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安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、西秀区、普定县)

辽阳市(白塔区、灯塔市、文圣区、辽阳县、太子河区、弓长岭区、宏伟区)

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

荆州市(监利市、荆州区、石首市、公安县、江陵县、沙市区、洪湖市、松滋市)  济源市

恩施土家族苗族自治州(恩施市、来凤县、宣恩县、巴东县、建始县、咸丰县、鹤峰县、利川市)

哈尔滨市(平房区、呼兰区、尚志市、宾县、木兰县、五常市、巴彦县、延寿县、通河县、双城区、依兰县、香坊区、道外区、道里区、方正县、松北区、阿城区、南岗区)

榆林市(佳县、子洲县、靖边县、神木市、绥德县、榆阳区、清涧县、府谷县、定边县、吴堡县、横山区、米脂县)

上海市(长宁区、嘉定区、金山区、宝山区、崇明区、青浦区、虹口区、普陀区、奉贤区、黄浦区、闵行区、松江区、徐汇区、浦东新区、杨浦区、静安区)  太原市(晋源区、娄烦县、万柏林区、古交市、迎泽区、清徐县、小店区、阳曲县、杏花岭区、尖草坪区)

龙岩市(新罗区、永定区、上杭县、武平县、长汀县、漳平市、连城县)

肇庆市(端州区、怀集县、广宁县、鼎湖区、四会市、高要区、封开县、德庆县)

朝阳市(朝阳县、双塔区、建平县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、北票市)

安阳市(文峰区、滑县、内黄县、汤阴县、龙安区、林州市、安阳县、殷都区、北关区)

防城港市(港口区、上思县、东兴市、防城区)

自贡市(贡井区、荣县、富顺县、大安区、自流井区、沿滩区)

德阳市(广汉市、绵竹市、中江县、旌阳区、罗江区、什邡市)

天津市(西青区、津南区、宁河区、河北区、红桥区、东丽区、河西区、北辰区、河东区、和平区、南开区、蓟州区、宝坻区、滨海新区、武清区、静海区)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

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

香港特别行政区

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、盈江县、芒市、陇川县)

襄阳市(襄州区、南漳县、保康县、谷城县、枣阳市、老河口市、樊城区、宜城市、襄城区)

梧州市(长洲区、藤县、岑溪市、万秀区、苍梧县、蒙山县、龙圩区)

邵阳市(新邵县、城步苗族自治县、绥宁县、武冈市、新宁县、邵阳县、北塔区、邵东市、隆回县、双清区、洞口县、大祥区)

开封市(祥符区、禹王台区、尉氏县、杞县、顺河回族区、兰考县、龙亭区、鼓楼区、通许县)

宜昌市(宜都市、长阳土家族自治县、当阳市、秭归县、兴山县、远安县、点军区、猇亭区、枝江市、西陵区、夷陵区、五峰土家族自治县、伍家岗区)

宜春市(樟树市、丰城市、万载县、袁州区、奉新县、宜丰县、高安市、上高县、靖安县、铜鼓县)

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

黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县)

内江市(威远县、市中区、资中县、隆昌市、东兴区)

齐齐哈尔市(昂昂溪区、建华区、铁锋区、泰来县、拜泉县、碾子山区、富裕县、富拉尔基区、克山县、龙沙区、克东县、梅里斯达斡尔族区、龙江县、依安县、甘南县、讷河市)  绍兴市(嵊州市、新昌县、越城区、上虞区、柯桥区、诸暨市)

北京市(房山区、东城区、大兴区、海淀区、平谷区、延庆区、朝阳区、昌平区、西城区、通州区、丰台区、怀柔区、门头沟区、顺义区、石景山区、密云区)

汉中市(西乡县、洋县、勉县、城固县、南郑区、宁强县、镇巴县、佛坪县、略阳县、汉台区、留坝县)

晋中市(平遥县、介休市、和顺县、灵石县、榆次区、寿阳县、左权县、榆社县、太谷区、祁县、昔阳县)眉山市(东坡区、洪雅县、仁寿县、青神县、彭山区、丹棱县)

平顶山市(汝州市、宝丰县、叶县、舞钢市、卫东区、鲁山县、郏县、湛河区、石龙区、新华区)  大理白族自治州(剑川县、漾濞彝族自治县、弥渡县、宾川县、洱源县、大理市、南涧彝族自治县、鹤庆县、云龙县、永平县、巍山彝族回族自治县、祥云县)

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

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

宁德市(寿宁县、霞浦县、福鼎市、周宁县、蕉城区、柘荣县、福安市、屏南县、古田县)海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、阿拉山口市、温泉县)

福州市(连江县、闽侯县、永泰县、长乐区、罗源县、平潭县、晋安区、福清市、台江区、马尾区、仓山区、闽清县、鼓楼区)

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

海北藏族自治州(祁连县、海晏县、门源回族自治县、刚察县)

亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)

萍乡市(安源区、芦溪县、上栗县、莲花县、湘东区)

铜川市(耀州区、宜君县、印台区、王益区)

运城市(稷山县、平陆县、临猗县、万荣县、芮城县、闻喜县、绛县、永济市、垣曲县、盐湖区、新绛县、河津市、夏县)

宜宾市(屏山县、珙县、兴文县、翠屏区、南溪区、筠连县、叙州区、江安县、长宁县、高县)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、磴口县、乌拉特后旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区、五原县)

玉溪市(峨山彝族自治县、江川区、新平彝族傣族自治县、华宁县、易门县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、通海县)

崇左市(江州区、宁明县、大新县、龙州县、扶绥县、天等县、凭祥市)

乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、商都县、察哈尔右翼中旗、兴和县、卓资县、集宁区、丰镇市、化德县、察哈尔右翼后旗、四子王旗、凉城县)

怀化市(鹤城区、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、中方县、沅陵县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、溆浦县、麻阳苗族自治县、洪江市、会同县)

河池市(天峨县、东兰县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、宜州区、凤山县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、南丹县、都安瑶族自治县)

　　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。