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海东市(平安区、化隆回族自治县、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)

绥化市(青冈县、北林区、肇东市、庆安县、望奎县、明水县、海伦市、绥棱县、安达市、兰西县)

阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)

五指山市(临高县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、万宁市、琼中黎族苗族自治县、琼海市、文昌市、定安县、东方市、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县)  丽江市(玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县)

邯郸市(广平县、涉县、肥乡区、曲周县、魏县、峰峰矿区、鸡泽县、永年区、丛台区、邱县、大名县、武安市、成安县、复兴区、临漳县、磁县、邯山区、馆陶县)

大同市(左云县、平城区、浑源县、云冈区、天镇县、云州区、灵丘县、广灵县、新荣区、阳高县)

十堰市(郧阳区、丹江口市、郧西县、茅箭区、张湾区、竹山县、竹溪县、房县)

鸡西市(虎林市、梨树区、恒山区、鸡东县、滴道区、鸡冠区、密山市、城子河区、麻山区)  白山市(江源区、临江市、靖宇县、浑江区、抚松县、长白朝鲜族自治县)

白银市(会宁县、景泰县、平川区、白银区、靖远县)

阿克苏地区(新和县、阿瓦提县、柯坪县、库车市、阿克苏市、拜城县、沙雅县、乌什县、温宿县)

天水市(秦州区、张家川回族自治县、武山县、清水县、甘谷县、秦安县、麦积区)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

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

昭通市(水富市、威信县、永善县、鲁甸县、彝良县、昭阳区、大关县、盐津县、绥江县、镇雄县、巧家县)

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

张掖市(民乐县、甘州区、肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、山丹县)

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

临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、沧源佤族自治县、凤庆县、永德县)

海南藏族自治州(共和县、兴海县、贵德县、贵南县、同德县)

呼和浩特市(玉泉区、新城区、清水河县、赛罕区、土默特左旗、托克托县、武川县、和林格尔县、回民区)

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

铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)

内蒙古自治区

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

鹤壁市(山城区、鹤山区、淇县、浚县、淇滨区)

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

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

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济源市

安庆市(宿松县、桐城市、怀宁县、迎江区、潜山市、大观区、宜秀区、望江县、岳西县、太湖县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、梁河县、盈江县、芒市)

武汉市(硚口区、江岸区、东西湖区、青山区、汉阳区、江汉区、蔡甸区、黄陂区、武昌区、汉南区、洪山区、江夏区、新洲区)  玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、玉树市、囊谦县、杂多县、治多县)

三门峡市(陕州区、灵宝市、义马市、卢氏县、渑池县、湖滨区)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

湘潭市(岳塘区、雨湖区、湘潭县、韶山市、湘乡市)株洲市(醴陵市、芦淞区、攸县、炎陵县、渌口区、荷塘区、茶陵县、天元区、石峰区)

黄山市(徽州区、休宁县、黟县、歙县、黄山区、屯溪区、祁门县)  毕节市(金沙县、七星关区、赫章县、黔西市、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、大方县)

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

柳州市(柳江区、三江侗族自治县、柳北区、柳城县、柳南区、融水苗族自治县、鹿寨县、城中区、融安县、鱼峰区)

赤峰市(红山区、元宝山区、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、宁城县、喀喇沁旗、敖汉旗、松山区、巴林右旗)临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏县、永靖县、东乡族自治县、临夏市、康乐县、广河县)

六安市(霍山县、叶集区、金寨县、舒城县、金安区、霍邱县、裕安区)

山南市(隆子县、曲松县、措美县、乃东区、洛扎县、加查县、扎囊县、错那市、贡嘎县、浪卡子县、琼结县、桑日县)

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

荆门市(掇刀区、京山市、沙洋县、东宝区、钟祥市)

忻州市(神池县、偏关县、定襄县、五台县、代县、忻府区、繁峙县、岢岚县、河曲县、五寨县、宁武县、保德县、原平市、静乐县)

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

佳木斯市(桦川县、同江市、抚远市、郊区、桦南县、汤原县、向阳区、富锦市、东风区、前进区)

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

阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、太平区、细河区、彰武县、海州区、新邱区)

凉山彝族自治州(普格县、冕宁县、雷波县、喜德县、德昌县、宁南县、金阳县、木里藏族自治县、甘洛县、布拖县、西昌市、越西县、昭觉县、会东县、会理市、盐源县、美姑县)

达州市(渠县、大竹县、万源市、宣汉县、开江县、达川区、通川区)

辽阳市(宏伟区、太子河区、弓长岭区、辽阳县、白塔区、灯塔市、文圣区)

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

林芝市(米林市、工布江达县、墨脱县、朗县、波密县、察隅县、巴宜区)

宿迁市(泗洪县、泗阳县、宿城区、宿豫区、沭阳县)

金昌市(永昌县、金川区)

　　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。