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吉安市(吉安县、峡江县、新干县、遂川县、永新县、永丰县、泰和县、吉水县、井冈山市、青原区、安福县、万安县、吉州区)
包头市(石拐区、青山区、东河区、土默特右旗、昆都仑区、九原区、固阳县、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗)
榆林市(神木市、榆阳区、绥德县、清涧县、吴堡县、佳县、府谷县、米脂县、靖边县、定边县、子洲县、横山区)
广安市(华蓥市、广安区、邻水县、武胜县、前锋区、岳池县)
宿州市(萧县、泗县、灵璧县、埇桥区、砀山县)
延安市(宝塔区、富县、黄陵县、黄龙县、甘泉县、吴起县、宜川县、延川县、洛川县、延长县、志丹县、子长市、安塞区)
阜新市(细河区、彰武县、太平区、清河门区、海州区、阜新蒙古族自治县、新邱区)
威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)
天津市(河北区、河西区、宁河区、东丽区、北辰区、西青区、蓟州区、津南区、静海区、宝坻区、和平区、滨海新区、南开区、河东区、武清区、红桥区)
东营市(广饶县、垦利区、利津县、东营区、河口区)
襄阳市(老河口市、枣阳市、保康县、宜城市、樊城区、谷城县、襄州区、襄城区、南漳县)
内蒙古自治区
澳门特别行政区
芜湖市(弋江区、湾沚区、南陵县、繁昌区、镜湖区、鸠江区、无为市)
漯河市(郾城区、源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县)
三沙市(南沙区、西沙区)
周口市(沈丘县、扶沟县、淮阳区、太康县、商水县、鹿邑县、项城市、西华县、川汇区、郸城县)
七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)
朔州市(朔城区、应县、怀仁市、平鲁区、山阴县、右玉县)
淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)
南昌市(南昌县、安义县、西湖区、红谷滩区、进贤县、青云谱区、新建区、东湖区、青山湖区)
南平市(松溪县、武夷山市、延平区、建阳区、邵武市、浦城县、光泽县、政和县、顺昌县、建瓯市)
阳泉市(平定县、盂县、矿区、郊区、城区)
汉中市(城固县、西乡县、汉台区、宁强县、留坝县、南郑区、勉县、略阳县、洋县、镇巴县、佛坪县)
莆田市(荔城区、仙游县、城厢区、秀屿区、涵江区)
咸阳市(秦都区、长武县、彬州市、泾阳县、乾县、三原县、杨陵区、永寿县、兴平市、礼泉县、武功县、旬邑县、渭城区、淳化县)
安康市(白河县、旬阳市、汉阴县、宁陕县、紫阳县、平利县、汉滨区、石泉县、岚皋县、镇坪县)
清远市(连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、英德市、连州市、清新区、佛冈县、清城区、阳山县)
菏泽市(东明县、巨野县、牡丹区、曹县、鄄城县、成武县、单县、定陶区、郓城县)
青岛市(胶州市、平度市、即墨区、莱西市、李沧区、市北区、黄岛区、城阳区、崂山区、市南区)
湛江市(霞山区、坡头区、赤坎区、遂溪县、雷州市、吴川市、廉江市、麻章区、徐闻县)
辽阳市(灯塔市、辽阳县、太子河区、白塔区、文圣区、弓长岭区、宏伟区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、盈江县、陇川县、瑞丽市)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、红塔区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、通海县、华宁县、易门县)
海东市(互助土族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、平安区、乐都区、循化撒拉族自治县)
广西壮族自治区
汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)
北京市(东城区、门头沟区、西城区、顺义区、海淀区、大兴区、延庆区、丰台区、平谷区、通州区、朝阳区、昌平区、房山区、密云区、石景山区、怀柔区)
淮南市(八公山区、凤台县、田家庵区、大通区、潘集区、谢家集区、寿县)
河池市(大化瑶族自治县、金城江区、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、凤山县、东兰县、都安瑶族自治县、天峨县、南丹县、宜州区、环江毛南族自治县)
普洱市(墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县)
