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衢州市(开化县、龙游县、江山市、常山县、柯城区、衢江区)

衡水市(枣强县、深州市、桃城区、安平县、景县、饶阳县、武邑县、武强县、阜城县、冀州区、故城县)

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

南昌市(进贤县、南昌县、东湖区、西湖区、青山湖区、红谷滩区、青云谱区、新建区、安义县)  香港特别行政区

保山市(隆阳区、施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市)

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

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

齐齐哈尔市(建华区、碾子山区、昂昂溪区、拜泉县、泰来县、依安县、梅里斯达斡尔族区、克东县、富拉尔基区、龙江县、龙沙区、克山县、讷河市、铁锋区、富裕县、甘南县)  阳江市(阳西县、阳东区、阳春市、江城区)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

阿坝藏族羌族自治州(松潘县、壤塘县、黑水县、阿坝县、若尔盖县、红原县、九寨沟县、汶川县、马尔康市、小金县、理县、金川县、茂县)

白城市(通榆县、洮南市、镇赉县、大安市、洮北区)

厦门市(海沧区、翔安区、湖里区、思明区、同安区、集美区)

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

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

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

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

漯河市(郾城区、临颍县、召陵区、舞阳县、源汇区)

淄博市(桓台县、沂源县、张店区、博山区、临淄区、周村区、淄川区、高青县)

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

西藏自治区

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县)

德州市(宁津县、武城县、德城区、夏津县、平原县、庆云县、禹城市、临邑县、乐陵市、陵城区、齐河县)

清远市(连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、英德市、连州市、佛冈县、清城区、阳山县、清新区)

本溪市(南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、平山区、明山区、桓仁满族自治县)

平顶山市(石龙区、卫东区、新华区、叶县、宝丰县、汝州市、郏县、鲁山县、舞钢市、湛河区)

咸阳市(礼泉县、武功县、秦都区、长武县、三原县、乾县、彬州市、永寿县、淳化县、杨陵区、兴平市、渭城区、旬邑县、泾阳县)

锦州市(北镇市、黑山县、古塔区、凌河区、义县、太和区、凌海市)

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蚌埠市(禹会区、五河县、龙子湖区、怀远县、蚌山区、固镇县、淮上区)

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

武汉市(武昌区、洪山区、江夏区、江岸区、江汉区、东西湖区、汉南区、蔡甸区、新洲区、青山区、汉阳区、硚口区、黄陂区)

福州市(晋安区、闽侯县、福清市、永泰县、鼓楼区、马尾区、闽清县、连江县、台江区、长乐区、仓山区、平潭县、罗源县)  广西壮族自治区

南阳市(镇平县、唐河县、宛城区、淅川县、内乡县、卧龙区、社旗县、新野县、桐柏县、方城县、邓州市、西峡县、南召县)

宁波市(奉化区、慈溪市、北仑区、余姚市、鄞州区、镇海区、江北区、海曙区、宁海县、象山县)

晋城市(陵川县、沁水县、阳城县、城区、高平市、泽州县)和田地区(策勒县、和田市、墨玉县、和田县、洛浦县、民丰县、于田县、皮山县)

抚州市(东乡区、广昌县、南丰县、黎川县、崇仁县、临川区、南城县、资溪县、乐安县、宜黄县、金溪县)  克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区)

玉林市(兴业县、北流市、福绵区、博白县、陆川县、容县、玉州区)

黄冈市(麻城市、黄梅县、红安县、浠水县、蕲春县、团风县、英山县、罗田县、黄州区、武穴市)

钦州市(浦北县、钦南区、钦北区、灵山县)荆门市(沙洋县、京山市、东宝区、钟祥市、掇刀区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

通辽市(霍林郭勒市、开鲁县、科尔沁区、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、库伦旗)

达州市(宣汉县、通川区、大竹县、开江县、达川区、万源市、渠县)

吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、青铜峡市、同心县)

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

宣城市(绩溪县、郎溪县、广德市、泾县、旌德县、宣州区、宁国市)

眉山市(丹棱县、仁寿县、彭山区、青神县、东坡区、洪雅县)

泉州市(安溪县、南安市、德化县、鲤城区、惠安县、金门县、永春县、泉港区、洛江区、晋江市、石狮市、丰泽区)

黔西南布依族苗族自治州(册亨县、望谟县、兴仁市、晴隆县、贞丰县、兴义市、普安县、安龙县)

茂名市(高州市、电白区、信宜市、茂南区、化州市)

绵阳市(北川羌族自治县、江油市、梓潼县、三台县、涪城区、平武县、安州区、盐亭县、游仙区)

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

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

安顺市(普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区)

黄山市(黄山区、徽州区、黟县、休宁县、祁门县、歙县、屯溪区)

庆阳市(宁县、镇原县、西峰区、环县、庆城县、华池县、合水县、正宁县)

　　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。