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海东市(互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、乐都区、平安区、民和回族土族自治县)

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

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

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)  石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

广元市(剑阁县、朝天区、利州区、昭化区、苍溪县、旺苍县、青川县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

内蒙古自治区

锦州市(黑山县、太和区、凌海市、义县、古塔区、凌河区、北镇市)  保定市(博野县、安新县、竞秀区、阜平县、雄县、清苑区、涞源县、曲阳县、高碑店市、定州市、莲池区、顺平县、唐县、徐水区、蠡县、望都县、安国市、容城县、满城区、定兴县、易县、高阳县、涞水县、涿州市)

河源市(紫金县、源城区、和平县、龙川县、连平县、东源县)

吉安市(新干县、遂川县、泰和县、万安县、吉水县、峡江县、吉安县、青原区、吉州区、井冈山市、永新县、永丰县、安福县)

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

盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)

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

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

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

双鸭山市(饶河县、宝清县、友谊县、集贤县、四方台区、尖山区、岭东区、宝山区)

沈阳市(大东区、浑南区、铁西区、沈河区、沈北新区、新民市、法库县、于洪区、辽中区、和平区、康平县、皇姑区、苏家屯区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)

张家界市(桑植县、武陵源区、永定区、慈利县)

丹东市(凤城市、东港市、振兴区、振安区、宽甸满族自治县、元宝区)

东莞市

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

天津市(河东区、红桥区、东丽区、河北区、河西区、北辰区、静海区、宁河区、南开区、和平区、滨海新区、蓟州区、武清区、津南区、西青区、宝坻区)

大理白族自治州(永平县、大理市、洱源县、祥云县、弥渡县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、宾川县、云龙县、剑川县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县)

三门峡市(义马市、陕州区、灵宝市、卢氏县、湖滨区、渑池县)

果洛藏族自治州(达日县、玛多县、玛沁县、久治县、甘德县、班玛县)

阜阳市(颍上县、太和县、临泉县、阜南县、颍州区、界首市、颍东区、颍泉区)

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西藏自治区

云浮市(罗定市、云安区、云城区、郁南县、新兴县)

邵阳市(大祥区、隆回县、双清区、邵阳县、洞口县、绥宁县、新宁县、武冈市、城步苗族自治县、新邵县、北塔区、邵东市)

湘潭市(雨湖区、岳塘区、韶山市、湘潭县、湘乡市)  邯郸市(磁县、肥乡区、武安市、魏县、馆陶县、成安县、鸡泽县、广平县、临漳县、丛台区、邱县、涉县、复兴区、大名县、曲周县、永年区、邯山区、峰峰矿区)

滨州市(滨城区、沾化区、无棣县、阳信县、博兴县、惠民县、邹平市)

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

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)廊坊市(广阳区、文安县、安次区、三河市、大厂回族自治县、永清县、固安县、大城县、香河县、霸州市)

新余市(渝水区、分宜县)  台州市(温岭市、仙居县、路桥区、临海市、黄岩区、三门县、天台县、玉环市、椒江区)

北京市(房山区、顺义区、丰台区、通州区、延庆区、密云区、海淀区、西城区、昌平区、怀柔区、石景山区、大兴区、东城区、门头沟区、朝阳区、平谷区)

林芝市(巴宜区、墨脱县、波密县、工布江达县、察隅县、米林市、朗县)

长沙市(天心区、望城区、开福区、浏阳市、岳麓区、宁乡市、长沙县、雨花区、芙蓉区)巴彦淖尔市(临河区、杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、磴口县、五原县)

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

佛山市(顺德区、高明区、三水区、禅城区、南海区)

东营市(垦利区、广饶县、利津县、东营区、河口区)

淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)

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

广西壮族自治区

普洱市(景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县)

广安市(岳池县、华蓥市、武胜县、邻水县、广安区、前锋区)

黄石市(下陆区、大冶市、黄石港区、西塞山区、阳新县、铁山区)

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

张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县、高台县、甘州区、临泽县)

三沙市(南沙区、西沙区)

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

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

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

赤峰市(元宝山区、翁牛特旗、林西县、巴林右旗、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、松山区、克什克腾旗、宁城县、红山区、巴林左旗)

　　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。