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广西壮族自治区

张家口市(崇礼区、康保县、张北县、下花园区、涿鹿县、阳原县、万全区、尚义县、蔚县、桥西区、沽源县、赤城县、宣化区、怀安县、桥东区、怀来县)

黔东南苗族侗族自治州(从江县、凯里市、榕江县、剑河县、施秉县、黎平县、三穗县、雷山县、镇远县、麻江县、锦屏县、丹寨县、台江县、岑巩县、天柱县、黄平县)

厦门市(湖里区、集美区、思明区、翔安区、同安区、海沧区)  济宁市(金乡县、泗水县、汶上县、嘉祥县、任城区、邹城市、梁山县、微山县、鱼台县、兖州区、曲阜市)

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

澳门特别行政区

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

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、金塔县、玉门市、瓜州县、肃州区、肃北蒙古族自治县)  黑河市(爱辉区、北安市、五大连池市、逊克县、孙吴县、嫩江市)

绵阳市(盐亭县、江油市、涪城区、安州区、梓潼县、游仙区、三台县、平武县、北川羌族自治县)

石河子市(铁门关市、昆玉市、五家渠市、胡杨河市、阿拉尔市、双河市、可克达拉市、北屯市、图木舒克市、新星市、白杨市)

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

新乡市(原阳县、凤泉区、牧野区、新乡县、封丘县、延津县、获嘉县、辉县市、长垣市、卫辉市、红旗区、卫滨区)

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

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

扬州市(高邮市、广陵区、宝应县、仪征市、江都区、邗江区)

阿坝藏族羌族自治州(松潘县、马尔康市、若尔盖县、阿坝县、壤塘县、理县、九寨沟县、小金县、黑水县、金川县、汶川县、茂县、红原县)

黄山市(黟县、休宁县、徽州区、黄山区、祁门县、歙县、屯溪区)

徐州市(沛县、新沂市、泉山区、睢宁县、丰县、铜山区、云龙区、贾汪区、鼓楼区、邳州市)

玉树藏族自治州(治多县、杂多县、称多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县)

黄冈市(麻城市、武穴市、红安县、罗田县、英山县、团风县、蕲春县、黄州区、浠水县、黄梅县)

中山市

甘南藏族自治州(夏河县、迭部县、碌曲县、合作市、临潭县、卓尼县、玛曲县、舟曲县)

阳泉市(矿区、郊区、城区、平定县、盂县)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、盈江县、瑞丽市、陇川县)

临沧市(镇康县、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、永德县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、临翔区)

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

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)

许昌市(禹州市、襄城县、魏都区、建安区、长葛市、鄢陵县)

萍乡市(莲花县、芦溪县、安源区、湘东区、上栗县)  吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

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

临夏回族自治州(临夏市、康乐县、临夏县、东乡族自治县、和政县、永靖县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

滨州市(阳信县、滨城区、无棣县、博兴县、沾化区、邹平市、惠民县)泰州市(泰兴市、海陵区、兴化市、靖江市、高港区、姜堰区)

承德市(平泉市、双桥区、鹰手营子矿区、兴隆县、承德县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县)  沈阳市(康平县、和平区、沈河区、浑南区、铁西区、苏家屯区、大东区、皇姑区、于洪区、法库县、辽中区、新民市、沈北新区)

平凉市(灵台县、崇信县、崆峒区、泾川县、华亭市、庄浪县、静宁县)

六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)

宿州市(萧县、埇桥区、泗县、灵璧县、砀山县)驻马店市(平舆县、新蔡县、上蔡县、正阳县、确山县、驿城区、泌阳县、西平县、汝南县、遂平县)

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

松原市(扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、乾安县)

宣城市(宁国市、旌德县、绩溪县、广德市、郎溪县、泾县、宣州区)

安康市(白河县、旬阳市、紫阳县、镇坪县、宁陕县、汉阴县、汉滨区、石泉县、岚皋县、平利县)

景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)

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

湖州市(安吉县、长兴县、德清县、吴兴区、南浔区)

肇庆市(广宁县、端州区、鼎湖区、高要区、怀集县、德庆县、四会市、封开县)

儋州市

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

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

宿迁市(泗阳县、宿城区、宿豫区、沭阳县、泗洪县)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

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

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

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

　　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。