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

秦皇岛市(海港区、抚宁区、北戴河区、山海关区、昌黎县、卢龙县、青龙满族自治县)

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

淄博市(桓台县、周村区、临淄区、博山区、高青县、沂源县、张店区、淄川区)  驻马店市(确山县、平舆县、驿城区、西平县、新蔡县、泌阳县、遂平县、汝南县、正阳县、上蔡县)

宿州市(砀山县、灵璧县、萧县、埇桥区、泗县)

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

平凉市(静宁县、灵台县、泾川县、庄浪县、华亭市、崇信县、崆峒区)

承德市(兴隆县、滦平县、承德县、围场满族蒙古族自治县、隆化县、丰宁满族自治县、平泉市、双滦区、双桥区、鹰手营子矿区、宽城满族自治县)  南充市(营山县、蓬安县、顺庆区、南部县、仪陇县、嘉陵区、高坪区、西充县、阆中市)

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

阿克苏地区(新和县、沙雅县、库车市、柯坪县、温宿县、乌什县、阿克苏市、阿瓦提县、拜城县)

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

兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

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

无锡市(江阴市、新吴区、梁溪区、惠山区、滨湖区、宜兴市、锡山区)

海口市(秀英区、琼山区、美兰区、龙华区)

兰州市(红古区、安宁区、皋兰县、西固区、榆中县、七里河区、城关区、永登县)

钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)

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

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)

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

七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

梧州市(蒙山县、藤县、岑溪市、万秀区、长洲区、苍梧县、龙圩区)

南昌市(东湖区、南昌县、青山湖区、红谷滩区、青云谱区、西湖区、安义县、新建区、进贤县)

蚌埠市(淮上区、五河县、蚌山区、固镇县、禹会区、龙子湖区、怀远县)

汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)

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新余市(渝水区、分宜县)

安阳市(北关区、汤阴县、文峰区、龙安区、殷都区、林州市、滑县、安阳县、内黄县)

孝感市(应城市、孝昌县、孝南区、安陆市、大悟县、汉川市、云梦县)

枣庄市(市中区、滕州市、薛城区、峄城区、山亭区、台儿庄区)  龙岩市(连城县、漳平市、新罗区、武平县、永定区、上杭县、长汀县)

桂林市(资源县、龙胜各族自治县、灌阳县、恭城瑶族自治县、全州县、阳朔县、平乐县、临桂区、灵川县、七星区、兴安县、荔浦市、叠彩区、雁山区、秀峰区、永福县、象山区)

固原市(原州区、西吉县、隆德县、泾源县、彭阳县)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)肇庆市(高要区、端州区、广宁县、封开县、德庆县、怀集县、鼎湖区、四会市)

阳泉市(郊区、城区、矿区、平定县、盂县)  西藏自治区

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

日喀则市(康马县、江孜县、萨迦县、谢通门县、聂拉木县、拉孜县、南木林县、岗巴县、吉隆县、仁布县、仲巴县、萨嘎县、昂仁县、亚东县、定结县、桑珠孜区、白朗县、定日县)

柳州市(柳城县、城中区、柳江区、三江侗族自治县、鹿寨县、融水苗族自治县、融安县、鱼峰区、柳北区、柳南区)张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县、高台县、民乐县、山丹县)

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

滁州市(天长市、琅琊区、来安县、南谯区、定远县、明光市、全椒县、凤阳县)

三明市(建宁县、大田县、三元区、清流县、宁化县、尤溪县、沙县区、泰宁县、永安市、将乐县、明溪县)

临汾市(蒲县、霍州市、汾西县、安泽县、侯马市、曲沃县、古县、尧都区、浮山县、翼城县、乡宁县、洪洞县、襄汾县、隰县、大宁县、吉县、永和县)

保定市(望都县、高碑店市、徐水区、莲池区、顺平县、清苑区、唐县、满城区、安国市、阜平县、高阳县、容城县、涞水县、涞源县、易县、竞秀区、博野县、曲阳县、涿州市、蠡县、雄县、安新县、定兴县、定州市)

衢州市(柯城区、开化县、龙游县、衢江区、江山市、常山县)

松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、扶余市)

贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区、八步区)

遵义市(绥阳县、赤水市、凤冈县、仁怀市、红花岗区、汇川区、正安县、湄潭县、播州区、桐梓县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、习水县)

德阳市(绵竹市、广汉市、什邡市、中江县、罗江区、旌阳区)

舟山市(岱山县、嵊泗县、定海区、普陀区)

昆明市(东川区、五华区、西山区、盘龙区、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、富民县、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、宜良县、安宁市、官渡区、呈贡区、晋宁区)

泰安市(泰山区、肥城市、新泰市、东平县、宁阳县、岱岳区)

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

江门市(台山市、蓬江区、新会区、江海区、开平市、恩平市、鹤山市)

张家界市(永定区、慈利县、武陵源区、桑植县)

　　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。