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嘉峪关市
永州市(江永县、道县、祁阳市、零陵区、新田县、蓝山县、双牌县、宁远县、冷水滩区、江华瑶族自治县、东安县)
舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)
淮北市(杜集区、烈山区、相山区、濉溪县)
曲靖市(富源县、师宗县、沾益区、陆良县、罗平县、会泽县、麒麟区、宣威市、马龙区)
白山市(抚松县、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县、江源区、靖宇县)
深圳市(罗湖区、坪山区、盐田区、福田区、南山区、宝安区、龙华区、光明区、龙岗区)
信阳市(浉河区、固始县、息县、商城县、新县、平桥区、光山县、罗山县、潢川县、淮滨县)
泰安市(肥城市、新泰市、东平县、宁阳县、泰山区、岱岳区)
丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县)
鸡西市(恒山区、滴道区、麻山区、鸡东县、虎林市、密山市、城子河区、鸡冠区、梨树区)
南昌市(青云谱区、东湖区、西湖区、安义县、南昌县、进贤县、新建区、青山湖区、红谷滩区)
呼伦贝尔市(牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、扎兰屯市、扎赉诺尔区、满洲里市、海拉尔区、陈巴尔虎旗、根河市、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、阿荣旗、新巴尔虎左旗)
清远市(阳山县、英德市、清新区、连山壮族瑶族自治县、连州市、佛冈县、清城区、连南瑶族自治县)
忻州市(定襄县、忻府区、代县、五寨县、保德县、原平市、神池县、静乐县、河曲县、繁峙县、宁武县、偏关县、五台县、岢岚县)
丽水市(庆元县、景宁畲族自治县、遂昌县、龙泉市、缙云县、青田县、莲都区、松阳县、云和县)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
金华市(浦江县、婺城区、东阳市、兰溪市、磐安县、金东区、武义县、永康市、义乌市)
三沙市(南沙区、西沙区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
济源市
天水市(清水县、张家川回族自治县、秦安县、麦积区、武山县、秦州区、甘谷县)
平顶山市(鲁山县、汝州市、新华区、石龙区、叶县、湛河区、宝丰县、卫东区、舞钢市、郏县)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
绥化市(安达市、兰西县、海伦市、庆安县、青冈县、肇东市、明水县、望奎县、绥棱县、北林区)
昆明市(富民县、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、安宁市、五华区、晋宁区、宜良县、盘龙区、东川区、西山区、官渡区、石林彝族自治县、寻甸回族彝族自治县、呈贡区)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、富裕县、讷河市、龙江县、铁锋区、克山县、克东县、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、甘南县、依安县、建华区、泰来县、富拉尔基区、龙沙区、拜泉县)
平凉市(灵台县、静宁县、崇信县、华亭市、泾川县、庄浪县、崆峒区)
内江市(资中县、市中区、隆昌市、威远县、东兴区)
白城市(大安市、镇赉县、洮北区、洮南市、通榆县)
阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)
哈尔滨市(呼兰区、通河县、木兰县、尚志市、巴彦县、宾县、五常市、双城区、南岗区、平房区、道里区、延寿县、香坊区、方正县、依兰县、阿城区、道外区、松北区)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
呼和浩特市(玉泉区、新城区、和林格尔县、赛罕区、清水河县、土默特左旗、回民区、托克托县、武川县)
淮安市(淮安区、淮阴区、清江浦区、盱眙县、涟水县、金湖县、洪泽区)
韶关市(南雄市、新丰县、武江区、浈江区、始兴县、乐昌市、仁化县、曲江区、翁源县、乳源瑶族自治县)
伊犁哈萨克自治州(昭苏县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、特克斯县、伊宁县、霍城县、尼勒克县、霍尔果斯市、伊宁市、新源县)
