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

绍兴市(嵊州市、新昌县、诸暨市、越城区、柯桥区、上虞区)

唐山市(曹妃甸区、迁安市、丰润区、遵化市、开平区、滦州市、玉田县、滦南县、路南区、路北区、丰南区、古冶区、迁西县、乐亭县)

哈尔滨市(香坊区、方正县、宾县、南岗区、道里区、木兰县、道外区、五常市、松北区、双城区、延寿县、呼兰区、阿城区、尚志市、依兰县、巴彦县、通河县、平房区)  兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)

深圳市(罗湖区、盐田区、南山区、龙岗区、光明区、坪山区、宝安区、福田区、龙华区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)

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

西安市(阎良区、临潼区、高陵区、周至县、长安区、蓝田县、未央区、碑林区、灞桥区、莲湖区、雁塔区、鄠邑区、新城区)  广元市(利州区、青川县、旺苍县、昭化区、苍溪县、剑阁县、朝天区)

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

鞍山市(千山区、岫岩满族自治县、台安县、铁东区、铁西区、海城市、立山区)

黄石市(大冶市、阳新县、西塞山区、铁山区、下陆区、黄石港区)

渭南市(澄城县、华阴市、韩城市、蒲城县、白水县、临渭区、潼关县、华州区、富平县、大荔县、合阳县)

昌吉回族自治州(奇台县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、阜康市、吉木萨尔县、昌吉市)

宣城市(泾县、广德市、绩溪县、旌德县、宣州区、宁国市、郎溪县)

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县、朝阳县、北票市、双塔区、龙城区)

茂名市(电白区、高州市、茂南区、化州市、信宜市)

泰州市(靖江市、海陵区、姜堰区、泰兴市、兴化市、高港区)

白银市(会宁县、平川区、靖远县、白银区、景泰县)

烟台市(蓬莱区、龙口市、莱阳市、莱山区、福山区、莱州市、招远市、栖霞市、牟平区、芝罘区、海阳市)

厦门市(同安区、集美区、湖里区、海沧区、翔安区、思明区)

拉萨市(城关区、尼木县、林周县、达孜区、堆龙德庆区、曲水县、墨竹工卡县、当雄县)

阳泉市(矿区、城区、平定县、盂县、郊区)

新疆维吾尔自治区

营口市(老边区、西市区、盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区)

连云港市(赣榆区、灌云县、海州区、连云区、灌南县、东海县)

荆门市(东宝区、钟祥市、沙洋县、京山市、掇刀区)

忻州市(定襄县、偏关县、保德县、宁武县、神池县、代县、五寨县、河曲县、原平市、岢岚县、五台县、静乐县、繁峙县、忻府区)

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

朔州市(山阴县、平鲁区、应县、朔城区、怀仁市、右玉县)

庆阳市(合水县、华池县、庆城县、西峰区、镇原县、宁县、正宁县、环县)

商洛市(商州区、丹凤县、商南县、镇安县、洛南县、柞水县、山阳县)  辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)

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

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

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、梁河县、芒市、盈江县)清远市(连南瑶族自治县、英德市、阳山县、佛冈县、清城区、连山壮族瑶族自治县、清新区、连州市)

淮南市(田家庵区、寿县、谢家集区、大通区、凤台县、八公山区、潘集区)  自贡市(大安区、沿滩区、自流井区、荣县、富顺县、贡井区)

揭阳市(惠来县、榕城区、揭东区、揭西县、普宁市)

香港特别行政区

泸州市(古蔺县、纳溪区、叙永县、泸县、合江县、龙马潭区、江阳区)廊坊市(永清县、文安县、固安县、安次区、霸州市、香河县、大城县、三河市、大厂回族自治县、广阳区)

德阳市(什邡市、中江县、绵竹市、罗江区、旌阳区、广汉市)

许昌市(鄢陵县、禹州市、襄城县、建安区、长葛市、魏都区)

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

佛山市(高明区、三水区、顺德区、南海区、禅城区)

嘉兴市(平湖市、海盐县、南湖区、海宁市、桐乡市、嘉善县、秀洲区)

锦州市(太和区、凌河区、北镇市、古塔区、凌海市、黑山县、义县)

银川市(金凤区、永宁县、贺兰县、西夏区、兴庆区、灵武市)

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

丹东市(振安区、振兴区、元宝区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市)

通化市(东昌区、集安市、梅河口市、柳河县、通化县、辉南县、二道江区)

呼伦贝尔市(牙克石市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、新巴尔虎左旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、阿荣旗、扎赉诺尔区、根河市)

张掖市(肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、民乐县、高台县、临泽县)

张家界市(慈利县、永定区、桑植县、武陵源区)

铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)

三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

恩施土家族苗族自治州(来凤县、咸丰县、利川市、巴东县、建始县、鹤峰县、恩施市、宣恩县)

　　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。