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莆田市(涵江区、秀屿区、荔城区、城厢区、仙游县)

铜川市(耀州区、王益区、宜君县、印台区)

延安市(吴起县、富县、子长市、洛川县、甘泉县、安塞区、宝塔区、黄龙县、延长县、志丹县、宜川县、延川县、黄陵县)

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县)  呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、满洲里市、阿荣旗、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、扎赉诺尔区、海拉尔区、牙克石市、根河市、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗)

朝阳市(双塔区、建平县、凌源市、朝阳县、龙城区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)

无锡市(梁溪区、宜兴市、新吴区、锡山区、滨湖区、江阴市、惠山区)

信阳市(淮滨县、息县、固始县、商城县、浉河区、新县、罗山县、光山县、平桥区、潢川县)

晋中市(昔阳县、灵石县、祁县、太谷区、左权县、和顺县、介休市、平遥县、榆次区、榆社县、寿阳县)  石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

周口市(川汇区、淮阳区、商水县、沈丘县、项城市、西华县、鹿邑县、太康县、郸城县、扶沟县)

盘锦市(大洼区、盘山县、兴隆台区、双台子区)

陇南市(徽县、西和县、礼县、文县、康县、成县、武都区、两当县、宕昌县)

吴忠市(红寺堡区、盐池县、青铜峡市、利通区、同心县)

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

临沂市(平邑县、临沭县、莒南县、沂南县、兰陵县、蒙阴县、费县、沂水县、河东区、兰山区、郯城县、罗庄区)

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

临夏回族自治州(和政县、康乐县、临夏县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、广河县、东乡族自治县)

茂名市(高州市、电白区、信宜市、化州市、茂南区)

阜新市(彰武县、清河门区、新邱区、太平区、细河区、海州区、阜新蒙古族自治县)

广西壮族自治区

乌鲁木齐市(达坂城区、天山区、米东区、头屯河区、新市区、水磨沟区、沙依巴克区、乌鲁木齐县)

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

内江市(市中区、东兴区、威远县、资中县、隆昌市)

石河子市(五家渠市、阿拉尔市、铁门关市、可克达拉市、白杨市、昆玉市、北屯市、新星市、双河市、图木舒克市、胡杨河市)

岳阳市(汨罗市、湘阴县、岳阳楼区、岳阳县、临湘市、云溪区、平江县、君山区、华容县)

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)

杭州市(淳安县、钱塘区、临平区、余杭区、西湖区、建德市、富阳区、拱墅区、萧山区、桐庐县、滨江区、上城区、临安区)

威海市(文登区、乳山市、环翠区、荣成市)

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营口市(老边区、西市区、鲅鱼圈区、盖州市、站前区、大石桥市)

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

厦门市(集美区、海沧区、翔安区、湖里区、同安区、思明区)

阳泉市(盂县、郊区、平定县、城区、矿区)  滁州市(天长市、全椒县、明光市、定远县、凤阳县、琅琊区、南谯区、来安县)

和田地区(和田市、皮山县、墨玉县、洛浦县、策勒县、于田县、和田县、民丰县)

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

湛江市(坡头区、徐闻县、吴川市、霞山区、麻章区、雷州市、遂溪县、赤坎区、廉江市)本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区、平山区、南芬区、明山区)

常州市(天宁区、武进区、钟楼区、金坛区、新北区、溧阳市)  南平市(松溪县、政和县、光泽县、邵武市、建瓯市、顺昌县、延平区、武夷山市、浦城县、建阳区)

贵港市(平南县、港北区、桂平市、覃塘区、港南区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

崇左市(天等县、凭祥市、龙州县、江州区、大新县、宁明县、扶绥县)咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、赤壁市、咸安区、通山县、通城县)

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

宁夏回族自治区

松原市(乾安县、扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)

阜阳市(界首市、颍州区、颍上县、太和县、颍泉区、颍东区、临泉县、阜南县)

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

泸州市(叙永县、合江县、古蔺县、龙马潭区、泸县、纳溪区、江阳区)

驻马店市(汝南县、泌阳县、新蔡县、正阳县、平舆县、上蔡县、确山县、遂平县、驿城区、西平县)

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

黑河市(爱辉区、北安市、孙吴县、嫩江市、逊克县、五大连池市)

江门市(台山市、新会区、蓬江区、鹤山市、恩平市、江海区、开平市)

池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)

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

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

东营市(利津县、东营区、垦利区、河口区、广饶县)

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

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

　　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。