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阜新市(海州区、细河区、阜新蒙古族自治县、新邱区、太平区、彰武县、清河门区)

佳木斯市(东风区、前进区、汤原县、桦川县、同江市、抚远市、向阳区、富锦市、桦南县、郊区)

天水市(清水县、秦州区、秦安县、武山县、张家川回族自治县、麦积区、甘谷县)

鹤岗市(东山区、兴山区、萝北县、南山区、工农区、兴安区、绥滨县、向阳区)  十堰市(丹江口市、张湾区、竹溪县、郧西县、竹山县、茅箭区、房县、郧阳区)

七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)

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

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区、长岭县)盘锦市(大洼区、兴隆台区、盘山县、双台子区)

六盘水市(盘州市、六枝特区、水城区、钟山区)  营口市(鲅鱼圈区、西市区、站前区、盖州市、大石桥市、老边区)

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

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

眉山市(仁寿县、洪雅县、青神县、东坡区、彭山区、丹棱县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)

绥化市(青冈县、北林区、望奎县、安达市、肇东市、兰西县、绥棱县、海伦市、庆安县、明水县)

和田地区(皮山县、于田县、和田县、民丰县、墨玉县、和田市、洛浦县、策勒县)

深圳市(南山区、宝安区、坪山区、盐田区、福田区、龙岗区、光明区、龙华区、罗湖区)

莆田市(荔城区、仙游县、城厢区、秀屿区、涵江区)

来宾市(象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、兴宾区、忻城县、合山市)

大同市(天镇县、广灵县、平城区、阳高县、新荣区、浑源县、云州区、灵丘县、左云县、云冈区)

巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、库尔勒市、且末县、若羌县、焉耆回族自治县、博湖县、和硕县、和静县、轮台县)

雅安市(名山区、芦山县、汉源县、宝兴县、荥经县、雨城区、天全县、石棉县)

山南市(错那市、浪卡子县、扎囊县、隆子县、贡嘎县、乃东区、措美县、洛扎县、桑日县、加查县、曲松县、琼结县)

平凉市(华亭市、崇信县、灵台县、崆峒区、泾川县、静宁县、庄浪县)

宁德市(周宁县、福安市、柘荣县、屏南县、寿宁县、福鼎市、霞浦县、古田县、蕉城区)

湖州市(德清县、长兴县、安吉县、南浔区、吴兴区)

辽源市(龙山区、东辽县、东丰县、西安区)

株洲市(茶陵县、醴陵市、天元区、炎陵县、渌口区、石峰区、荷塘区、攸县、芦淞区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

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马鞍山市(博望区、含山县、当涂县、和县、雨山区、花山区)

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

信阳市(息县、固始县、光山县、平桥区、淮滨县、商城县、潢川县、新县、浉河区、罗山县)

阿勒泰地区(阿勒泰市、福海县、布尔津县、哈巴河县、青河县、吉木乃县、富蕴县)  池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)

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

咸阳市(淳化县、长武县、三原县、永寿县、渭城区、杨陵区、礼泉县、泾阳县、旬邑县、秦都区、彬州市、武功县、兴平市、乾县)

柳州市(柳江区、鱼峰区、融安县、三江侗族自治县、鹿寨县、融水苗族自治县、城中区、柳城县、柳南区、柳北区)鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

晋中市(介休市、灵石县、榆次区、太谷区、平遥县、祁县、榆社县、寿阳县、左权县、昔阳县、和顺县)  榆林市(米脂县、绥德县、定边县、横山区、吴堡县、佳县、府谷县、靖边县、清涧县、榆阳区、子洲县、神木市)

铁岭市(铁岭县、西丰县、银州区、调兵山市、开原市、清河区、昌图县)

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

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)茂名市(电白区、高州市、茂南区、信宜市、化州市)

梧州市(龙圩区、蒙山县、岑溪市、万秀区、苍梧县、长洲区、藤县)

丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、华坪县)

海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵南县、贵德县、共和县)

大理白族自治州(大理市、漾濞彝族自治县、云龙县、弥渡县、宾川县、永平县、祥云县、剑川县、鹤庆县、洱源县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县)

长沙市(岳麓区、宁乡市、望城区、雨花区、芙蓉区、开福区、天心区、长沙县、浏阳市)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

贵阳市(息烽县、乌当区、南明区、花溪区、云岩区、修文县、开阳县、白云区、观山湖区、清镇市)

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、囊谦县、称多县、杂多县、玉树市、治多县)

庆阳市(合水县、宁县、环县、镇原县、正宁县、华池县、庆城县、西峰区)

广州市(海珠区、番禺区、南沙区、白云区、从化区、天河区、黄埔区、荔湾区、花都区、增城区、越秀区)

景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)

南通市(崇川区、启东市、海门区、如皋市、如东县、通州区、海安市)

嘉兴市(海宁市、嘉善县、海盐县、秀洲区、南湖区、平湖市、桐乡市)

湘西土家族苗族自治州(花垣县、永顺县、泸溪县、古丈县、龙山县、吉首市、保靖县、凤凰县)

九江市(永修县、都昌县、柴桑区、瑞昌市、浔阳区、湖口县、濂溪区、共青城市、武宁县、德安县、修水县、庐山市、彭泽县)

　　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。