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周口市(鹿邑县、扶沟县、商水县、太康县、淮阳区、西华县、郸城县、川汇区、沈丘县、项城市)

河池市(凤山县、南丹县、巴马瑶族自治县、宜州区、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、金城江区、天峨县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县)

南通市(崇川区、如皋市、海安市、通州区、如东县、海门区、启东市)

甘南藏族自治州(卓尼县、舟曲县、合作市、碌曲县、临潭县、夏河县、玛曲县、迭部县)  临夏回族自治州(临夏县、康乐县、永靖县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏市、广河县)

玉林市(陆川县、容县、北流市、博白县、福绵区、兴业县、玉州区)

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

铜陵市(义安区、郊区、枞阳县、铜官区)

广州市(南沙区、增城区、白云区、天河区、荔湾区、番禺区、黄埔区、越秀区、海珠区、从化区、花都区)  衡阳市(衡山县、常宁市、祁东县、珠晖区、石鼓区、衡阳县、衡南县、南岳区、雁峰区、衡东县、耒阳市、蒸湘区)

池州市(贵池区、石台县、青阳县、东至县)

马鞍山市(花山区、当涂县、和县、含山县、雨山区、博望区)

阳泉市(郊区、平定县、矿区、盂县、城区)

常德市(临澧县、石门县、武陵区、澧县、安乡县、鼎城区、津市市、汉寿县、桃源县)

广元市(剑阁县、朝天区、昭化区、苍溪县、青川县、旺苍县、利州区)

大连市(普兰店区、长海县、瓦房店市、西岗区、庄河市、甘井子区、沙河口区、金州区、中山区、旅顺口区)

济源市

南阳市(唐河县、南召县、宛城区、新野县、淅川县、桐柏县、方城县、镇平县、内乡县、西峡县、邓州市、社旗县、卧龙区)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

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

防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)

濮阳市(南乐县、濮阳县、台前县、范县、清丰县、华龙区)

丽水市(遂昌县、庆元县、云和县、龙泉市、缙云县、景宁畲族自治县、松阳县、青田县、莲都区)

乌鲁木齐市(沙依巴克区、头屯河区、天山区、水磨沟区、新市区、米东区、乌鲁木齐县、达坂城区)

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

宿迁市(宿城区、泗阳县、泗洪县、宿豫区、沭阳县)

三门峡市(卢氏县、义马市、渑池县、陕州区、湖滨区、灵宝市)

葫芦岛市(南票区、龙港区、连山区、建昌县、兴城市、绥中县)

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宿州市(萧县、砀山县、灵璧县、泗县、埇桥区)

金昌市(金川区、永昌县)

运城市(绛县、永济市、垣曲县、芮城县、河津市、万荣县、临猗县、盐湖区、闻喜县、稷山县、平陆县、夏县、新绛县)

泰州市(兴化市、泰兴市、姜堰区、高港区、海陵区、靖江市)  西藏自治区

东莞市

黄山市(黄山区、屯溪区、黟县、祁门县、休宁县、徽州区、歙县)

娄底市(涟源市、新化县、冷水江市、双峰县、娄星区)克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)

南京市(江宁区、六合区、浦口区、溧水区、鼓楼区、秦淮区、雨花台区、高淳区、建邺区、玄武区、栖霞区)  德州市(陵城区、宁津县、临邑县、乐陵市、齐河县、庆云县、武城县、禹城市、平原县、德城区、夏津县)

天津市(红桥区、宝坻区、北辰区、滨海新区、东丽区、和平区、河西区、西青区、津南区、南开区、静海区、河东区、河北区、蓟州区、宁河区、武清区)

西安市(蓝田县、未央区、鄠邑区、周至县、碑林区、莲湖区、阎良区、长安区、新城区、高陵区、临潼区、雁塔区、灞桥区)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、台安县、立山区、千山区、海城市、铁西区)南昌市(安义县、西湖区、新建区、东湖区、红谷滩区、青山湖区、南昌县、青云谱区、进贤县)

伊犁哈萨克自治州(伊宁市、伊宁县、新源县、尼勒克县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、特克斯县、霍尔果斯市、奎屯市、霍城县)

益阳市(安化县、赫山区、资阳区、桃江县、南县、沅江市)

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

梅州市(蕉岭县、大埔县、兴宁市、梅江区、梅县区、五华县、丰顺县、平远县)

甘孜藏族自治州(新龙县、泸定县、丹巴县、巴塘县、道孚县、炉霍县、甘孜县、石渠县、乡城县、白玉县、色达县、理塘县、得荣县、康定市、九龙县、德格县、雅江县、稻城县)

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

营口市(大石桥市、盖州市、站前区、老边区、西市区、鲅鱼圈区)

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、贵南县、同德县)

芜湖市(鸠江区、繁昌区、镜湖区、弋江区、南陵县、无为市、湾沚区)

眉山市(丹棱县、彭山区、青神县、东坡区、洪雅县、仁寿县)

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

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

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

白城市(洮南市、镇赉县、通榆县、洮北区、大安市)

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

玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、玉树市、曲麻莱县、称多县、杂多县)

　　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。