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云浮市(新兴县、云安区、罗定市、郁南县、云城区)
成都市(新津区、青羊区、简阳市、蒲江县、都江堰市、彭州市、金牛区、温江区、新都区、金堂县、锦江区、龙泉驿区、武侯区、青白江区、双流区、邛崃市、大邑县、成华区、崇州市、郫都区)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、广南县、文山市、富宁县、砚山县、马关县、西畴县、丘北县)
甘南藏族自治州(迭部县、夏河县、合作市、卓尼县、碌曲县、玛曲县、舟曲县、临潭县)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
庆阳市(华池县、正宁县、镇原县、庆城县、环县、西峰区、合水县、宁县)
苏州市(吴江区、吴中区、太仓市、昆山市、相城区、姑苏区、虎丘区、常熟市、张家港市)
中山市
池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)
乌鲁木齐市(新市区、天山区、头屯河区、水磨沟区、达坂城区、沙依巴克区、米东区、乌鲁木齐县)
赤峰市(翁牛特旗、红山区、巴林右旗、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、林西县、元宝山区、喀喇沁旗、克什克腾旗、宁城县、松山区)
大连市(庄河市、瓦房店市、金州区、沙河口区、中山区、普兰店区、旅顺口区、西岗区、长海县、甘井子区)
许昌市(建安区、长葛市、襄城县、禹州市、鄢陵县、魏都区)
张掖市(甘州区、临泽县、高台县、民乐县、山丹县、肃南裕固族自治县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)
长治市(壶关县、沁县、武乡县、上党区、屯留区、襄垣县、黎城县、长子县、沁源县、平顺县、潞州区、潞城区)
武汉市(黄陂区、武昌区、东西湖区、青山区、江夏区、蔡甸区、新洲区、汉阳区、硚口区、江岸区、洪山区、汉南区、江汉区)
襄阳市(宜城市、南漳县、谷城县、枣阳市、老河口市、襄州区、襄城区、保康县、樊城区)
绥化市(绥棱县、肇东市、庆安县、明水县、兰西县、北林区、青冈县、望奎县、安达市、海伦市)
毕节市(七星关区、金沙县、黔西市、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、大方县、纳雍县)
海东市(乐都区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、民和回族土族自治县、互助土族自治县)
抚顺市(抚顺县、新宾满族自治县、新抚区、清原满族自治县、望花区、东洲区、顺城区)
清远市(英德市、清城区、佛冈县、清新区、连州市、连山壮族瑶族自治县、阳山县、连南瑶族自治县)
锡林郭勒盟(二连浩特市、正镶白旗、正蓝旗、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、镶黄旗、苏尼特左旗、多伦县、太仆寺旗)
阿克苏地区(阿克苏市、库车市、柯坪县、拜城县、阿瓦提县、乌什县、温宿县、新和县、沙雅县)
邵阳市(城步苗族自治县、邵东市、新宁县、洞口县、绥宁县、北塔区、新邵县、邵阳县、隆回县、大祥区、双清区、武冈市)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
果洛藏族自治州(久治县、玛多县、班玛县、玛沁县、甘德县、达日县)
湖州市(南浔区、长兴县、吴兴区、德清县、安吉县)
钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)
朔州市(山阴县、右玉县、怀仁市、朔城区、应县、平鲁区)
济宁市(汶上县、兖州区、嘉祥县、鱼台县、邹城市、任城区、金乡县、曲阜市、微山县、泗水县、梁山县)
运城市(新绛县、万荣县、永济市、临猗县、夏县、河津市、平陆县、垣曲县、盐湖区、芮城县、稷山县、绛县、闻喜县)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
鸡西市(梨树区、恒山区、鸡东县、虎林市、滴道区、麻山区、城子河区、鸡冠区、密山市)
北京市(门头沟区、大兴区、朝阳区、顺义区、石景山区、怀柔区、西城区、丰台区、海淀区、东城区、延庆区、房山区、密云区、通州区、平谷区、昌平区)
双鸭山市(岭东区、四方台区、集贤县、宝山区、尖山区、饶河县、宝清县、友谊县)
怀化市(芷江侗族自治县、沅陵县、鹤城区、麻阳苗族自治县、中方县、会同县、洪江市、新晃侗族自治县、溆浦县、辰溪县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县)
邢台市(巨鹿县、襄都区、广宗县、平乡县、南宫市、威县、临城县、临西县、南和区、柏乡县、内丘县、任泽区、宁晋县、隆尧县、新河县、信都区、沙河市、清河县)
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三沙市(西沙区、南沙区)
三明市(三元区、清流县、明溪县、大田县、将乐县、沙县区、尤溪县、宁化县、永安市、泰宁县、建宁县)
大理白族自治州(宾川县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、祥云县、永平县、云龙县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、洱源县、大理市、剑川县)
商洛市(镇安县、柞水县、洛南县、山阳县、商南县、丹凤县、商州区)
赣州市(南康区、章贡区、信丰县、上犹县、安远县、龙南市、会昌县、赣县区、崇义县、瑞金市、大余县、兴国县、定南县、石城县、于都县、宁都县、寻乌县、全南县)
娄底市(新化县、双峰县、冷水江市、涟源市、娄星区)
忻州市(保德县、繁峙县、神池县、五寨县、代县、岢岚县、偏关县、河曲县、宁武县、静乐县、定襄县、五台县、原平市、忻府区)
杭州市(建德市、滨江区、钱塘区、临安区、西湖区、临平区、桐庐县、淳安县、富阳区、上城区、余杭区、萧山区、拱墅区)
临汾市(蒲县、襄汾县、浮山县、汾西县、乡宁县、曲沃县、安泽县、古县、侯马市、翼城县、大宁县、尧都区、隰县、洪洞县、吉县、永和县、霍州市)
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漯河市(源汇区、召陵区、舞阳县、郾城区、临颍县)
丹东市(元宝区、振安区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市、振兴区)
南阳市(西峡县、内乡县、邓州市、桐柏县、宛城区、方城县、南召县、卧龙区、新野县、社旗县、唐河县、淅川县、镇平县)
平凉市(静宁县、崆峒区、华亭市、泾川县、庄浪县、灵台县、崇信县)
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中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
五指山市(文昌市、陵水黎族自治县、临高县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、定安县、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、东方市、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、万宁市、乐东黎族自治县)
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马鞍山市(花山区、和县、博望区、含山县、当涂县、雨山区)
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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。
新闻结尾
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