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信阳市(潢川县、新县、息县、商城县、淮滨县、固始县、平桥区、罗山县、光山县、浉河区)

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

佛山市(顺德区、三水区、高明区、禅城区、南海区)

淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)  衡阳市(雁峰区、衡东县、常宁市、耒阳市、南岳区、蒸湘区、衡南县、衡阳县、石鼓区、祁东县、珠晖区、衡山县)

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、平桂区、钟山县、八步区)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、瑞丽市、梁河县、陇川县)

秦皇岛市(抚宁区、山海关区、卢龙县、北戴河区、青龙满族自治县、昌黎县、海港区)

唐山市(遵化市、路北区、玉田县、丰南区、曹妃甸区、古冶区、丰润区、路南区、迁西县、乐亭县、滦州市、开平区、迁安市、滦南县)  桂林市(荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、象山区、秀峰区、七星区、灵川县、雁山区、平乐县、临桂区、全州县、灌阳县、叠彩区、兴安县、阳朔县、资源县、永福县)

焦作市(解放区、马村区、沁阳市、武陟县、孟州市、修武县、博爱县、山阳区、中站区、温县)

宿州市(砀山县、泗县、埇桥区、萧县、灵璧县)

玉树藏族自治州(杂多县、治多县、称多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县)

阳泉市(平定县、矿区、城区、郊区、盂县)

山南市(加查县、曲松县、桑日县、错那市、扎囊县、琼结县、乃东区、洛扎县、浪卡子县、贡嘎县、措美县、隆子县)

呼和浩特市(赛罕区、新城区、托克托县、清水河县、回民区、土默特左旗、和林格尔县、武川县、玉泉区)

阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、海州区、新邱区、彰武县、太平区、细河区)

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

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

营口市(鲅鱼圈区、盖州市、站前区、老边区、西市区、大石桥市)

泸州市(泸县、纳溪区、龙马潭区、合江县、叙永县、古蔺县、江阳区)

厦门市(思明区、集美区、湖里区、同安区、翔安区、海沧区)

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

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

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

淮安市(涟水县、金湖县、淮阴区、淮安区、洪泽区、清江浦区、盱眙县)

酒泉市(肃州区、玉门市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、敦煌市、肃北蒙古族自治县)

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

衢州市(衢江区、龙游县、开化县、柯城区、江山市、常山县)

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凉山彝族自治州(木里藏族自治县、布拖县、德昌县、宁南县、喜德县、昭觉县、会东县、美姑县、普格县、会理市、冕宁县、越西县、甘洛县、雷波县、金阳县、西昌市、盐源县)

松原市(扶余市、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)

鄂尔多斯市(东胜区、达拉特旗、杭锦旗、鄂托克旗、康巴什区、准格尔旗、乌审旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗)

岳阳市(云溪区、君山区、岳阳县、湘阴县、临湘市、平江县、汨罗市、岳阳楼区、华容县)  天津市(和平区、南开区、西青区、河北区、东丽区、红桥区、津南区、武清区、滨海新区、北辰区、蓟州区、河西区、静海区、宝坻区、宁河区、河东区)

湖州市(长兴县、南浔区、安吉县、德清县、吴兴区)

遂宁市(射洪市、船山区、蓬溪县、安居区、大英县)

株洲市(芦淞区、渌口区、天元区、荷塘区、攸县、炎陵县、石峰区、醴陵市、茶陵县)黑河市(逊克县、爱辉区、孙吴县、五大连池市、北安市、嫩江市)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)  平顶山市(宝丰县、湛河区、叶县、舞钢市、汝州市、新华区、郏县、鲁山县、石龙区、卫东区)

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

伊春市(乌翠区、汤旺县、金林区、南岔县、丰林县、铁力市、大箐山县、友好区、伊美区、嘉荫县)

渭南市(澄城县、合阳县、富平县、白水县、临渭区、华阴市、华州区、潼关县、大荔县、蒲城县、韩城市)淄博市(临淄区、沂源县、张店区、淄川区、周村区、高青县、博山区、桓台县)

海东市(互助土族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、平安区)

滁州市(天长市、全椒县、来安县、南谯区、凤阳县、定远县、明光市、琅琊区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)

中山市

海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)

丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)

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

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

河源市(龙川县、和平县、连平县、源城区、紫金县、东源县)

扬州市(高邮市、宝应县、仪征市、广陵区、邗江区、江都区)

铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)

三沙市(南沙区、西沙区)

德阳市(什邡市、罗江区、中江县、旌阳区、绵竹市、广汉市)

六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)

菏泽市(定陶区、鄄城县、成武县、牡丹区、东明县、曹县、郓城县、巨野县、单县)

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

　　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。