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三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)

西藏自治区

黑河市(北安市、孙吴县、五大连池市、爱辉区、嫩江市、逊克县)  西宁市(城北区、城中区、城西区、湟源县、大通回族土族自治县、城东区、湟中区)

自贡市(沿滩区、富顺县、荣县、自流井区、贡井区、大安区)

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

铁岭市(清河区、昌图县、西丰县、开原市、调兵山市、铁岭县、银州区)渭南市(富平县、华州区、韩城市、蒲城县、白水县、澄城县、华阴市、合阳县、临渭区、潼关县、大荔县)

澳门特别行政区  塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、裕民县、托里县、额敏县、乌苏市、沙湾市)

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

淄博市(张店区、桓台县、博山区、淄川区、沂源县、高青县、周村区、临淄区)

保山市(隆阳区、昌宁县、龙陵县、腾冲市、施甸县)

池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)

日喀则市(仁布县、萨嘎县、昂仁县、萨迦县、仲巴县、康马县、谢通门县、岗巴县、拉孜县、亚东县、聂拉木县、吉隆县、定结县、南木林县、白朗县、定日县、江孜县、桑珠孜区)

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

常德市(鼎城区、临澧县、津市市、桃源县、澧县、汉寿县、武陵区、石门县、安乡县)

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

营口市(老边区、西市区、大石桥市、盖州市、站前区、鲅鱼圈区)

温州市(瓯海区、鹿城区、永嘉县、龙港市、苍南县、泰顺县、平阳县、乐清市、洞头区、瑞安市、龙湾区、文成县)

晋中市(左权县、太谷区、寿阳县、榆次区、平遥县、灵石县、榆社县、和顺县、昔阳县、祁县、介休市)

开封市(杞县、龙亭区、禹王台区、祥符区、通许县、顺河回族区、鼓楼区、兰考县、尉氏县)

那曲市(申扎县、聂荣县、班戈县、比如县、嘉黎县、安多县、尼玛县、索县、双湖县、色尼区、巴青县)

黔东南苗族侗族自治州(从江县、黄平县、台江县、施秉县、榕江县、麻江县、岑巩县、剑河县、凯里市、天柱县、雷山县、锦屏县、镇远县、丹寨县、三穗县、黎平县)

鹤岗市(工农区、东山区、南山区、萝北县、绥滨县、兴安区、向阳区、兴山区)

淮南市(凤台县、田家庵区、大通区、八公山区、潘集区、谢家集区、寿县)

荆州市(监利市、洪湖市、石首市、沙市区、公安县、江陵县、松滋市、荆州区)

天津市(蓟州区、和平区、河西区、东丽区、河北区、西青区、宝坻区、北辰区、武清区、静海区、南开区、宁河区、河东区、津南区、红桥区、滨海新区)

新余市(渝水区、分宜县)

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阿勒泰地区(富蕴县、吉木乃县、福海县、青河县、布尔津县、哈巴河县、阿勒泰市)

焦作市(沁阳市、修武县、解放区、中站区、山阳区、武陟县、博爱县、孟州市、马村区、温县)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

保定市(莲池区、涞源县、唐县、清苑区、容城县、阜平县、顺平县、高阳县、安新县、满城区、定兴县、易县、博野县、涿州市、曲阳县、望都县、徐水区、蠡县、雄县、涞水县、安国市、定州市、竞秀区、高碑店市)  舟山市(岱山县、嵊泗县、普陀区、定海区)

南宁市(青秀区、良庆区、江南区、上林县、马山县、宾阳县、兴宁区、西乡塘区、隆安县、横州市、邕宁区、武鸣区)

宝鸡市(太白县、金台区、岐山县、扶风县、凤翔区、陈仓区、凤县、渭滨区、千阳县、眉县、陇县、麟游县)

葫芦岛市(兴城市、建昌县、龙港区、绥中县、连山区、南票区)海西蒙古族藏族自治州(天峻县、乌兰县、茫崖市、格尔木市、都兰县、德令哈市)

台州市(仙居县、玉环市、三门县、椒江区、路桥区、温岭市、黄岩区、天台县、临海市)  三沙市(南沙区、西沙区)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

北京市(顺义区、平谷区、房山区、东城区、海淀区、丰台区、密云区、石景山区、门头沟区、西城区、延庆区、通州区、大兴区、朝阳区、昌平区、怀柔区)武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)

惠州市(惠城区、龙门县、博罗县、惠阳区、惠东县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)

延安市(吴起县、安塞区、延长县、宝塔区、甘泉县、延川县、宜川县、子长市、志丹县、黄龙县、富县、洛川县、黄陵县)

孝感市(大悟县、云梦县、应城市、汉川市、孝南区、安陆市、孝昌县)

张掖市(高台县、民乐县、临泽县、甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县)

锡林郭勒盟(多伦县、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、锡林浩特市、镶黄旗、苏尼特右旗、太仆寺旗、苏尼特左旗)

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

晋城市(阳城县、陵川县、泽州县、沁水县、高平市、城区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

泸州市(纳溪区、龙马潭区、江阳区、合江县、叙永县、古蔺县、泸县)

唐山市(迁安市、路南区、曹妃甸区、乐亭县、遵化市、玉田县、开平区、丰润区、古冶区、滦州市、迁西县、丰南区、滦南县、路北区)

廊坊市(永清县、安次区、霸州市、三河市、大厂回族自治县、文安县、固安县、大城县、香河县、广阳区)

安康市(白河县、岚皋县、石泉县、宁陕县、汉滨区、汉阴县、旬阳市、镇坪县、紫阳县、平利县)

河池市(东兰县、金城江区、天峨县、凤山县、南丹县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、宜州区、都安瑶族自治县)

兰州市(榆中县、红古区、西固区、皋兰县、永登县、城关区、安宁区、七里河区)

阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)

　　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。