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重庆市(云阳县、荣昌区、忠县、合川区、渝中区、江北区、涪陵区、城口县、渝北区、沙坪坝区、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、巫山县、巫溪县、九龙坡区、永川区、丰都县、梁平区、綦江区、石柱土家族自治县、彭水苗族土家族自治县、奉节县、万州区、南岸区、垫江县、潼南区、武隆区、南川区、铜梁区、巴南区、酉阳土家族苗族自治县、开州区、璧山区、大足区、长寿区、北碚区、江津区、黔江区)

邢台市(信都区、南宫市、清河县、柏乡县、隆尧县、巨鹿县、平乡县、任泽区、南和区、临城县、威县、襄都区、临西县、新河县、内丘县、沙河市、广宗县、宁晋县)

石家庄市(赞皇县、鹿泉区、新乐市、高邑县、深泽县、井陉县、元氏县、正定县、栾城区、晋州市、辛集市、裕华区、无极县、赵县、井陉矿区、平山县、藁城区、灵寿县、新华区、长安区、行唐县、桥西区)

合肥市(肥东县、庐江县、巢湖市、庐阳区、瑶海区、蜀山区、包河区、肥西县、长丰县)  怀化市(新晃侗族自治县、通道侗族自治县、中方县、芷江侗族自治县、辰溪县、会同县、鹤城区、沅陵县、麻阳苗族自治县、洪江市、溆浦县、靖州苗族侗族自治县)

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

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

三明市(宁化县、永安市、明溪县、大田县、泰宁县、尤溪县、清流县、将乐县、三元区、沙县区、建宁县)

黑河市(爱辉区、逊克县、五大连池市、嫩江市、北安市、孙吴县)  绍兴市(新昌县、柯桥区、越城区、嵊州市、上虞区、诸暨市)

贵港市(覃塘区、平南县、港南区、桂平市、港北区)

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

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

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

扬州市(高邮市、江都区、邗江区、广陵区、宝应县、仪征市)

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

眉山市(青神县、丹棱县、彭山区、仁寿县、东坡区、洪雅县)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

宜春市(万载县、高安市、铜鼓县、奉新县、上高县、靖安县、樟树市、丰城市、宜丰县、袁州区)

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

延边朝鲜族自治州(图们市、延吉市、珲春市、安图县、龙井市、敦化市、汪清县、和龙市)

苏州市(相城区、虎丘区、吴江区、吴中区、太仓市、张家港市、昆山市、常熟市、姑苏区)

淮南市(田家庵区、八公山区、凤台县、寿县、谢家集区、大通区、潘集区)

随州市(随县、广水市、曾都区)

连云港市(东海县、海州区、灌南县、赣榆区、连云区、灌云县)

郑州市(上街区、荥阳市、二七区、巩义市、管城回族区、新郑市、中牟县、新密市、金水区、登封市、惠济区、中原区)

佛山市(三水区、禅城区、顺德区、高明区、南海区)

濮阳市(华龙区、范县、南乐县、濮阳县、清丰县、台前县)

南通市(通州区、海门区、海安市、如皋市、崇川区、如东县、启东市)

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

昆明市(嵩明县、五华区、晋宁区、西山区、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、东川区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、石林彝族自治县、富民县、盘龙区、呈贡区、官渡区)

宝鸡市(岐山县、陇县、千阳县、凤县、陈仓区、凤翔区、金台区、太白县、渭滨区、麟游县、眉县、扶风县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)  清远市(连州市、连南瑶族自治县、清新区、连山壮族瑶族自治县、清城区、阳山县、英德市、佛冈县)

昌都市(江达县、芒康县、左贡县、丁青县、类乌齐县、洛隆县、卡若区、察雅县、贡觉县、八宿县、边坝县)

南充市(阆中市、嘉陵区、南部县、西充县、营山县、顺庆区、高坪区、蓬安县、仪陇县)

大同市(广灵县、左云县、灵丘县、天镇县、云冈区、阳高县、平城区、新荣区、云州区、浑源县)大庆市(肇州县、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、龙凤区、红岗区、林甸县、让胡路区、肇源县)

盐城市(亭湖区、阜宁县、建湖县、盐都区、滨海县、响水县、东台市、射阳县、大丰区)  南昌市(东湖区、青山湖区、进贤县、青云谱区、安义县、西湖区、红谷滩区、新建区、南昌县)

兰州市(皋兰县、永登县、西固区、城关区、七里河区、安宁区、榆中县、红古区)

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

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

黄山市(歙县、徽州区、黟县、屯溪区、黄山区、休宁县、祁门县)

长治市(武乡县、长子县、沁县、沁源县、黎城县、襄垣县、上党区、潞州区、潞城区、壶关县、平顺县、屯留区)

牡丹江市(西安区、宁安市、穆棱市、海林市、东安区、爱民区、阳明区、东宁市、绥芬河市、林口县)

阳江市(阳春市、江城区、阳西县、阳东区)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、龙里县、长顺县、平塘县、罗甸县、瓮安县、荔波县、福泉市、三都水族自治县、贵定县、独山县、惠水县)

儋州市

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

白银市(靖远县、平川区、白银区、景泰县、会宁县)

自贡市(贡井区、大安区、沿滩区、自流井区、富顺县、荣县)

达州市(开江县、达川区、万源市、通川区、渠县、大竹县、宣汉县)

陇南市(文县、宕昌县、礼县、徽县、康县、西和县、武都区、两当县、成县)

青岛市(莱西市、胶州市、崂山区、即墨区、平度市、市南区、李沧区、黄岛区、城阳区、市北区)

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

滨州市(邹平市、博兴县、无棣县、沾化区、滨城区、阳信县、惠民县)

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

沈阳市(康平县、法库县、和平区、新民市、浑南区、大东区、苏家屯区、铁西区、辽中区、沈北新区、沈河区、于洪区、皇姑区)

　　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。