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

渭南市(蒲城县、白水县、大荔县、富平县、华阴市、华州区、韩城市、合阳县、临渭区、潼关县、澄城县)

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

眉山市(青神县、彭山区、仁寿县、丹棱县、东坡区、洪雅县)  景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

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

双鸭山市(友谊县、集贤县、饶河县、宝山区、岭东区、宝清县、四方台区、尖山区)

厦门市(集美区、翔安区、湖里区、同安区、海沧区、思明区)

儋州市  迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

新乡市(新乡县、原阳县、卫辉市、获嘉县、延津县、封丘县、红旗区、牧野区、卫滨区、辉县市、凤泉区、长垣市)

赣州市(龙南市、赣县区、南康区、于都县、兴国县、信丰县、章贡区、石城县、上犹县、崇义县、定南县、寻乌县、全南县、宁都县、安远县、瑞金市、会昌县、大余县)

包头市(青山区、固阳县、昆都仑区、石拐区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、土默特右旗、九原区)

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

沧州市(青县、孟村回族自治县、泊头市、南皮县、肃宁县、任丘市、献县、河间市、盐山县、黄骅市、吴桥县、运河区、东光县、沧县、海兴县、新华区)

阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)

阿勒泰地区(哈巴河县、青河县、吉木乃县、阿勒泰市、布尔津县、富蕴县、福海县)

荆门市(沙洋县、掇刀区、钟祥市、东宝区、京山市)

济宁市(兖州区、汶上县、金乡县、梁山县、鱼台县、嘉祥县、微山县、邹城市、任城区、曲阜市、泗水县)

阿里地区(改则县、措勤县、革吉县、普兰县、札达县、噶尔县、日土县)

保山市(龙陵县、腾冲市、隆阳区、施甸县、昌宁县)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

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

攀枝花市(西区、米易县、盐边县、仁和区、东区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)

张家界市(桑植县、武陵源区、永定区、慈利县)

娄底市(双峰县、娄星区、涟源市、新化县、冷水江市)

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

广安市(武胜县、前锋区、岳池县、广安区、华蓥市、邻水县)

承德市(双桥区、宽城满族自治县、隆化县、丰宁满族自治县、兴隆县、双滦区、鹰手营子矿区、滦平县、承德县、平泉市、围场满族蒙古族自治县)

巴中市(通江县、恩阳区、平昌县、巴州区、南江县)  大连市(旅顺口区、庄河市、西岗区、普兰店区、长海县、甘井子区、金州区、中山区、沙河口区、瓦房店市)

达州市(大竹县、达川区、通川区、渠县、开江县、宣汉县、万源市)

咸宁市(通山县、崇阳县、通城县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市)

延安市(延川县、黄陵县、子长市、宜川县、延长县、黄龙县、洛川县、安塞区、甘泉县、志丹县、富县、吴起县、宝塔区)长治市(屯留区、沁县、上党区、潞城区、长子县、武乡县、沁源县、黎城县、壶关县、平顺县、潞州区、襄垣县)

茂名市(茂南区、信宜市、高州市、电白区、化州市)  昌都市(贡觉县、江达县、八宿县、类乌齐县、卡若区、芒康县、察雅县、洛隆县、左贡县、边坝县、丁青县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

绥化市(绥棱县、庆安县、望奎县、明水县、北林区、安达市、青冈县、兰西县、海伦市、肇东市)沈阳市(康平县、沈北新区、大东区、苏家屯区、辽中区、新民市、法库县、皇姑区、浑南区、和平区、沈河区、于洪区、铁西区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市、乾安县、长岭县)

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

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

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

安康市(镇坪县、汉阴县、旬阳市、紫阳县、宁陕县、白河县、石泉县、岚皋县、平利县、汉滨区)

衡水市(深州市、桃城区、冀州区、阜城县、枣强县、武强县、景县、武邑县、饶阳县、故城县、安平县)

嘉峪关市

西宁市(湟中区、城北区、城东区、湟源县、城中区、大通回族土族自治县、城西区)

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

楚雄彝族自治州(楚雄市、大姚县、姚安县、元谋县、武定县、南华县、永仁县、禄丰市、双柏县、牟定县)

菏泽市(单县、巨野县、定陶区、成武县、鄄城县、东明县、牡丹区、曹县、郓城县)

遂宁市(船山区、安居区、射洪市、蓬溪县、大英县)

石河子市(新星市、白杨市、图木舒克市、可克达拉市、胡杨河市、北屯市、昆玉市、五家渠市、阿拉尔市、铁门关市、双河市)

金华市(金东区、浦江县、婺城区、磐安县、武义县、东阳市、义乌市、永康市、兰溪市)

丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县)

孝感市(汉川市、云梦县、孝南区、大悟县、孝昌县、应城市、安陆市)

　　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。