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贺州市(钟山县、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区)

景德镇市(乐平市、浮梁县、珠山区、昌江区)

香港特别行政区

南通市(海门区、海安市、启东市、通州区、如东县、如皋市、崇川区)  玉林市(陆川县、容县、博白县、玉州区、北流市、福绵区、兴业县)

内蒙古自治区

马鞍山市(花山区、含山县、雨山区、博望区、和县、当涂县)

阜阳市(阜南县、颍东区、颍州区、颍上县、太和县、界首市、临泉县、颍泉区)安庆市(怀宁县、迎江区、潜山市、桐城市、宿松县、大观区、望江县、太湖县、宜秀区、岳西县)

西藏自治区  博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、温泉县、博乐市)

乐山市(五通桥区、峨眉山市、井研县、金口河区、市中区、沙湾区、犍为县、夹江县、沐川县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县)

咸宁市(嘉鱼县、通城县、通山县、崇阳县、赤壁市、咸安区)

宜春市(高安市、宜丰县、上高县、樟树市、万载县、奉新县、靖安县、袁州区、丰城市、铜鼓县)

南充市(阆中市、蓬安县、营山县、西充县、顺庆区、南部县、高坪区、嘉陵区、仪陇县)

德阳市(绵竹市、广汉市、中江县、旌阳区、罗江区、什邡市)

厦门市(翔安区、同安区、海沧区、湖里区、思明区、集美区)

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

荆州市(荆州区、洪湖市、沙市区、松滋市、公安县、石首市、江陵县、监利市)

黔南布依族苗族自治州(荔波县、独山县、龙里县、瓮安县、罗甸县、贵定县、平塘县、都匀市、长顺县、福泉市、三都水族自治县、惠水县)

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

包头市(九原区、白云鄂博矿区、固阳县、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、东河区、石拐区、青山区)

宁德市(福安市、福鼎市、古田县、屏南县、蕉城区、霞浦县、柘荣县、寿宁县、周宁县)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、囊谦县、治多县、玉树市、杂多县、称多县)

合肥市(巢湖市、庐阳区、包河区、蜀山区、肥东县、庐江县、瑶海区、长丰县、肥西县)

遂宁市(射洪市、大英县、船山区、蓬溪县、安居区)

丹东市(元宝区、凤城市、振兴区、东港市、振安区、宽甸满族自治县)

齐齐哈尔市(讷河市、碾子山区、依安县、铁锋区、拜泉县、克东县、泰来县、富拉尔基区、龙沙区、龙江县、富裕县、甘南县、昂昂溪区、克山县、建华区、梅里斯达斡尔族区)

衡阳市(南岳区、衡阳县、蒸湘区、耒阳市、雁峰区、石鼓区、衡东县、祁东县、珠晖区、衡山县、衡南县、常宁市)

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

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清远市(连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连州市、阳山县、连南瑶族自治县、清新区、清城区、英德市)

六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)

威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)

锡林郭勒盟(镶黄旗、正蓝旗、苏尼特右旗、正镶白旗、多伦县、苏尼特左旗、锡林浩特市、太仆寺旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗)  抚顺市(新抚区、抚顺县、东洲区、新宾满族自治县、清原满族自治县、望花区、顺城区)

河源市(紫金县、龙川县、源城区、和平县、连平县、东源县)

蚌埠市(怀远县、蚌山区、淮上区、禹会区、五河县、固镇县、龙子湖区)

石河子市(白杨市、五家渠市、北屯市、昆玉市、双河市、胡杨河市、新星市、阿拉尔市、铁门关市、可克达拉市、图木舒克市)达州市(宣汉县、万源市、达川区、开江县、通川区、大竹县、渠县)

阿克苏地区(沙雅县、阿瓦提县、乌什县、柯坪县、库车市、新和县、阿克苏市、拜城县、温宿县)  岳阳市(华容县、君山区、湘阴县、岳阳县、岳阳楼区、汨罗市、临湘市、平江县、云溪区)

渭南市(韩城市、富平县、合阳县、临渭区、潼关县、华阴市、蒲城县、华州区、白水县、澄城县、大荔县)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)

莆田市(城厢区、秀屿区、仙游县、涵江区、荔城区)延边朝鲜族自治州(敦化市、图们市、龙井市、延吉市、汪清县、和龙市、安图县、珲春市)

宁波市(象山县、镇海区、北仑区、海曙区、江北区、慈溪市、宁海县、鄞州区、余姚市、奉化区)

黑河市(逊克县、爱辉区、北安市、孙吴县、五大连池市、嫩江市)

临沂市(沂水县、临沭县、蒙阴县、沂南县、兰山区、郯城县、费县、莒南县、兰陵县、河东区、罗庄区、平邑县)

扬州市(高邮市、广陵区、宝应县、邗江区、江都区、仪征市)

伊春市(友好区、乌翠区、金林区、汤旺县、大箐山县、嘉荫县、丰林县、伊美区、铁力市、南岔县)

福州市(福清市、连江县、晋安区、长乐区、罗源县、闽清县、永泰县、闽侯县、仓山区、马尾区、台江区、平潭县、鼓楼区)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

芜湖市(无为市、繁昌区、湾沚区、南陵县、鸠江区、镜湖区、弋江区)

洛阳市(老城区、涧西区、嵩县、新安县、汝阳县、宜阳县、洛宁县、西工区、瀍河回族区、洛龙区、孟津区、栾川县、伊川县、偃师区)

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

眉山市(东坡区、彭山区、仁寿县、丹棱县、洪雅县、青神县)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县)

天水市(武山县、麦积区、甘谷县、秦州区、张家川回族自治县、清水县、秦安县)

晋城市(泽州县、沁水县、城区、阳城县、陵川县、高平市)

毕节市(七星关区、织金县、赫章县、大方县、金沙县、黔西市、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县)

　　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。