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

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

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

桂林市(龙胜各族自治县、灵川县、兴安县、资源县、七星区、恭城瑶族自治县、秀峰区、全州县、永福县、荔浦市、阳朔县、象山区、灌阳县、叠彩区、平乐县、临桂区、雁山区)  嘉兴市(秀洲区、海盐县、嘉善县、南湖区、平湖市、桐乡市、海宁市)

白银市(会宁县、靖远县、白银区、景泰县、平川区)

泉州市(德化县、泉港区、永春县、晋江市、惠安县、安溪县、金门县、洛江区、南安市、丰泽区、鲤城区、石狮市)

张掖市(高台县、临泽县、山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县)

广西壮族自治区  钦州市(钦北区、浦北县、钦南区、灵山县)

河源市(源城区、连平县、和平县、龙川县、东源县、紫金县)

长治市(上党区、壶关县、襄垣县、长子县、武乡县、潞州区、潞城区、屯留区、沁源县、沁县、平顺县、黎城县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、梁河县、盈江县、芒市、瑞丽市)

漯河市(舞阳县、源汇区、召陵区、临颍县、郾城区)

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

通化市(柳河县、辉南县、东昌区、梅河口市、通化县、集安市、二道江区)

常州市(金坛区、新北区、钟楼区、武进区、溧阳市、天宁区)

沧州市(肃宁县、新华区、河间市、海兴县、东光县、献县、南皮县、青县、运河区、沧县、孟村回族自治县、吴桥县、盐山县、任丘市、黄骅市、泊头市)

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

盘锦市(双台子区、盘山县、兴隆台区、大洼区)

海北藏族自治州(祁连县、海晏县、门源回族自治县、刚察县)

铜仁市(石阡县、思南县、万山区、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、碧江区、德江县、江口县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县)

马鞍山市(花山区、和县、含山县、当涂县、雨山区、博望区)

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

绵阳市(梓潼县、盐亭县、三台县、江油市、北川羌族自治县、平武县、游仙区、涪城区、安州区)

石河子市(双河市、白杨市、昆玉市、铁门关市、新星市、可克达拉市、阿拉尔市、五家渠市、图木舒克市、北屯市、胡杨河市)

菏泽市(牡丹区、成武县、郓城县、单县、东明县、曹县、巨野县、定陶区、鄄城县)

鹤壁市(淇滨区、山城区、鹤山区、淇县、浚县)

铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

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海东市(平安区、循化撒拉族自治县、乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)

陇南市(宕昌县、礼县、武都区、西和县、两当县、康县、成县、徽县、文县)

黑河市(嫩江市、北安市、五大连池市、爱辉区、逊克县、孙吴县)

江门市(蓬江区、鹤山市、江海区、恩平市、台山市、新会区、开平市)  林芝市(察隅县、朗县、工布江达县、波密县、墨脱县、巴宜区、米林市)

日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)

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

玉树藏族自治州(曲麻莱县、治多县、囊谦县、称多县、杂多县、玉树市)信阳市(潢川县、罗山县、平桥区、固始县、光山县、新县、息县、商城县、淮滨县、浉河区)

徐州市(新沂市、铜山区、泉山区、邳州市、鼓楼区、丰县、沛县、贾汪区、睢宁县、云龙区)  太原市(小店区、晋源区、阳曲县、娄烦县、迎泽区、杏花岭区、清徐县、尖草坪区、古交市、万柏林区)

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

南京市(江宁区、浦口区、雨花台区、秦淮区、高淳区、溧水区、栖霞区、建邺区、鼓楼区、六合区、玄武区)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区、独山子区)来宾市(象州县、合山市、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、兴宾区)

贺州市(钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、八步区)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

邵阳市(新宁县、邵东市、城步苗族自治县、洞口县、绥宁县、北塔区、邵阳县、武冈市、双清区、隆回县、大祥区、新邵县)

丽江市(古城区、永胜县、华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)

鄂尔多斯市(鄂托克旗、乌审旗、准格尔旗、鄂托克前旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、康巴什区、东胜区、达拉特旗)

周口市(沈丘县、项城市、太康县、西华县、郸城县、扶沟县、商水县、淮阳区、鹿邑县、川汇区)

驻马店市(驿城区、平舆县、新蔡县、西平县、上蔡县、汝南县、遂平县、正阳县、泌阳县、确山县)

济宁市(兖州区、邹城市、鱼台县、嘉祥县、金乡县、泗水县、汶上县、微山县、任城区、梁山县、曲阜市)

娄底市(新化县、冷水江市、双峰县、娄星区、涟源市)

龙岩市(长汀县、新罗区、连城县、漳平市、上杭县、武平县、永定区)

景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、同德县、贵南县)

滨州市(滨城区、邹平市、惠民县、阳信县、无棣县、沾化区、博兴县)

白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、靖宇县、临江市、抚松县、江源区)

揭阳市(普宁市、惠来县、榕城区、揭西县、揭东区)

拉萨市(堆龙德庆区、林周县、墨竹工卡县、达孜区、尼木县、当雄县、曲水县、城关区)

　　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。