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三沙市(南沙区、西沙区)
张家口市(阳原县、万全区、赤城县、张北县、怀安县、下花园区、桥东区、康保县、崇礼区、涿鹿县、怀来县、尚义县、蔚县、宣化区、桥西区、沽源县)
银川市(兴庆区、贺兰县、灵武市、永宁县、西夏区、金凤区)
洛阳市(老城区、汝阳县、洛龙区、栾川县、嵩县、瀍河回族区、孟津区、西工区、洛宁县、宜阳县、偃师区、新安县、涧西区、伊川县)
潍坊市(昌邑市、坊子区、安丘市、高密市、昌乐县、奎文区、临朐县、诸城市、寿光市、青州市、寒亭区、潍城区)
苏州市(吴中区、虎丘区、吴江区、张家港市、常熟市、相城区、太仓市、姑苏区、昆山市)
南平市(邵武市、建瓯市、顺昌县、延平区、政和县、建阳区、松溪县、武夷山市、光泽县、浦城县)
东营市(垦利区、河口区、利津县、东营区、广饶县)
滨州市(惠民县、滨城区、沾化区、阳信县、无棣县、博兴县、邹平市)
白银市(靖远县、景泰县、会宁县、平川区、白银区)
渭南市(澄城县、华阴市、白水县、潼关县、韩城市、蒲城县、大荔县、合阳县、临渭区、富平县、华州区)
亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
衡阳市(蒸湘区、雁峰区、衡阳县、南岳区、常宁市、耒阳市、石鼓区、衡南县、祁东县、衡东县、珠晖区、衡山县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
甘南藏族自治州(夏河县、舟曲县、碌曲县、临潭县、合作市、迭部县、卓尼县、玛曲县)
哈尔滨市(道里区、依兰县、尚志市、宾县、道外区、南岗区、五常市、巴彦县、延寿县、通河县、木兰县、方正县、香坊区、呼兰区、平房区、松北区、阿城区、双城区)
烟台市(芝罘区、莱州市、蓬莱区、栖霞市、莱阳市、福山区、海阳市、牟平区、龙口市、招远市、莱山区)
武汉市(蔡甸区、东西湖区、新洲区、硚口区、武昌区、洪山区、汉南区、江岸区、江汉区、青山区、黄陂区、江夏区、汉阳区)
绥化市(安达市、北林区、海伦市、肇东市、明水县、绥棱县、庆安县、兰西县、青冈县、望奎县)
大庆市(大同区、萨尔图区、红岗区、肇源县、让胡路区、林甸县、龙凤区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)
绵阳市(盐亭县、涪城区、游仙区、北川羌族自治县、平武县、三台县、安州区、江油市、梓潼县)
鞍山市(海城市、台安县、千山区、岫岩满族自治县、铁东区、立山区、铁西区)
河池市(都安瑶族自治县、东兰县、天峨县、金城江区、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、宜州区、罗城仫佬族自治县、南丹县、凤山县、大化瑶族自治县)
北京市(门头沟区、朝阳区、海淀区、房山区、密云区、东城区、顺义区、通州区、大兴区、怀柔区、延庆区、平谷区、昌平区、石景山区、丰台区、西城区)
玉溪市(易门县、华宁县、通海县、峨山彝族自治县、澄江市、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、江川区)
镇江市(京口区、润州区、句容市、丹阳市、扬中市、丹徒区)
益阳市(南县、资阳区、桃江县、赫山区、沅江市、安化县)
抚顺市(新抚区、东洲区、新宾满族自治县、抚顺县、清原满族自治县、顺城区、望花区)
济南市(历城区、济阳区、钢城区、长清区、平阴县、历下区、莱芜区、市中区、天桥区、槐荫区、章丘区、商河县)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、泸西县、红河县、建水县、弥勒市、开远市、绿春县、个旧市、屏边苗族自治县、蒙自市、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县)
海东市(循化撒拉族自治县、乐都区、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)
铜陵市(义安区、铜官区、枞阳县、郊区)
安阳市(林州市、内黄县、安阳县、北关区、殷都区、龙安区、文峰区、汤阴县、滑县)
鹤壁市(淇滨区、鹤山区、淇县、山城区、浚县)
株洲市(芦淞区、天元区、醴陵市、茶陵县、渌口区、石峰区、攸县、荷塘区、炎陵县)
安康市(白河县、镇坪县、平利县、石泉县、宁陕县、岚皋县、紫阳县、旬阳市、汉阴县、汉滨区)
宁夏回族自治区
常州市(金坛区、溧阳市、新北区、钟楼区、武进区、天宁区)
双鸭山市(岭东区、饶河县、友谊县、四方台区、宝山区、集贤县、宝清县、尖山区)
宣城市(郎溪县、宁国市、旌德县、泾县、宣州区、绩溪县、广德市)
台州市(仙居县、椒江区、玉环市、临海市、温岭市、天台县、三门县、路桥区、黄岩区)
西安市(高陵区、阎良区、碑林区、雁塔区、蓝田县、新城区、未央区、长安区、临潼区、鄠邑区、灞桥区、周至县、莲湖区)
天水市(武山县、张家川回族自治县、秦州区、甘谷县、清水县、麦积区、秦安县)
湛江市(廉江市、霞山区、坡头区、吴川市、赤坎区、遂溪县、麻章区、雷州市、徐闻县)
厦门市(湖里区、海沧区、集美区、思明区、翔安区、同安区)
甘孜藏族自治州(丹巴县、得荣县、泸定县、炉霍县、道孚县、德格县、乡城县、石渠县、新龙县、色达县、九龙县、理塘县、白玉县、甘孜县、稻城县、康定市、巴塘县、雅江县)
齐齐哈尔市(建华区、克山县、龙沙区、依安县、龙江县、拜泉县、富裕县、泰来县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、昂昂溪区、甘南县、讷河市、克东县、碾子山区)
