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大理白族自治州(弥渡县、洱源县、大理市、南涧彝族自治县、宾川县、剑川县、云龙县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、祥云县、永平县、漾濞彝族自治县)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、罗甸县、龙里县、都匀市、瓮安县、贵定县、独山县、平塘县、三都水族自治县、惠水县、荔波县、福泉市)
七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)
天水市(清水县、秦州区、甘谷县、张家川回族自治县、武山县、麦积区、秦安县)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、德令哈市、乌兰县、都兰县、格尔木市)
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)
宜昌市(西陵区、当阳市、宜都市、猇亭区、秭归县、五峰土家族自治县、兴山县、点军区、伍家岗区、长阳土家族自治县、远安县、夷陵区、枝江市)
沧州市(南皮县、孟村回族自治县、泊头市、任丘市、河间市、盐山县、肃宁县、东光县、运河区、吴桥县、献县、青县、新华区、沧县、黄骅市、海兴县)
毕节市(赫章县、七星关区、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、纳雍县、金沙县、大方县)
呼和浩特市(土默特左旗、托克托县、和林格尔县、玉泉区、回民区、赛罕区、清水河县、新城区、武川县)
梧州市(万秀区、蒙山县、龙圩区、岑溪市、苍梧县、藤县、长洲区)
衢州市(常山县、江山市、开化县、龙游县、衢江区、柯城区)
承德市(丰宁满族自治县、滦平县、鹰手营子矿区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、承德县、平泉市、隆化县、宽城满族自治县、双桥区)
五指山市(保亭黎族苗族自治县、定安县、陵水黎族自治县、文昌市、琼海市、临高县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、屯昌县、东方市、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、万宁市)
安康市(汉阴县、宁陕县、镇坪县、岚皋县、汉滨区、石泉县、旬阳市、白河县、紫阳县、平利县)
楚雄彝族自治州(双柏县、大姚县、元谋县、牟定县、南华县、永仁县、武定县、禄丰市、姚安县、楚雄市)
郑州市(中牟县、金水区、中原区、新密市、新郑市、管城回族区、荥阳市、巩义市、登封市、二七区、惠济区、上街区)
咸宁市(赤壁市、嘉鱼县、崇阳县、咸安区、通山县、通城县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)
伊春市(伊美区、铁力市、乌翠区、南岔县、金林区、丰林县、友好区、大箐山县、嘉荫县、汤旺县)
陇南市(康县、礼县、徽县、西和县、宕昌县、文县、武都区、成县、两当县)
铜仁市(思南县、沿河土家族自治县、江口县、万山区、德江县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、碧江区、石阡县)
甘孜藏族自治州(九龙县、稻城县、雅江县、新龙县、白玉县、巴塘县、德格县、乡城县、理塘县、道孚县、炉霍县、泸定县、甘孜县、丹巴县、石渠县、康定市、得荣县、色达县)
保山市(龙陵县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、施甸县)
攀枝花市(东区、盐边县、仁和区、西区、米易县)
济源市
枣庄市(峄城区、台儿庄区、山亭区、滕州市、薛城区、市中区)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)
内蒙古自治区
张家界市(永定区、武陵源区、慈利县、桑植县)
随州市(随县、曾都区、广水市)
丹东市(东港市、元宝区、振安区、振兴区、宽甸满族自治县、凤城市)
庆阳市(华池县、宁县、庆城县、合水县、西峰区、正宁县、镇原县、环县)
绍兴市(上虞区、柯桥区、新昌县、嵊州市、越城区、诸暨市)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
那曲市(嘉黎县、尼玛县、聂荣县、双湖县、巴青县、比如县、安多县、色尼区、申扎县、索县、班戈县)
厦门市(集美区、翔安区、湖里区、同安区、海沧区、思明区)
泸州市(纳溪区、泸县、合江县、古蔺县、江阳区、龙马潭区、叙永县)
嘉峪关市
