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乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

济南市(商河县、莱芜区、章丘区、钢城区、市中区、平阴县、槐荫区、天桥区、济阳区、历下区、历城区、长清区)

武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)

保山市(腾冲市、昌宁县、隆阳区、施甸县、龙陵县)  巴彦淖尔市(磴口县、临河区、杭锦后旗、乌拉特前旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗、五原县)

贺州市(昭平县、钟山县、八步区、平桂区、富川瑶族自治县)

五指山市(陵水黎族自治县、文昌市、定安县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、万宁市、琼海市、屯昌县、澄迈县、东方市、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县、白沙黎族自治县)

揭阳市(榕城区、惠来县、揭东区、揭西县、普宁市)

三门峡市(渑池县、义马市、灵宝市、卢氏县、陕州区、湖滨区)  抚州市(东乡区、广昌县、乐安县、资溪县、临川区、南城县、金溪县、黎川县、南丰县、宜黄县、崇仁县)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

苏州市(吴江区、虎丘区、姑苏区、昆山市、太仓市、张家港市、常熟市、吴中区、相城区)

邯郸市(磁县、大名县、涉县、武安市、成安县、魏县、临漳县、丛台区、永年区、馆陶县、峰峰矿区、曲周县、邯山区、邱县、肥乡区、复兴区、鸡泽县、广平县)

衡阳市(蒸湘区、衡东县、衡阳县、南岳区、常宁市、石鼓区、祁东县、珠晖区、雁峰区、衡南县、衡山县、耒阳市)

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

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

兰州市(红古区、安宁区、永登县、城关区、皋兰县、七里河区、榆中县、西固区)

庆阳市(庆城县、华池县、宁县、合水县、正宁县、环县、镇原县、西峰区)

遂宁市(大英县、射洪市、船山区、安居区、蓬溪县)

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

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

宜昌市(夷陵区、枝江市、五峰土家族自治县、伍家岗区、秭归县、远安县、点军区、长阳土家族自治县、当阳市、西陵区、猇亭区、兴山县、宜都市)

上饶市(信州区、横峰县、德兴市、鄱阳县、万年县、广信区、铅山县、广丰区、玉山县、婺源县、余干县、弋阳县)

枣庄市(薛城区、台儿庄区、山亭区、峄城区、市中区、滕州市)

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

濮阳市(清丰县、濮阳县、台前县、南乐县、范县、华龙区)

红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、个旧市、石屏县、开远市、元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、弥勒市、建水县、红河县、泸西县、蒙自市、绿春县)

淄博市(淄川区、沂源县、桓台县、临淄区、博山区、周村区、高青县、张店区)

烟台市(招远市、牟平区、栖霞市、芝罘区、莱阳市、海阳市、福山区、蓬莱区、莱山区、龙口市、莱州市)

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白银市(景泰县、靖远县、平川区、会宁县、白银区)

嘉峪关市

白城市(镇赉县、大安市、洮北区、洮南市、通榆县)

吴忠市(同心县、盐池县、利通区、青铜峡市、红寺堡区)  哈尔滨市(道外区、尚志市、南岗区、通河县、方正县、双城区、道里区、平房区、宾县、依兰县、松北区、木兰县、五常市、呼兰区、巴彦县、香坊区、延寿县、阿城区)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

酒泉市(肃北蒙古族自治县、玉门市、金塔县、瓜州县、敦煌市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县)

深圳市(福田区、龙华区、龙岗区、光明区、宝安区、盐田区、坪山区、南山区、罗湖区)湛江市(徐闻县、坡头区、遂溪县、赤坎区、廉江市、吴川市、麻章区、雷州市、霞山区)

昭通市(彝良县、永善县、绥江县、昭阳区、大关县、水富市、鲁甸县、巧家县、威信县、盐津县、镇雄县)  十堰市(竹溪县、张湾区、房县、丹江口市、茅箭区、郧阳区、郧西县、竹山县)

内江市(市中区、隆昌市、东兴区、资中县、威远县)

乌兰察布市(商都县、集宁区、察哈尔右翼前旗、兴和县、化德县、察哈尔右翼中旗、凉城县、卓资县、察哈尔右翼后旗、丰镇市、四子王旗)

韶关市(始兴县、翁源县、曲江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、武江区、南雄市、浈江区、仁化县、新丰县)聊城市(高唐县、东昌府区、临清市、茌平区、莘县、冠县、阳谷县、东阿县)

黑河市(爱辉区、嫩江市、逊克县、五大连池市、孙吴县、北安市)

澳门特别行政区

泰安市(岱岳区、肥城市、新泰市、泰山区、宁阳县、东平县)

河源市(连平县、东源县、紫金县、龙川县、源城区、和平县)

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

广西壮族自治区

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

太原市(万柏林区、杏花岭区、迎泽区、娄烦县、古交市、尖草坪区、晋源区、清徐县、小店区、阳曲县)

香港特别行政区

厦门市(同安区、集美区、湖里区、思明区、翔安区、海沧区)

海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

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

马鞍山市(雨山区、和县、花山区、当涂县、博望区、含山县)

淮安市(洪泽区、金湖县、盱眙县、清江浦区、涟水县、淮阴区、淮安区)

宝鸡市(金台区、陇县、陈仓区、太白县、岐山县、凤县、凤翔区、麟游县、眉县、渭滨区、千阳县、扶风县)

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

　　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。