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鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

六安市(舒城县、叶集区、金寨县、裕安区、霍邱县、金安区、霍山县)

绥化市(安达市、绥棱县、海伦市、北林区、兰西县、明水县、望奎县、肇东市、庆安县、青冈县)

德州市(陵城区、德城区、禹城市、武城县、平原县、临邑县、乐陵市、庆云县、宁津县、齐河县、夏津县)  海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)

马鞍山市(当涂县、和县、博望区、雨山区、含山县、花山区)

南平市(政和县、松溪县、武夷山市、建瓯市、顺昌县、浦城县、建阳区、光泽县、延平区、邵武市)

洛阳市(瀍河回族区、洛龙区、伊川县、老城区、西工区、栾川县、新安县、汝阳县、孟津区、洛宁县、嵩县、偃师区、宜阳县、涧西区)

大理白族自治州(祥云县、南涧彝族自治县、云龙县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、大理市、永平县、洱源县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、宾川县、剑川县)  铜川市(王益区、印台区、耀州区、宜君县)

梅州市(梅江区、丰顺县、梅县区、五华县、蕉岭县、兴宁市、平远县、大埔县)

阿勒泰地区(青河县、布尔津县、福海县、哈巴河县、吉木乃县、阿勒泰市、富蕴县)

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

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)

齐齐哈尔市(甘南县、讷河市、龙沙区、克山县、依安县、龙江县、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、泰来县、富拉尔基区、富裕县、克东县、碾子山区、铁锋区、拜泉县、建华区)

银川市(永宁县、金凤区、西夏区、灵武市、贺兰县、兴庆区)

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

鞍山市(台安县、岫岩满族自治县、千山区、铁东区、铁西区、立山区、海城市)

济宁市(兖州区、梁山县、金乡县、嘉祥县、泗水县、任城区、汶上县、曲阜市、微山县、邹城市、鱼台县)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、茫崖市、都兰县、天峻县、格尔木市、乌兰县)

玉树藏族自治州(玉树市、称多县、曲麻莱县、囊谦县、治多县、杂多县)

合肥市(长丰县、瑶海区、蜀山区、肥东县、巢湖市、庐阳区、庐江县、肥西县、包河区)

沧州市(新华区、青县、海兴县、运河区、肃宁县、南皮县、泊头市、任丘市、河间市、东光县、黄骅市、孟村回族自治县、盐山县、沧县、献县、吴桥县)

双鸭山市(饶河县、友谊县、岭东区、四方台区、尖山区、宝山区、宝清县、集贤县)

漳州市(云霄县、南靖县、平和县、龙海区、芗城区、华安县、东山县、龙文区、长泰区、诏安县、漳浦县)

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

泰州市(泰兴市、高港区、姜堰区、靖江市、兴化市、海陵区)

随州市(广水市、曾都区、随县)

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锡林郭勒盟(苏尼特左旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、正镶白旗、阿巴嘎旗、镶黄旗、苏尼特右旗、正蓝旗、二连浩特市、太仆寺旗)

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

遵义市(务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、凤冈县、仁怀市、汇川区、绥阳县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、播州区、余庆县、正安县、赤水市、习水县、红花岗区)

茂名市(电白区、茂南区、高州市、信宜市、化州市)  乌兰察布市(商都县、察哈尔右翼前旗、集宁区、四子王旗、察哈尔右翼后旗、兴和县、卓资县、化德县、察哈尔右翼中旗、凉城县、丰镇市)

曲靖市(马龙区、沾益区、宣威市、富源县、师宗县、会泽县、麒麟区、罗平县、陆良县)

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

海南藏族自治州(贵南县、兴海县、同德县、贵德县、共和县)乌鲁木齐市(头屯河区、米东区、乌鲁木齐县、水磨沟区、新市区、达坂城区、天山区、沙依巴克区)

延边朝鲜族自治州(珲春市、延吉市、和龙市、安图县、敦化市、汪清县、图们市、龙井市)  博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、温泉县、精河县)

内江市(资中县、东兴区、市中区、威远县、隆昌市)

乐山市(井研县、金口河区、市中区、犍为县、峨眉山市、沐川县、峨边彝族自治县、沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、夹江县)

盘锦市(兴隆台区、双台子区、盘山县、大洼区)贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、八步区、钟山县、平桂区)

云浮市(罗定市、新兴县、云安区、郁南县、云城区)

果洛藏族自治州(达日县、甘德县、玛沁县、班玛县、玛多县、久治县)

阿里地区(措勤县、普兰县、改则县、革吉县、日土县、噶尔县、札达县)

北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)

郴州市(安仁县、桂东县、资兴市、临武县、嘉禾县、宜章县、北湖区、汝城县、苏仙区、桂阳县、永兴县)

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

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

泉州市(泉港区、德化县、晋江市、石狮市、丰泽区、惠安县、安溪县、南安市、洛江区、鲤城区、金门县、永春县)

绍兴市(柯桥区、诸暨市、越城区、上虞区、新昌县、嵊州市)

肇庆市(封开县、怀集县、四会市、端州区、高要区、德庆县、鼎湖区、广宁县)

儋州市

钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

铜仁市(碧江区、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、思南县、印江土家族苗族自治县、万山区、沿河土家族自治县、江口县、石阡县、德江县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

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

宿州市(萧县、砀山县、灵璧县、埇桥区、泗县)

　　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。