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成都市(崇州市、青羊区、新津区、双流区、武侯区、都江堰市、温江区、成华区、青白江区、锦江区、蒲江县、大邑县、新都区、彭州市、金堂县、金牛区、郫都区、邛崃市、龙泉驿区、简阳市)
南昌市(青山湖区、东湖区、青云谱区、西湖区、进贤县、新建区、红谷滩区、安义县、南昌县)
舟山市(定海区、普陀区、岱山县、嵊泗县)
金昌市(金川区、永昌县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
朔州市(应县、山阴县、怀仁市、右玉县、平鲁区、朔城区)
淮安市(淮阴区、涟水县、清江浦区、洪泽区、淮安区、盱眙县、金湖县)
怀化市(会同县、洪江市、中方县、鹤城区、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、沅陵县、麻阳苗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县)
南平市(邵武市、光泽县、浦城县、政和县、建阳区、顺昌县、建瓯市、延平区、武夷山市、松溪县)
曲靖市(罗平县、陆良县、会泽县、宣威市、富源县、沾益区、师宗县、麒麟区、马龙区)
萍乡市(莲花县、上栗县、安源区、芦溪县、湘东区)
湖州市(吴兴区、安吉县、长兴县、德清县、南浔区)
兰州市(永登县、城关区、榆中县、西固区、七里河区、皋兰县、安宁区、红古区)
楚雄彝族自治州(南华县、双柏县、禄丰市、武定县、元谋县、大姚县、楚雄市、牟定县、永仁县、姚安县)
临汾市(浮山县、蒲县、永和县、霍州市、大宁县、洪洞县、乡宁县、吉县、襄汾县、安泽县、古县、隰县、尧都区、翼城县、汾西县、侯马市、曲沃县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
三明市(沙县区、泰宁县、建宁县、将乐县、宁化县、清流县、大田县、永安市、尤溪县、明溪县、三元区)
香港特别行政区
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
滁州市(南谯区、天长市、凤阳县、琅琊区、明光市、来安县、全椒县、定远县)
枣庄市(薛城区、市中区、山亭区、峄城区、滕州市、台儿庄区)
白银市(会宁县、靖远县、平川区、景泰县、白银区)
雅安市(芦山县、雨城区、宝兴县、名山区、荥经县、石棉县、天全县、汉源县)
锡林郭勒盟(正镶白旗、西乌珠穆沁旗、多伦县、二连浩特市、苏尼特左旗、锡林浩特市、正蓝旗、苏尼特右旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗)
苏州市(张家港市、昆山市、虎丘区、相城区、吴中区、姑苏区、常熟市、太仓市、吴江区)
东营市(垦利区、广饶县、河口区、利津县、东营区)
甘孜藏族自治州(乡城县、白玉县、得荣县、甘孜县、丹巴县、雅江县、德格县、理塘县、道孚县、稻城县、炉霍县、九龙县、泸定县、色达县、新龙县、石渠县、康定市、巴塘县)
常州市(天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、钟楼区、新北区)
西安市(阎良区、鄠邑区、长安区、新城区、未央区、高陵区、蓝田县、碑林区、周至县、灞桥区、莲湖区、临潼区、雁塔区)
沈阳市(沈北新区、法库县、康平县、铁西区、皇姑区、和平区、于洪区、浑南区、大东区、沈河区、新民市、苏家屯区、辽中区)
大庆市(红岗区、肇州县、让胡路区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、肇源县、大同区、萨尔图区)
承德市(滦平县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、隆化县、双滦区、平泉市、承德县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)
永州市(零陵区、江永县、冷水滩区、东安县、蓝山县、双牌县、新田县、宁远县、道县、江华瑶族自治县、祁阳市)
桂林市(兴安县、荔浦市、临桂区、恭城瑶族自治县、叠彩区、七星区、永福县、秀峰区、阳朔县、全州县、雁山区、平乐县、灌阳县、龙胜各族自治县、资源县、灵川县、象山区)
银川市(灵武市、永宁县、贺兰县、金凤区、西夏区、兴庆区)
张掖市(肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、山丹县、甘州区、民乐县)
衡水市(桃城区、阜城县、枣强县、安平县、武强县、深州市、武邑县、饶阳县、景县、故城县、冀州区)
凉山彝族自治州(宁南县、美姑县、德昌县、会理市、普格县、喜德县、越西县、木里藏族自治县、盐源县、昭觉县、冕宁县、西昌市、金阳县、甘洛县、会东县、布拖县、雷波县)
赣州市(信丰县、石城县、章贡区、全南县、寻乌县、南康区、兴国县、于都县、上犹县、崇义县、宁都县、安远县、定南县、会昌县、大余县、瑞金市、龙南市、赣县区)
日喀则市(萨嘎县、南木林县、定日县、仁布县、康马县、桑珠孜区、仲巴县、吉隆县、亚东县、岗巴县、聂拉木县、谢通门县、定结县、拉孜县、白朗县、萨迦县、昂仁县、江孜县)
保山市(隆阳区、施甸县、腾冲市、龙陵县、昌宁县)
北京市(昌平区、海淀区、丰台区、石景山区、西城区、朝阳区、怀柔区、通州区、密云区、房山区、门头沟区、大兴区、延庆区、顺义区、东城区、平谷区)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
衢州市(衢江区、江山市、开化县、龙游县、常山县、柯城区)
阳泉市(城区、盂县、矿区、郊区、平定县)
泉州市(泉港区、石狮市、洛江区、南安市、丰泽区、鲤城区、德化县、惠安县、永春县、金门县、晋江市、安溪县)
抚州市(广昌县、东乡区、临川区、黎川县、南丰县、资溪县、乐安县、金溪县、南城县、宜黄县、崇仁县)
河池市(巴马瑶族自治县、凤山县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、金城江区、宜州区、东兰县、天峨县、环江毛南族自治县、南丹县、大化瑶族自治县)
南阳市(唐河县、邓州市、内乡县、南召县、方城县、淅川县、镇平县、桐柏县、新野县、西峡县、宛城区、社旗县、卧龙区)
新疆维吾尔自治区
清远市(连州市、清新区、佛冈县、阳山县、英德市、清城区、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县)
咸阳市(乾县、武功县、兴平市、秦都区、杨陵区、长武县、三原县、渭城区、旬邑县、彬州市、泾阳县、永寿县、礼泉县、淳化县)
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惠州市(惠城区、博罗县、惠东县、龙门县、惠阳区)
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梧州市(岑溪市、藤县、苍梧县、万秀区、蒙山县、龙圩区、长洲区)
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仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
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。
新闻结尾
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