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抚州市(广昌县、临川区、黎川县、金溪县、资溪县、南城县、乐安县、宜黄县、崇仁县、南丰县、东乡区)

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

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

儋州市  玉树藏族自治州(称多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县、杂多县、治多县)

无锡市(锡山区、宜兴市、新吴区、梁溪区、惠山区、滨湖区、江阴市)

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

威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)

鹤壁市(淇滨区、浚县、淇县、鹤山区、山城区)  常德市(津市市、鼎城区、临澧县、汉寿县、安乡县、武陵区、桃源县、石门县、澧县)

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

德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、梁河县、瑞丽市、陇川县)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)

临沂市(罗庄区、郯城县、兰山区、蒙阴县、莒南县、平邑县、沂水县、河东区、费县、临沭县、沂南县、兰陵县)

佛山市(南海区、禅城区、顺德区、三水区、高明区)

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

潍坊市(诸城市、安丘市、高密市、潍城区、昌乐县、奎文区、寒亭区、青州市、坊子区、寿光市、昌邑市、临朐县)

三沙市(西沙区、南沙区)

商洛市(商州区、商南县、柞水县、山阳县、镇安县、丹凤县、洛南县)

许昌市(魏都区、襄城县、禹州市、建安区、鄢陵县、长葛市)

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

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

萍乡市(上栗县、安源区、芦溪县、湘东区、莲花县)

荆门市(掇刀区、京山市、东宝区、钟祥市、沙洋县)

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

抚顺市(东洲区、新宾满族自治县、望花区、抚顺县、清原满族自治县、顺城区、新抚区)

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

武汉市(青山区、汉南区、江汉区、洪山区、武昌区、江夏区、江岸区、硚口区、汉阳区、黄陂区、东西湖区、新洲区、蔡甸区)

绍兴市(诸暨市、越城区、上虞区、柯桥区、新昌县、嵊州市)

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吉安市(青原区、吉州区、泰和县、峡江县、新干县、井冈山市、永丰县、永新县、万安县、安福县、遂川县、吉安县、吉水县)

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

茂名市(电白区、茂南区、化州市、信宜市、高州市)

双鸭山市(四方台区、宝清县、岭东区、尖山区、友谊县、饶河县、宝山区、集贤县)  海东市(互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)

黑河市(嫩江市、五大连池市、爱辉区、逊克县、孙吴县、北安市)

嘉峪关市

深圳市(南山区、龙华区、光明区、罗湖区、福田区、坪山区、龙岗区、盐田区、宝安区)湛江市(麻章区、遂溪县、雷州市、徐闻县、霞山区、廉江市、吴川市、坡头区、赤坎区)

乌鲁木齐市(沙依巴克区、水磨沟区、达坂城区、米东区、新市区、天山区、头屯河区、乌鲁木齐县)  黄山市(徽州区、祁门县、黄山区、黟县、休宁县、屯溪区、歙县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

蚌埠市(淮上区、龙子湖区、蚌山区、五河县、怀远县、禹会区、固镇县)

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

湖州市(南浔区、安吉县、吴兴区、德清县、长兴县)

唐山市(路南区、丰南区、滦州市、迁西县、遵化市、乐亭县、滦南县、玉田县、开平区、曹妃甸区、古冶区、丰润区、路北区、迁安市)

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

昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、昌吉市、呼图壁县)

云浮市(新兴县、云安区、云城区、罗定市、郁南县)

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

白银市(会宁县、靖远县、白银区、平川区、景泰县)

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

阜阳市(颍泉区、太和县、颍东区、阜南县、颍州区、颍上县、界首市、临泉县)

金昌市(永昌县、金川区)

镇江市(丹阳市、句容市、润州区、丹徒区、扬中市、京口区)

温州市(泰顺县、永嘉县、乐清市、平阳县、瓯海区、龙湾区、瑞安市、文成县、苍南县、龙港市、洞头区、鹿城区)

鞍山市(岫岩满族自治县、台安县、立山区、千山区、铁西区、海城市、铁东区)

铜川市(王益区、耀州区、印台区、宜君县)

十堰市(郧阳区、竹山县、郧西县、茅箭区、竹溪县、张湾区、房县、丹江口市)

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

　　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。