营口市(盖州市、站前区、老边区、大石桥市、鲅鱼圈区、西市区)
吕梁市(柳林县、岚县、中阳县、交口县、兴县、汾阳市、交城县、孝义市、临县、方山县、离石区、文水县、石楼县)
鹤壁市(浚县、淇县、山城区、淇滨区、鹤山区)
荆门市(掇刀区、钟祥市、东宝区、京山市、沙洋县)
鄂尔多斯市(准格尔旗、乌审旗、东胜区、达拉特旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、杭锦旗、康巴什区)
本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、溪湖区、平山区)
淄博市(周村区、沂源县、桓台县、高青县、张店区、博山区、临淄区、淄川区)
鸡西市(密山市、梨树区、恒山区、鸡冠区、鸡东县、虎林市、城子河区、滴道区、麻山区)
随州市(随县、广水市、曾都区)
湘潭市(韶山市、湘潭县、岳塘区、湘乡市、雨湖区)
宜昌市(西陵区、长阳土家族自治县、猇亭区、枝江市、远安县、宜都市、点军区、当阳市、兴山县、伍家岗区、五峰土家族自治县、夷陵区、秭归县)
株洲市(醴陵市、天元区、石峰区、炎陵县、渌口区、茶陵县、攸县、芦淞区、荷塘区)
铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)
日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)
贵阳市(云岩区、花溪区、南明区、息烽县、观山湖区、乌当区、修文县、白云区、清镇市、开阳县)
阿克苏地区(阿克苏市、柯坪县、乌什县、新和县、拜城县、库车市、沙雅县、温宿县、阿瓦提县)
衢州市(江山市、开化县、龙游县、常山县、柯城区、衢江区)
常德市(桃源县、汉寿县、安乡县、津市市、临澧县、武陵区、石门县、澧县、鼎城区)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、海拉尔区、牙克石市、扎兰屯市、额尔古纳市、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、满洲里市、阿荣旗、新巴尔虎左旗)
文山壮族苗族自治州(丘北县、文山市、砚山县、广南县、西畴县、麻栗坡县、富宁县、马关县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)
大理白族自治州(宾川县、洱源县、祥云县、南涧彝族自治县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、剑川县、云龙县、永平县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、大理市)
伊春市(友好区、金林区、汤旺县、伊美区、嘉荫县、南岔县、大箐山县、铁力市、丰林县、乌翠区)
甘孜藏族自治州(雅江县、稻城县、泸定县、色达县、德格县、甘孜县、得荣县、丹巴县、康定市、理塘县、新龙县、九龙县、道孚县、巴塘县、乡城县、白玉县、炉霍县、石渠县)
东莞市
烟台市(龙口市、牟平区、海阳市、莱山区、栖霞市、蓬莱区、福山区、莱阳市、招远市、芝罘区、莱州市)
葫芦岛市(南票区、兴城市、建昌县、连山区、龙港区、绥中县)
韶关市(南雄市、新丰县、始兴县、乐昌市、曲江区、武江区、仁化县、乳源瑶族自治县、翁源县、浈江区)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)
嘉兴市(桐乡市、海宁市、海盐县、南湖区、平湖市、嘉善县、秀洲区)
黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)
平顶山市(宝丰县、石龙区、新华区、舞钢市、湛河区、卫东区、鲁山县、郏县、叶县、汝州市)
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泸州市(江阳区、叙永县、泸县、古蔺县、合江县、龙马潭区、纳溪区)
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张家口市(沽源县、桥东区、宣化区、桥西区、尚义县、怀安县、崇礼区、下花园区、怀来县、张北县、赤城县、涿鹿县、阳原县、蔚县、万全区、康保县)
宝鸡市(凤县、陈仓区、岐山县、渭滨区、凤翔区、陇县、太白县、麟游县、金台区、千阳县、眉县、扶风县)
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。
新闻结尾
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