县、蕉城区、屏南县、福鼎市、古田县、柘荣县、福安市、寿宁县)

汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)

朔州市(应县、朔城区、山阴县、怀仁市、右玉县、平鲁区)

黑河市(孙吴县、爱辉区、嫩江市、北安市、逊克县、五大连池市)

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

大庆市(肇源县、萨尔图区、肇州县、红岗区、龙凤区、让胡路区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县)

吕梁市(离石区、交口县、交城县、文水县、中阳县、孝义市、汾阳市、石楼县、岚县、柳林县、兴县、临县、方山县)

阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)

喀什地区(伽师县、英吉沙县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、疏勒县、麦盖提县、喀什市、莎车县、巴楚县、叶城县、岳普湖县)

　　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。