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黄冈市(麻城市、黄州区、黄梅县、武穴市、红安县、浠水县、罗田县、蕲春县、团风县、英山县)

辽阳市(文圣区、弓长岭区、白塔区、太子河区、宏伟区、辽阳县、灯塔市)

枣庄市(市中区、滕州市、峄城区、山亭区、薛城区、台儿庄区)

阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、理县、壤塘县、小金县、若尔盖县、汶川县、茂县、金川县、黑水县、阿坝县、松潘县、红原县、马尔康市)  渭南市(大荔县、韩城市、澄城县、富平县、华州区、潼关县、华阴市、白水县、合阳县、临渭区、蒲城县)

东莞市

平顶山市(汝州市、石龙区、叶县、鲁山县、宝丰县、卫东区、新华区、郏县、湛河区、舞钢市)

锦州市(古塔区、黑山县、太和区、凌海市、义县、北镇市、凌河区)

驻马店市(正阳县、泌阳县、西平县、新蔡县、平舆县、确山县、驿城区、汝南县、遂平县、上蔡县)  重庆市(武隆区、巴南区、云阳县、大渡口区、潼南区、北碚区、南川区、南岸区、渝中区、涪陵区、巫山县、沙坪坝区、大足区、九龙坡区、石柱土家族自治县、渝北区、城口县、永川区、彭水苗族土家族自治县、长寿区、丰都县、合川区、铜梁区、垫江县、奉节县、开州区、江北区、梁平区、万州区、荣昌区、巫溪县、酉阳土家族苗族自治县、綦江区、江津区、忠县、璧山区、秀山土家族苗族自治县、黔江区)

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

衡水市(武邑县、深州市、阜城县、桃城区、安平县、故城县、枣强县、饶阳县、冀州区、景县、武强县)

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

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

赣州市(崇义县、章贡区、寻乌县、上犹县、宁都县、于都县、石城县、南康区、赣县区、信丰县、全南县、定南县、会昌县、龙南市、安远县、兴国县、瑞金市、大余县)

牡丹江市(穆棱市、林口县、爱民区、东安区、阳明区、宁安市、海林市、绥芬河市、东宁市、西安区)

海北藏族自治州(刚察县、海晏县、门源回族自治县、祁连县)

商丘市(虞城县、梁园区、宁陵县、永城市、睢县、柘城县、睢阳区、民权县、夏邑县)

桂林市(雁山区、叠彩区、阳朔县、永福县、龙胜各族自治县、平乐县、灌阳县、象山区、资源县、七星区、恭城瑶族自治县、灵川县、全州县、荔浦市、秀峰区、兴安县、临桂区)

云浮市(云安区、罗定市、郁南县、新兴县、云城区)

孝感市(云梦县、孝昌县、大悟县、安陆市、孝南区、汉川市、应城市)

汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)

泰安市(泰山区、肥城市、宁阳县、新泰市、岱岳区、东平县)

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

巴中市(平昌县、巴州区、通江县、恩阳区、南江县)

鹤壁市(浚县、山城区、淇滨区、淇县、鹤山区)

庆阳市(宁县、镇原县、华池县、合水县、庆城县、环县、正宁县、西峰区)

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

荆州市(公安县、沙市区、石首市、监利市、松滋市、江陵县、荆州区、洪湖市)

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

运城市(新绛县、永济市、盐湖区、闻喜县、万荣县、垣曲县、芮城县、夏县、稷山县、临猗县、绛县、平陆县、河津市)

芜湖市(弋江区、鸠江区、湾沚区、镜湖区、南陵县、无为市、繁昌区)

黄石市(铁山区、西塞山区、阳新县、黄石港区、大冶市、下陆区)  天水市(秦州区、秦安县、甘谷县、武山县、张家川回族自治县、麦积区、清水县)

黑河市(爱辉区、嫩江市、逊克县、五大连池市、孙吴县、北安市)

西藏自治区

池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)佛山市(禅城区、顺德区、南海区、高明区、三水区)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)  玉溪市(峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、澄江市、江川区、易门县、华宁县、红塔区、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县)

深圳市(坪山区、盐田区、龙岗区、罗湖区、宝安区、龙华区、南山区、光明区、福田区)

吕梁市(岚县、石楼县、兴县、方山县、汾阳市、中阳县、文水县、离石区、交口县、柳林县、交城县、孝义市、临县)

自贡市(大安区、富顺县、贡井区、自流井区、沿滩区、荣县)南京市(建邺区、鼓楼区、玄武区、栖霞区、六合区、江宁区、溧水区、浦口区、秦淮区、高淳区、雨花台区)

丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区、永胜县)

铜川市(宜君县、王益区、耀州区、印台区)

三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

德州市(德城区、庆云县、陵城区、临邑县、齐河县、平原县、乐陵市、禹城市、夏津县、武城县、宁津县)

上海市(宝山区、虹口区、静安区、松江区、长宁区、金山区、徐汇区、浦东新区、黄浦区、嘉定区、青浦区、奉贤区、杨浦区、闵行区、普陀区、崇明区)

晋城市(城区、阳城县、沁水县、高平市、泽州县、陵川县)

贵阳市(白云区、花溪区、乌当区、修文县、观山湖区、清镇市、息烽县、开阳县、南明区、云岩区)

镇江市(丹阳市、句容市、丹徒区、扬中市、京口区、润州区)

三沙市(西沙区、南沙区)

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

湘潭市(岳塘区、雨湖区、湘潭县、韶山市、湘乡市)

滁州市(全椒县、凤阳县、来安县、天长市、定远县、明光市、南谯区、琅琊区)

嘉兴市(南湖区、海盐县、海宁市、平湖市、秀洲区、嘉善县、桐乡市)

通化市(辉南县、梅河口市、二道江区、柳河县、集安市、东昌区、通化县)

荆门市(钟祥市、沙洋县、京山市、掇刀区、东宝区)

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

　　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。