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

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

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

甘南藏族自治州(夏河县、迭部县、舟曲县、碌曲县、合作市、卓尼县、临潭县、玛曲县)  甘孜藏族自治州(巴塘县、理塘县、石渠县、雅江县、色达县、白玉县、丹巴县、稻城县、炉霍县、泸定县、九龙县、康定市、甘孜县、德格县、道孚县、新龙县、乡城县、得荣县)

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

澳门特别行政区

江门市(江海区、蓬江区、新会区、鹤山市、恩平市、开平市、台山市)

那曲市(巴青县、嘉黎县、索县、色尼区、班戈县、聂荣县、双湖县、尼玛县、申扎县、比如县、安多县)  玉树藏族自治州(治多县、杂多县、曲麻莱县、称多县、囊谦县、玉树市)

唐山市(古冶区、曹妃甸区、丰南区、迁安市、丰润区、滦南县、玉田县、乐亭县、路北区、滦州市、迁西县、路南区、遵化市、开平区)

肇庆市(高要区、广宁县、封开县、鼎湖区、怀集县、德庆县、四会市、端州区)

黄山市(徽州区、黄山区、黟县、屯溪区、歙县、休宁县、祁门县)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

佛山市(禅城区、高明区、顺德区、三水区、南海区)

滁州市(南谯区、凤阳县、来安县、天长市、定远县、琅琊区、全椒县、明光市)

巴中市(平昌县、巴州区、南江县、通江县、恩阳区)

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

南平市(延平区、建阳区、松溪县、武夷山市、光泽县、政和县、建瓯市、邵武市、顺昌县、浦城县)

蚌埠市(怀远县、固镇县、蚌山区、五河县、禹会区、淮上区、龙子湖区)

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

恩施土家族苗族自治州(建始县、宣恩县、利川市、巴东县、来凤县、咸丰县、恩施市、鹤峰县)

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

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

白城市(大安市、通榆县、洮北区、洮南市、镇赉县)

漳州市(华安县、龙文区、长泰区、东山县、诏安县、南靖县、云霄县、龙海区、漳浦县、芗城区、平和县)

宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿豫区、泗阳县、宿城区)

张家口市(阳原县、桥东区、尚义县、怀来县、沽源县、崇礼区、赤城县、万全区、怀安县、桥西区、蔚县、宣化区、康保县、下花园区、涿鹿县、张北县)

盐城市(响水县、建湖县、滨海县、亭湖区、阜宁县、大丰区、盐都区、射阳县、东台市)

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永州市(江永县、祁阳市、零陵区、双牌县、蓝山县、冷水滩区、江华瑶族自治县、东安县、道县、新田县、宁远县)

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

济南市(钢城区、长清区、莱芜区、槐荫区、天桥区、章丘区、济阳区、市中区、平阴县、商河县、历下区、历城区)

毕节市(七星关区、赫章县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、纳雍县、大方县、黔西市)  乌鲁木齐市(沙依巴克区、乌鲁木齐县、新市区、天山区、米东区、水磨沟区、达坂城区、头屯河区)

梧州市(万秀区、岑溪市、蒙山县、龙圩区、藤县、长洲区、苍梧县)

广安市(武胜县、邻水县、岳池县、广安区、前锋区、华蓥市)

和田地区(墨玉县、洛浦县、和田市、皮山县、民丰县、和田县、策勒县、于田县)宜宾市(兴文县、高县、翠屏区、筠连县、珙县、长宁县、南溪区、屏山县、江安县、叙州区)

云浮市(云安区、罗定市、新兴县、云城区、郁南县)  深圳市(盐田区、福田区、罗湖区、宝安区、龙华区、南山区、龙岗区、坪山区、光明区)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

抚州市(东乡区、临川区、黎川县、南丰县、乐安县、广昌县、金溪县、崇仁县、资溪县、宜黄县、南城县)

芜湖市(湾沚区、镜湖区、繁昌区、南陵县、鸠江区、弋江区、无为市)嘉兴市(海宁市、海盐县、南湖区、平湖市、嘉善县、秀洲区、桐乡市)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

河源市(龙川县、连平县、源城区、东源县、紫金县、和平县)

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

焦作市(沁阳市、博爱县、马村区、修武县、中站区、温县、解放区、武陟县、山阳区、孟州市)

广州市(增城区、黄埔区、荔湾区、从化区、天河区、花都区、白云区、南沙区、越秀区、番禺区、海珠区)

自贡市(贡井区、大安区、自流井区、荣县、富顺县、沿滩区)

孝感市(孝南区、大悟县、应城市、孝昌县、云梦县、汉川市、安陆市)

黑河市(逊克县、孙吴县、北安市、嫩江市、五大连池市、爱辉区)

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

汕头市(金平区、潮南区、澄海区、龙湖区、濠江区、南澳县、潮阳区)

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

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

鞍山市(岫岩满族自治县、海城市、铁东区、千山区、铁西区、台安县、立山区)

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

温州市(龙湾区、龙港市、洞头区、平阳县、乐清市、泰顺县、鹿城区、瑞安市、永嘉县、文成县、苍南县、瓯海区)

朔州市(右玉县、怀仁市、山阴县、应县、平鲁区、朔城区)

　　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。