五指山市(保亭黎族苗族自治县、文昌市、乐东黎族自治县、万宁市、琼海市、东方市、屯昌县、临高县、定安县、琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县)
邢台市(南和区、临西县、沙河市、广宗县、任泽区、信都区、平乡县、柏乡县、威县、临城县、清河县、内丘县、隆尧县、巨鹿县、新河县、宁晋县、南宫市、襄都区)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县)
塔城地区(塔城市、托里县、沙湾市、乌苏市、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县)
阿坝藏族羌族自治州(金川县、红原县、黑水县、松潘县、若尔盖县、小金县、茂县、阿坝县、壤塘县、汶川县、马尔康市、理县、九寨沟县)
潍坊市(高密市、安丘市、青州市、昌邑市、奎文区、昌乐县、临朐县、寒亭区、潍城区、寿光市、诸城市、坊子区)
七台河市(桃山区、勃利县、茄子河区、新兴区)
宁波市(北仑区、慈溪市、镇海区、江北区、奉化区、余姚市、鄞州区、象山县、宁海县、海曙区)
太原市(万柏林区、阳曲县、小店区、古交市、杏花岭区、尖草坪区、迎泽区、娄烦县、清徐县、晋源区)
赣州市(赣县区、安远县、宁都县、于都县、全南县、崇义县、信丰县、寻乌县、兴国县、会昌县、上犹县、南康区、大余县、瑞金市、定南县、龙南市、章贡区、石城县)
佳木斯市(前进区、同江市、抚远市、汤原县、桦川县、向阳区、富锦市、桦南县、郊区、东风区)
湛江市(廉江市、雷州市、赤坎区、遂溪县、吴川市、麻章区、霞山区、徐闻县、坡头区)
马鞍山市(博望区、当涂县、花山区、和县、含山县、雨山区)
无锡市(江阴市、锡山区、梁溪区、滨湖区、宜兴市、惠山区、新吴区)
甘南藏族自治州(夏河县、卓尼县、迭部县、舟曲县、碌曲县、玛曲县、临潭县、合作市)
枣庄市(滕州市、台儿庄区、市中区、山亭区、薛城区、峄城区)
银川市(西夏区、灵武市、金凤区、贺兰县、永宁县、兴庆区)
海南藏族自治州(贵德县、共和县、同德县、贵南县、兴海县)
大连市(长海县、甘井子区、普兰店区、沙河口区、旅顺口区、庄河市、瓦房店市、中山区、西岗区、金州区)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、奇台县、呼图壁县、阜康市、玛纳斯县、昌吉市)
山南市(错那市、加查县、洛扎县、琼结县、浪卡子县、隆子县、乃东区、曲松县、桑日县、扎囊县、贡嘎县、措美县)
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温州市(瑞安市、瓯海区、泰顺县、乐清市、鹿城区、文成县、平阳县、龙湾区、洞头区、龙港市、永嘉县、苍南县)
泉州市(泉港区、鲤城区、南安市、惠安县、洛江区、永春县、晋江市、丰泽区、石狮市、德化县、金门县、安溪县)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、溆浦县、洪江市、辰溪县、鹤城区、沅陵县、麻阳苗族自治县、会同县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、中方县、新晃侗族自治县)
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徐州市(贾汪区、云龙区、鼓楼区、邳州市、新沂市、丰县、睢宁县、沛县、泉山区、铜山区)
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宿州市(泗县、砀山县、灵璧县、埇桥区、萧县)
拉萨市(堆龙德庆区、林周县、曲水县、尼木县、墨竹工卡县、达孜区、城关区、当雄县)
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阜新市(阜新蒙古族自治县、新邱区、清河门区、海州区、彰武县、太平区、细河区)
雅安市(荥经县、汉源县、天全县、石棉县、宝兴县、雨城区、名山区、芦山县)
长春市(南关区、朝阳区、双阳区、九台区、二道区、宽城区、农安县、德惠市、公主岭市、绿园区、榆树市)
金昌市(金川区、永昌县)
黄石市(下陆区、黄石港区、大冶市、西塞山区、阳新县、铁山区)
白银市(白银区、景泰县、靖远县、平川区、会宁县)
那曲市(安多县、尼玛县、色尼区、班戈县、嘉黎县、巴青县、双湖县、比如县、申扎县、索县、聂荣县)
南京市(鼓楼区、江宁区、雨花台区、六合区、栖霞区、秦淮区、玄武区、建邺区、溧水区、浦口区、高淳区)
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。
新闻结尾
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