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永州市(东安县、江华瑶族自治县、零陵区、宁远县、双牌县、蓝山县、新田县、道县、江永县、祁阳市、冷水滩区)

孝感市(孝南区、孝昌县、云梦县、汉川市、大悟县、安陆市、应城市)

镇江市(句容市、润州区、京口区、丹徒区、扬中市、丹阳市)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)  六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)

来宾市(忻城县、象州县、合山市、武宣县、金秀瑶族自治县、兴宾区)

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

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

鸡西市(鸡冠区、密山市、虎林市、梨树区、恒山区、城子河区、麻山区、滴道区、鸡东县)  西宁市(城东区、湟源县、城西区、城北区、大通回族土族自治县、城中区、湟中区)

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

德阳市(什邡市、中江县、罗江区、旌阳区、绵竹市、广汉市)

遂宁市(安居区、大英县、射洪市、蓬溪县、船山区)

咸宁市(通山县、咸安区、赤壁市、崇阳县、嘉鱼县、通城县)

株洲市(天元区、荷塘区、炎陵县、石峰区、攸县、醴陵市、渌口区、茶陵县、芦淞区)

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

巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、且末县、轮台县、尉犁县、博湖县、和静县、焉耆回族自治县、库尔勒市、和硕县)

绥化市(北林区、兰西县、海伦市、望奎县、庆安县、明水县、肇东市、青冈县、绥棱县、安达市)

六安市(裕安区、舒城县、金寨县、霍山县、霍邱县、叶集区、金安区)

昭通市(威信县、盐津县、鲁甸县、彝良县、镇雄县、昭阳区、大关县、巧家县、绥江县、水富市、永善县)

定西市(岷县、渭源县、漳县、陇西县、通渭县、临洮县、安定区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

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

台州市(仙居县、天台县、临海市、椒江区、玉环市、路桥区、温岭市、黄岩区、三门县)

中山市

乐山市(沙湾区、夹江县、五通桥区、金口河区、马边彝族自治县、市中区、峨眉山市、峨边彝族自治县、犍为县、井研县、沐川县)

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

那曲市(聂荣县、申扎县、班戈县、色尼区、嘉黎县、巴青县、索县、尼玛县、安多县、双湖县、比如县)

成都市(邛崃市、青白江区、新津区、大邑县、郫都区、成华区、彭州市、温江区、蒲江县、金牛区、武侯区、金堂县、都江堰市、崇州市、青羊区、双流区、简阳市、新都区、龙泉驿区、锦江区)

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延边朝鲜族自治州(和龙市、延吉市、龙井市、汪清县、珲春市、安图县、敦化市、图们市)

湖州市(南浔区、长兴县、吴兴区、安吉县、德清县)

宿州市(埇桥区、泗县、砀山县、灵璧县、萧县)

鞍山市(千山区、台安县、铁东区、立山区、铁西区、岫岩满族自治县、海城市)  宜昌市(宜都市、猇亭区、远安县、伍家岗区、西陵区、兴山县、五峰土家族自治县、当阳市、秭归县、长阳土家族自治县、枝江市、点军区、夷陵区)

韶关市(仁化县、南雄市、武江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、曲江区、新丰县、翁源县、始兴县、浈江区)

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

沈阳市(和平区、法库县、于洪区、康平县、新民市、铁西区、苏家屯区、大东区、辽中区、沈河区、浑南区、皇姑区、沈北新区)吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

商洛市(山阳县、商南县、柞水县、镇安县、商州区、洛南县、丹凤县)  福州市(马尾区、福清市、闽侯县、平潭县、罗源县、晋安区、闽清县、台江区、仓山区、连江县、永泰县、鼓楼区、长乐区)

新疆维吾尔自治区

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

塔城地区(沙湾市、塔城市、托里县、额敏县、裕民县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县)赣州市(宁都县、章贡区、赣县区、大余县、寻乌县、上犹县、信丰县、安远县、瑞金市、石城县、于都县、崇义县、会昌县、定南县、兴国县、全南县、南康区、龙南市)

吕梁市(柳林县、交口县、汾阳市、石楼县、方山县、交城县、兴县、临县、离石区、孝义市、文水县、岚县、中阳县)

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

宿迁市(沭阳县、宿豫区、泗阳县、泗洪县、宿城区)

内蒙古自治区

固原市(原州区、泾源县、彭阳县、西吉县、隆德县)

阜阳市(临泉县、颍上县、颍泉区、太和县、颍州区、界首市、颍东区、阜南县)

宜春市(樟树市、万载县、高安市、铜鼓县、奉新县、上高县、丰城市、宜丰县、靖安县、袁州区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

江门市(台山市、鹤山市、蓬江区、江海区、新会区、恩平市、开平市)

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

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

惠州市(龙门县、惠城区、博罗县、惠东县、惠阳区)

益阳市(沅江市、桃江县、安化县、赫山区、南县、资阳区)

大连市(瓦房店市、旅顺口区、庄河市、中山区、金州区、普兰店区、甘井子区、西岗区、长海县、沙河口区)

喀什地区(伽师县、泽普县、麦盖提县、疏附县、巴楚县、喀什市、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、莎车县、英吉沙县、叶城县)

郑州市(巩义市、中牟县、二七区、登封市、新密市、上街区、管城回族区、新郑市、中原区、荥阳市、金水区、惠济区)

　　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。