辽源市(西安区、东丰县、龙山区、东辽县)
黄冈市(黄梅县、团风县、麻城市、英山县、武穴市、罗田县、浠水县、蕲春县、红安县、黄州区)
盐城市(阜宁县、响水县、盐都区、东台市、滨海县、射阳县、大丰区、建湖县、亭湖区)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
岳阳市(云溪区、湘阴县、汨罗市、岳阳县、岳阳楼区、临湘市、君山区、平江县、华容县)
三门峡市(陕州区、卢氏县、义马市、湖滨区、渑池县、灵宝市)
内江市(市中区、东兴区、隆昌市、资中县、威远县)
阳泉市(平定县、盂县、城区、郊区、矿区)
清远市(连州市、佛冈县、英德市、清城区、阳山县、清新区、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县)
营口市(盖州市、老边区、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市、站前区)
牡丹江市(绥芬河市、林口县、爱民区、穆棱市、阳明区、宁安市、海林市、西安区、东安区、东宁市)
安庆市(大观区、怀宁县、岳西县、宜秀区、宿松县、潜山市、迎江区、桐城市、望江县、太湖县)
澳门特别行政区
萍乡市(芦溪县、上栗县、安源区、湘东区、莲花县)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、阜康市、昌吉市、吉木萨尔县、奇台县、玛纳斯县、呼图壁县)
邢台市(平乡县、南宫市、隆尧县、威县、宁晋县、临城县、信都区、柏乡县、南和区、新河县、沙河市、清河县、内丘县、巨鹿县、襄都区、任泽区、临西县、广宗县)
茂名市(茂南区、电白区、高州市、信宜市、化州市)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
陇南市(礼县、成县、西和县、两当县、武都区、康县、徽县、宕昌县、文县)
丽水市(龙泉市、遂昌县、缙云县、云和县、松阳县、景宁畲族自治县、庆元县、青田县、莲都区)
北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)
梧州市(蒙山县、藤县、苍梧县、岑溪市、长洲区、龙圩区、万秀区)
无锡市(惠山区、新吴区、宜兴市、梁溪区、锡山区、滨湖区、江阴市)
吉林市(昌邑区、丰满区、桦甸市、磐石市、船营区、蛟河市、舒兰市、龙潭区、永吉县)
晋中市(榆次区、寿阳县、昔阳县、和顺县、榆社县、太谷区、介休市、灵石县、平遥县、左权县、祁县)
本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区、南芬区、明山区)
白城市(洮北区、镇赉县、通榆县、大安市、洮南市)
凉山彝族自治州(宁南县、盐源县、昭觉县、会理市、会东县、雷波县、普格县、木里藏族自治县、喜德县、美姑县、越西县、金阳县、冕宁县、甘洛县、布拖县、德昌县、西昌市)
汉中市(佛坪县、汉台区、城固县、南郑区、洋县、镇巴县、勉县、略阳县、西乡县、宁强县、留坝县)
荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区)
泰州市(高港区、海陵区、靖江市、兴化市、泰兴市、姜堰区)
遂宁市(射洪市、船山区、大英县、蓬溪县、安居区)
淮安市(淮安区、金湖县、清江浦区、洪泽区、淮阴区、盱眙县、涟水县)
吕梁市(兴县、柳林县、离石区、岚县、孝义市、临县、汾阳市、中阳县、方山县、文水县、石楼县、交口县、交城县)
阳江市(阳西县、阳东区、阳春市、江城区)
自贡市(贡井区、大安区、沿滩区、自流井区、富顺县、荣县)
呼和浩特市(和林格尔县、回民区、玉泉区、新城区、赛罕区、清水河县、武川县、土默特左旗、托克托县)
呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、满洲里市、牙克石市、根河市、扎赉诺尔区、额尔古纳市、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、新巴尔虎左旗、阿荣旗)
南通市(如皋市、海门区、崇川区、如东县、通州区、启东市、海安市)
通辽市(霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、扎鲁特旗、开鲁县、奈曼旗)
和田地区(和田市、洛浦县、民丰县、策勒县、墨玉县、皮山县、于田县、和田县)
朔州市(朔城区、山阴县、应县、平鲁区、怀仁市、右玉县)
张家界市(永定区、慈利县、武陵源区、桑植县)
贵港市(平南县、港北区、桂平市、覃塘区、港南区)
眉山市(东坡区、丹棱县、仁寿县、青神县、洪雅县、彭山区)
昌都市(类乌齐县、左贡县、洛隆县、丁青县、边坝县、贡觉县、江达县、察雅县、芒康县、卡若区、八宿县)
辽阳市(灯塔市、宏伟区、辽阳县、太子河区、白塔区、弓长岭区、文圣区)
丹东市(宽甸满族自治县、振安区、东港市、元宝区、凤城市、振兴区)
绍兴市(嵊州市、柯桥区、越城区、诸暨市、新昌县、上虞区)
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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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