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荆门市(沙洋县、东宝区、钟祥市、京山市、掇刀区)
安阳市(安阳县、龙安区、北关区、内黄县、文峰区、林州市、滑县、殷都区、汤阴县)
宁夏回族自治区
贺州市(昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、钟山县、八步区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、陇川县、盈江县、芒市)
昭通市(绥江县、鲁甸县、昭阳区、镇雄县、巧家县、彝良县、水富市、大关县、盐津县、永善县、威信县)
咸宁市(赤壁市、嘉鱼县、通城县、通山县、咸安区、崇阳县)
连云港市(灌南县、赣榆区、东海县、连云区、海州区、灌云县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
鞍山市(立山区、千山区、台安县、海城市、铁西区、岫岩满族自治县、铁东区)
青岛市(城阳区、平度市、市北区、市南区、莱西市、李沧区、崂山区、黄岛区、即墨区、胶州市)
沈阳市(康平县、和平区、于洪区、铁西区、苏家屯区、新民市、浑南区、皇姑区、辽中区、沈北新区、大东区、沈河区、法库县)
伊春市(大箐山县、铁力市、金林区、乌翠区、南岔县、友好区、汤旺县、伊美区、嘉荫县、丰林县)
玉林市(兴业县、陆川县、博白县、容县、福绵区、北流市、玉州区)
七台河市(茄子河区、桃山区、新兴区、勃利县)
四平市(伊通满族自治县、双辽市、梨树县、铁西区、铁东区)
济宁市(梁山县、兖州区、鱼台县、泗水县、邹城市、嘉祥县、任城区、金乡县、微山县、汶上县、曲阜市)
秦皇岛市(海港区、北戴河区、青龙满族自治县、抚宁区、卢龙县、昌黎县、山海关区)
荆州市(江陵县、荆州区、石首市、沙市区、洪湖市、松滋市、监利市、公安县)
亳州市(利辛县、谯城区、蒙城县、涡阳县)
南昌市(青云谱区、西湖区、东湖区、红谷滩区、南昌县、进贤县、新建区、安义县、青山湖区)
铜仁市(万山区、石阡县、沿河土家族自治县、江口县、思南县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、德江县、碧江区、松桃苗族自治县)
固原市(西吉县、原州区、泾源县、隆德县、彭阳县)
铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)
榆林市(神木市、靖边县、清涧县、绥德县、榆阳区、府谷县、佳县、横山区、米脂县、吴堡县、子洲县、定边县)
儋州市
邵阳市(邵东市、北塔区、新宁县、大祥区、城步苗族自治县、绥宁县、邵阳县、双清区、隆回县、武冈市、新邵县、洞口县)
绵阳市(安州区、平武县、三台县、江油市、游仙区、盐亭县、梓潼县、北川羌族自治县、涪城区)
漳州市(东山县、芗城区、龙海区、漳浦县、龙文区、华安县、南靖县、诏安县、平和县、长泰区、云霄县)
遂宁市(射洪市、蓬溪县、安居区、大英县、船山区)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、元阳县、弥勒市、红河县、石屏县、屏边苗族自治县、绿春县、开远市、个旧市、蒙自市、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县)
信阳市(光山县、固始县、息县、新县、商城县、平桥区、罗山县、浉河区、淮滨县、潢川县)
昌都市(左贡县、八宿县、类乌齐县、江达县、洛隆县、芒康县、边坝县、丁青县、贡觉县、察雅县、卡若区)
佛山市(禅城区、顺德区、高明区、三水区、南海区)
防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)
西安市(未央区、临潼区、莲湖区、灞桥区、蓝田县、鄠邑区、雁塔区、碑林区、新城区、阎良区、长安区、周至县、高陵区)
普洱市(景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)
漯河市(召陵区、舞阳县、临颍县、源汇区、郾城区)
东营市(东营区、河口区、垦利区、广饶县、利津县)
汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)
岳阳市(云溪区、临湘市、平江县、君山区、汨罗市、岳阳县、湘阴县、岳阳楼区、华容县)
伊犁哈萨克自治州(新源县、奎屯市、伊宁县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、霍城县、昭苏县、巩留县、伊宁市、霍尔果斯市)
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海东市(互助土族自治县、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)
绥化市(安达市、绥棱县、海伦市、望奎县、青冈县、庆安县、肇东市、明水县、兰西县、北林区)
茂名市(茂南区、高州市、电白区、化州市、信宜市)
安庆市(怀宁县、宿松县、望江县、岳西县、潜山市、宜秀区、迎江区、桐城市、大观区、太湖县)
内蒙古自治区
聊城市(阳谷县、东昌府区、高唐县、东阿县、茌平区、冠县、临清市、莘县)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市、长岭县、乾安县)
赤峰市(元宝山区、宁城县、翁牛特旗、克什克腾旗、巴林右旗、林西县、巴林左旗、红山区、敖汉旗、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、松山区)
龙岩市(新罗区、永定区、武平县、上杭县、连城县、长汀县、漳平市)
怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县)
三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)
忻州市(静乐县、代县、宁武县、保德县、岢岚县、繁峙县、原平市、定襄县、忻府区、神池县、五寨县、偏关县、河曲县、五台县)
黑河市(爱辉区、北安市、五大连池市、嫩江市、孙吴县、逊克县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
肇庆市(怀集县、封开县、广宁县、端州区、四会市、高要区、鼎湖区、德庆县)
无锡市(惠山区、江阴市、锡山区、滨湖区、梁溪区、宜兴市、新吴区)
惠州市(惠城区、惠东县、惠阳区、博罗县、龙门县)
毕节市(大方县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、纳雍县、七星关区、赫章县、金沙县、织金县)
扬州市(宝应县、仪征市、高邮市、广陵区、邗江区、江都区)
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黄山市(屯溪区、休宁县、歙县、祁门县、徽州区、黟县、黄山区)
嘉兴市(桐乡市、嘉善县、海宁市、海盐县、南湖区、秀洲区、平湖市)
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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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