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龙岩市(长汀县、漳平市、武平县、连城县、永定区、上杭县、新罗区)
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白城市(通榆县、镇赉县、大安市、洮南市、洮北区)
那曲市(聂荣县、巴青县、双湖县、索县、嘉黎县、比如县、申扎县、尼玛县、班戈县、色尼区、安多县)
长春市(南关区、双阳区、榆树市、公主岭市、朝阳区、农安县、德惠市、二道区、宽城区、绿园区、九台区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、哈巴河县、福海县、富蕴县、吉木乃县、布尔津县、青河县)
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乌鲁木齐市(天山区、水磨沟区、沙依巴克区、头屯河区、达坂城区、乌鲁木齐县、新市区、米东区)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
雅安市(石棉县、名山区、汉源县、雨城区、芦山县、天全县、宝兴县、荥经县)
固原市(西吉县、泾源县、原州区、彭阳县、隆德县)
邵阳市(新邵县、城步苗族自治县、邵东市、北塔区、隆回县、邵阳县、大祥区、新宁县、洞口县、武冈市、绥宁县、双清区)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)
黑河市(嫩江市、爱辉区、孙吴县、五大连池市、北安市、逊克县)
梅州市(五华县、丰顺县、平远县、兴宁市、梅县区、大埔县、梅江区、蕉岭县)
开封市(禹王台区、杞县、鼓楼区、龙亭区、兰考县、通许县、尉氏县、顺河回族区、祥符区)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、和硕县、焉耆回族自治县、博湖县、且末县、库尔勒市、轮台县、尉犁县、若羌县)
滨州市(沾化区、无棣县、邹平市、博兴县、惠民县、阳信县、滨城区)
合肥市(巢湖市、长丰县、庐江县、蜀山区、庐阳区、肥西县、包河区、肥东县、瑶海区)
通辽市(科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、库伦旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、奈曼旗、科尔沁区)
揭阳市(揭西县、榕城区、揭东区、惠来县、普宁市)
天津市(宁河区、津南区、宝坻区、东丽区、北辰区、静海区、河西区、蓟州区、河北区、红桥区、河东区、西青区、和平区、滨海新区、南开区、武清区)
阜阳市(界首市、颍州区、颍上县、阜南县、太和县、颍东区、临泉县、颍泉区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、乌恰县、阿克陶县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、延吉市、敦化市、龙井市、和龙市、珲春市、安图县、图们市)
上饶市(婺源县、信州区、铅山县、广信区、德兴市、弋阳县、广丰区、鄱阳县、横峰县、余干县、玉山县、万年县)
沈阳市(辽中区、康平县、法库县、沈北新区、苏家屯区、于洪区、浑南区、沈河区、和平区、大东区、新民市、铁西区、皇姑区)
内江市(威远县、市中区、隆昌市、东兴区、资中县)
太原市(小店区、晋源区、古交市、清徐县、阳曲县、娄烦县、迎泽区、万柏林区、杏花岭区、尖草坪区)
辽阳市(白塔区、辽阳县、弓长岭区、文圣区、太子河区、灯塔市、宏伟区)
廊坊市(永清县、香河县、固安县、三河市、文安县、安次区、霸州市、广阳区、大城县、大厂回族自治县)
常德市(桃源县、鼎城区、武陵区、安乡县、澧县、石门县、津市市、汉寿县、临澧县)
宜宾市(翠屏区、江安县、兴文县、筠连县、南溪区、长宁县、屏山县、高县、珙县、叙州区)
广元市(利州区、青川县、昭化区、旺苍县、剑阁县、朝天区、苍溪县)
林芝市(朗县、米林市、工布江达县、波密县、察隅县、墨脱县、巴宜区)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、新源县、霍城县、奎屯市、昭苏县、尼勒克县、巩留县、伊宁县、霍尔果斯市)
滁州市(南谯区、定远县、凤阳县、来安县、明光市、琅琊区、全椒县、天长市)
镇江市(润州区、句容市、丹徒区、京口区、扬中市、丹阳市)
保定市(易县、定兴县、蠡县、唐县、徐水区、安新县、雄县、望都县、涿州市、竞秀区、顺平县、博野县、安国市、曲阳县、阜平县、涞水县、清苑区、定州市、满城区、高碑店市、莲池区、高阳县、容城县、涞源县)
徐州市(鼓楼区、贾汪区、铜山区、云龙区、新沂市、沛县、睢宁县、泉山区、邳州市、丰县)
百色市(田东县、德保县、凌云县、田林县、平果市、乐业县、右江区、那坡县、靖西市、田阳区、西林县、隆林各族自治县)
无锡市(惠山区、锡山区、新吴区、滨湖区、江阴市、宜兴市、梁溪区)
孝感市(孝昌县、孝南区、汉川市、应城市、云梦县、大悟县、安陆市)
南充市(西充县、高坪区、南部县、嘉陵区、营山县、仪陇县、蓬安县、顺庆区、阆中市)
淄博市(临淄区、高青县、博山区、沂源县、桓台县、周村区、张店区、淄川区)
日喀则市(江孜县、吉隆县、谢通门县、萨迦县、南木林县、桑珠孜区、仲巴县、聂拉木县、岗巴县、拉孜县、定结县、亚东县、仁布县、康马县、昂仁县、萨嘎县、白朗县、定日县)
兰州市(西固区、永登县、榆中县、红古区、皋兰县、安宁区、城关区、七里河区)
武汉市(江汉区、蔡甸区、汉南区、江夏区、黄陂区、汉阳区、硚口区、武昌区、新洲区、江岸区、东西湖区、洪山区、青山区)
大理白族自治州(鹤庆县、南涧彝族自治县、大理市、剑川县、宾川县、弥渡县、漾濞彝族自治县、云龙县、巍山彝族回族自治县、永平县、洱源县、祥云县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、临河区、杭锦后旗、乌拉特中旗、磴口县、五原县、乌拉特后旗)
佛山市(三水区、顺德区、南海区、禅城区、高明区)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
许昌市(长葛市、建安区、魏都区、禹州市、鄢陵县、襄城县)
亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)
黄石市(西塞山区、下陆区、黄石港区、大冶市、阳新县、铁山区)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、小金县、金川县、红原县、若尔盖县、汶川县、黑水县、九寨沟县、茂县、壤塘县、理县、马尔康市、阿坝县)
来宾市(兴宾区、合山市、忻城县、象州县、金秀瑶族自治县、武宣县)
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深圳市(罗湖区、坪山区、南山区、盐田区、宝安区、光明区、龙华区、福田区、龙岗区)
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临夏回族自治州(东乡族自治县、临夏县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、和政县、康乐县、广河县)
淮安市(清江浦区、洪泽区、金湖县、涟水县、淮安区、淮阴区、盱眙县)
宣城市(郎溪县、宁国市、广德市、宣州区、旌德县、绩溪县、泾县)
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定西市(漳县、岷县、陇西县、临洮县、安定区、通渭县、渭源县)
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六安市(舒城县、霍山县、霍邱县、金安区、金寨县、叶集区、裕安区)
莆田市(仙游县、荔城区、涵江区、城厢区、秀屿区)
三明市(永安市、建宁县、三元区、泰宁县、大田县、将乐县、清流县、宁化县、尤溪县、明溪县、沙县区)
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。
新闻结尾
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