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阜阳市(临泉县、颍泉区、阜南县、太和县、颍州区、颍东区、颍上县、界首市)

滨州市(惠民县、邹平市、阳信县、滨城区、沾化区、无棣县、博兴县)

池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)

郑州市(荥阳市、上街区、中牟县、新密市、登封市、新郑市、二七区、中原区、惠济区、管城回族区、巩义市、金水区)  阳泉市(平定县、郊区、城区、盂县、矿区)

常德市(武陵区、安乡县、桃源县、津市市、石门县、汉寿县、临澧县、鼎城区、澧县)

丹东市(宽甸满族自治县、振兴区、东港市、振安区、元宝区、凤城市)

巴彦淖尔市(五原县、乌拉特后旗、磴口县、乌拉特中旗、临河区、杭锦后旗、乌拉特前旗)

阿勒泰地区(哈巴河县、福海县、布尔津县、阿勒泰市、富蕴县、青河县、吉木乃县)  北海市(海城区、铁山港区、合浦县、银海区)

湛江市(赤坎区、麻章区、坡头区、廉江市、遂溪县、徐闻县、吴川市、雷州市、霞山区)

营口市(老边区、西市区、鲅鱼圈区、盖州市、站前区、大石桥市)

洛阳市(宜阳县、汝阳县、孟津区、栾川县、偃师区、伊川县、瀍河回族区、涧西区、老城区、洛龙区、新安县、洛宁县、西工区、嵩县)

哈尔滨市(依兰县、方正县、阿城区、平房区、尚志市、双城区、巴彦县、五常市、香坊区、木兰县、通河县、道里区、道外区、延寿县、呼兰区、松北区、南岗区、宾县)

三沙市(南沙区、西沙区)

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

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

吉林市(龙潭区、磐石市、永吉县、昌邑区、船营区、舒兰市、桦甸市、丰满区、蛟河市)

长春市(农安县、二道区、南关区、朝阳区、榆树市、双阳区、德惠市、宽城区、绿园区、九台区、公主岭市)

恩施土家族苗族自治州(巴东县、建始县、利川市、来凤县、宣恩县、鹤峰县、恩施市、咸丰县)

庆阳市(宁县、正宁县、镇原县、合水县、环县、庆城县、西峰区、华池县)

德阳市(绵竹市、中江县、什邡市、旌阳区、罗江区、广汉市)

重庆市(巴南区、开州区、酉阳土家族苗族自治县、九龙坡区、沙坪坝区、奉节县、大渡口区、云阳县、合川区、北碚区、铜梁区、巫山县、长寿区、渝中区、忠县、江北区、潼南区、永川区、荣昌区、武隆区、渝北区、丰都县、璧山区、秀山土家族苗族自治县、涪陵区、江津区、梁平区、綦江区、彭水苗族土家族自治县、南川区、城口县、南岸区、万州区、垫江县、大足区、黔江区、巫溪县、石柱土家族自治县)

东营市(利津县、广饶县、东营区、垦利区、河口区)

邢台市(南宫市、隆尧县、内丘县、清河县、临西县、信都区、宁晋县、柏乡县、新河县、襄都区、平乡县、威县、任泽区、临城县、南和区、巨鹿县、沙河市、广宗县)

佛山市(高明区、禅城区、南海区、三水区、顺德区)

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、平桂区、八步区、钟山县)

茂名市(化州市、信宜市、电白区、高州市、茂南区)

益阳市(安化县、赫山区、南县、资阳区、沅江市、桃江县)

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昆明市(富民县、寻甸回族彝族自治县、呈贡区、嵩明县、石林彝族自治县、宜良县、安宁市、晋宁区、西山区、东川区、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、五华区、盘龙区)

三门峡市(陕州区、卢氏县、渑池县、义马市、灵宝市、湖滨区)

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

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)  天水市(秦州区、张家川回族自治县、武山县、秦安县、甘谷县、麦积区、清水县)

开封市(鼓楼区、龙亭区、通许县、祥符区、兰考县、顺河回族区、禹王台区、尉氏县、杞县)

达州市(宣汉县、开江县、万源市、通川区、达川区、大竹县、渠县)

自贡市(富顺县、荣县、自流井区、大安区、沿滩区、贡井区)伊犁哈萨克自治州(新源县、奎屯市、特克斯县、霍尔果斯市、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、巩留县、尼勒克县、伊宁县、霍城县)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、天峻县、茫崖市、德令哈市、格尔木市、都兰县)  成都市(青白江区、成华区、青羊区、锦江区、新津区、崇州市、龙泉驿区、大邑县、蒲江县、郫都区、温江区、彭州市、都江堰市、邛崃市、双流区、武侯区、金牛区、简阳市、新都区、金堂县)

黔南布依族苗族自治州(瓮安县、罗甸县、贵定县、福泉市、长顺县、荔波县、惠水县、都匀市、平塘县、三都水族自治县、龙里县、独山县)

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

临夏回族自治州(东乡族自治县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、康乐县、永靖县、和政县、广河县)武汉市(江夏区、江汉区、江岸区、汉南区、青山区、新洲区、黄陂区、洪山区、蔡甸区、武昌区、东西湖区、汉阳区、硚口区)

天津市(和平区、北辰区、东丽区、宝坻区、宁河区、河北区、蓟州区、静海区、滨海新区、南开区、河东区、西青区、红桥区、河西区、津南区、武清区)

三明市(清流县、宁化县、建宁县、三元区、沙县区、明溪县、泰宁县、将乐县、尤溪县、永安市、大田县)

白银市(景泰县、靖远县、白银区、会宁县、平川区)

伊春市(大箐山县、金林区、丰林县、嘉荫县、南岔县、汤旺县、铁力市、乌翠区、友好区、伊美区)

淮安市(清江浦区、淮阴区、洪泽区、金湖县、涟水县、盱眙县、淮安区)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

运城市(芮城县、盐湖区、临猗县、稷山县、永济市、河津市、夏县、闻喜县、万荣县、平陆县、绛县、垣曲县、新绛县)

来宾市(忻城县、金秀瑶族自治县、武宣县、合山市、象州县、兴宾区)

汕头市(潮阳区、南澳县、潮南区、澄海区、龙湖区、濠江区、金平区)

泰州市(泰兴市、海陵区、靖江市、兴化市、高港区、姜堰区)

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

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)

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

衢州市(柯城区、常山县、龙游县、江山市、开化县、衢江区)

阿克苏地区(温宿县、阿瓦提县、拜城县、库车市、柯坪县、沙雅县、新和县、阿克苏市、乌什县)

滁州市(天长市、凤阳县、全椒县、明光市、来安县、南谯区、琅琊区、定远县)

　　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。