泰州市(海陵区、泰兴市、兴化市、高港区、姜堰区、靖江市)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区)
景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)
昌都市(边坝县、察雅县、卡若区、类乌齐县、丁青县、左贡县、洛隆县、贡觉县、芒康县、八宿县、江达县)
鹤岗市(兴山区、南山区、东山区、萝北县、向阳区、工农区、绥滨县、兴安区)
焦作市(修武县、解放区、武陟县、中站区、沁阳市、温县、博爱县、马村区、山阳区、孟州市)
嘉兴市(平湖市、桐乡市、海盐县、嘉善县、海宁市、秀洲区、南湖区)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、和硕县、若羌县、焉耆回族自治县、尉犁县、和静县、库尔勒市、博湖县、且末县)
湖州市(安吉县、南浔区、长兴县、吴兴区、德清县)
临夏回族自治州(东乡族自治县、康乐县、永靖县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、广河县、临夏县)
香港特别行政区
张家口市(崇礼区、尚义县、张北县、宣化区、怀安县、康保县、蔚县、涿鹿县、赤城县、万全区、桥东区、怀来县、桥西区、沽源县、阳原县、下花园区)
株洲市(攸县、石峰区、茶陵县、渌口区、天元区、芦淞区、醴陵市、荷塘区、炎陵县)
百色市(西林县、田东县、那坡县、隆林各族自治县、乐业县、靖西市、田林县、田阳区、凌云县、平果市、德保县、右江区)
贺州市(钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区、昭平县)
常州市(钟楼区、天宁区、金坛区、新北区、武进区、溧阳市)
咸阳市(秦都区、杨陵区、旬邑县、彬州市、长武县、渭城区、武功县、泾阳县、兴平市、永寿县、礼泉县、三原县、淳化县、乾县)
揭阳市(惠来县、揭东区、普宁市、揭西县、榕城区)
武汉市(江汉区、黄陂区、江岸区、江夏区、汉南区、汉阳区、硚口区、新洲区、东西湖区、洪山区、武昌区、蔡甸区、青山区)
朝阳市(凌源市、建平县、双塔区、龙城区、朝阳县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
汉中市(城固县、洋县、佛坪县、汉台区、南郑区、西乡县、略阳县、镇巴县、勉县、留坝县、宁强县)
龙岩市(漳平市、新罗区、长汀县、武平县、上杭县、永定区、连城县)
滨州市(邹平市、沾化区、无棣县、博兴县、滨城区、阳信县、惠民县)
贵港市(港北区、覃塘区、平南县、桂平市、港南区)
重庆市(万州区、酉阳土家族苗族自治县、武隆区、丰都县、石柱土家族自治县、江津区、开州区、涪陵区、秀山土家族苗族自治县、巫溪县、潼南区、永川区、奉节县、合川区、璧山区、城口县、江北区、綦江区、垫江县、沙坪坝区、九龙坡区、巴南区、南川区、渝北区、彭水苗族土家族自治县、铜梁区、梁平区、大足区、荣昌区、云阳县、渝中区、长寿区、黔江区、忠县、大渡口区、北碚区、南岸区、巫山县)
铁岭市(开原市、西丰县、昌图县、清河区、调兵山市、银州区、铁岭县)
来宾市(合山市、武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、忻城县)
杭州市(临平区、滨江区、钱塘区、桐庐县、拱墅区、富阳区、淳安县、临安区、建德市、余杭区、萧山区、西湖区、上城区)
怀化市(辰溪县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、鹤城区、中方县、麻阳苗族自治县、沅陵县、通道侗族自治县、洪江市、会同县)
南平市(建阳区、延平区、松溪县、武夷山市、浦城县、光泽县、顺昌县、政和县、建瓯市、邵武市)
无锡市(江阴市、锡山区、滨湖区、新吴区、宜兴市、惠山区、梁溪区)
周口市(西华县、沈丘县、太康县、扶沟县、淮阳区、川汇区、郸城县、商水县、鹿邑县、项城市)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
驻马店市(泌阳县、正阳县、新蔡县、平舆县、驿城区、西平县、确山县、汝南县、上蔡县、遂平县)
南充市(仪陇县、蓬安县、南部县、阆中市、西充县、高坪区、顺庆区、营山县、嘉陵区)
青岛市(平度市、市北区、城阳区、莱西市、胶州市、市南区、黄岛区、即墨区、崂山区、李沧区)
锦州市(古塔区、北镇市、义县、黑山县、凌河区、凌海市、太和区)
鸡西市(密山市、鸡冠区、滴道区、恒山区、虎林市、鸡东县、梨树区、城子河区、麻山区)
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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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