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

淮南市(谢家集区、田家庵区、凤台县、八公山区、潘集区、寿县、大通区)

滁州市(天长市、全椒县、明光市、琅琊区、南谯区、定远县、来安县、凤阳县)

咸宁市(赤壁市、通城县、崇阳县、嘉鱼县、咸安区、通山县)  常德市(武陵区、澧县、安乡县、鼎城区、石门县、桃源县、汉寿县、临澧县、津市市)

揭阳市(普宁市、揭西县、榕城区、揭东区、惠来县)

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

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

荆州市(石首市、松滋市、监利市、江陵县、公安县、沙市区、洪湖市、荆州区)  淄博市(高青县、周村区、博山区、沂源县、张店区、淄川区、桓台县、临淄区)

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、盐池县、利通区、同心县)

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

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

梧州市(蒙山县、藤县、万秀区、苍梧县、龙圩区、岑溪市、长洲区)

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

芜湖市(湾沚区、鸠江区、南陵县、弋江区、镜湖区、无为市、繁昌区)

佛山市(顺德区、南海区、禅城区、三水区、高明区)

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

鞍山市(台安县、立山区、千山区、铁西区、铁东区、岫岩满族自治县、海城市)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

汕头市(潮南区、龙湖区、潮阳区、澄海区、南澳县、金平区、濠江区)

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

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)

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

渭南市(临渭区、澄城县、合阳县、潼关县、大荔县、白水县、蒲城县、富平县、华阴市、韩城市、华州区)

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

丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、振安区、东港市、元宝区、振兴区)

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

百色市(凌云县、乐业县、西林县、隆林各族自治县、那坡县、靖西市、平果市、田阳区、田东县、田林县、右江区、德保县)

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

宿迁市(泗洪县、宿城区、沭阳县、泗阳县、宿豫区)

松原市(长岭县、扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)

铜川市(王益区、宜君县、印台区、耀州区)  沧州市(运河区、海兴县、孟村回族自治县、青县、任丘市、泊头市、河间市、黄骅市、新华区、东光县、南皮县、吴桥县、盐山县、献县、沧县、肃宁县)

广西壮族自治区

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

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)徐州市(鼓楼区、贾汪区、泉山区、沛县、睢宁县、丰县、邳州市、铜山区、新沂市、云龙区)

晋城市(高平市、阳城县、陵川县、泽州县、沁水县、城区)  无锡市(锡山区、江阴市、新吴区、宜兴市、梁溪区、滨湖区、惠山区)

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

怀化市(沅陵县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、溆浦县、会同县、中方县、鹤城区、麻阳苗族自治县、辰溪县)

丽水市(缙云县、景宁畲族自治县、遂昌县、龙泉市、庆元县、云和县、莲都区、青田县、松阳县)六安市(霍邱县、裕安区、叶集区、舒城县、金寨县、金安区、霍山县)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

七台河市(勃利县、桃山区、茄子河区、新兴区)

青岛市(市北区、平度市、黄岛区、即墨区、城阳区、胶州市、崂山区、莱西市、李沧区、市南区)

泰安市(肥城市、宁阳县、东平县、泰山区、岱岳区、新泰市)

四平市(伊通满族自治县、铁西区、铁东区、梨树县、双辽市)

张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、甘州区、山丹县、高台县、临泽县)

忻州市(忻府区、河曲县、宁武县、五台县、原平市、保德县、偏关县、定襄县、代县、神池县、繁峙县、五寨县、静乐县、岢岚县)

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

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

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

河源市(和平县、连平县、东源县、源城区、紫金县、龙川县)

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

随州市(曾都区、广水市、随县)

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

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

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

　　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。