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商洛市(镇安县、商南县、商州区、丹凤县、洛南县、山阳县、柞水县)

临夏回族自治州(广河县、临夏县、临夏市、永靖县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、和政县)

德阳市(绵竹市、旌阳区、中江县、什邡市、罗江区、广汉市)

上饶市(德兴市、万年县、横峰县、广信区、玉山县、鄱阳县、铅山县、弋阳县、信州区、余干县、广丰区、婺源县)  庆阳市(合水县、环县、西峰区、华池县、正宁县、镇原县、庆城县、宁县)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、扶余市、宁江区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

宁夏回族自治区  榆林市(榆阳区、靖边县、府谷县、横山区、神木市、绥德县、子洲县、米脂县、清涧县、定边县、佳县、吴堡县)

呼伦贝尔市(根河市、牙克石市、海拉尔区、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗、扎兰屯市、满洲里市、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、额尔古纳市、阿荣旗、鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗)

果洛藏族自治州(班玛县、久治县、玛多县、玛沁县、达日县、甘德县)

马鞍山市(当涂县、含山县、花山区、雨山区、博望区、和县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

枣庄市(山亭区、市中区、薛城区、台儿庄区、滕州市、峄城区)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、盈江县、瑞丽市、陇川县)

萍乡市(安源区、莲花县、湘东区、芦溪县、上栗县)

新余市(分宜县、渝水区)

金昌市(永昌县、金川区)

嘉兴市(平湖市、海宁市、海盐县、桐乡市、秀洲区、南湖区、嘉善县)

保山市(隆阳区、施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市)

内江市(隆昌市、东兴区、资中县、威远县、市中区)

赤峰市(敖汉旗、克什克腾旗、宁城县、松山区、喀喇沁旗、巴林右旗、林西县、巴林左旗、翁牛特旗、元宝山区、红山区、阿鲁科尔沁旗)

广安市(华蓥市、岳池县、邻水县、前锋区、武胜县、广安区)

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

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

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

内蒙古自治区

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

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福州市(闽侯县、罗源县、鼓楼区、台江区、永泰县、闽清县、连江县、平潭县、仓山区、福清市、长乐区、晋安区、马尾区)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

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

肇庆市(四会市、封开县、高要区、鼎湖区、德庆县、端州区、怀集县、广宁县)  红河哈尼族彝族自治州(建水县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、个旧市、绿春县、蒙自市、石屏县、弥勒市、泸西县、元阳县)

昆明市(宜良县、寻甸回族彝族自治县、五华区、安宁市、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、嵩明县、西山区、官渡区、盘龙区、晋宁区、东川区、石林彝族自治县)

无锡市(梁溪区、江阴市、滨湖区、锡山区、宜兴市、惠山区、新吴区)

漳州市(芗城区、东山县、龙文区、南靖县、龙海区、诏安县、漳浦县、平和县、华安县、长泰区、云霄县)黄冈市(黄梅县、团风县、罗田县、红安县、黄州区、浠水县、英山县、麻城市、武穴市、蕲春县)

天津市(河西区、北辰区、河北区、滨海新区、静海区、和平区、宝坻区、蓟州区、宁河区、津南区、西青区、红桥区、河东区、南开区、武清区、东丽区)  塔城地区(沙湾市、塔城市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、额敏县、托里县)

怀化市(溆浦县、沅陵县、麻阳苗族自治县、中方县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、鹤城区、会同县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、辰溪县、新晃侗族自治县)

雅安市(汉源县、宝兴县、荥经县、天全县、名山区、雨城区、石棉县、芦山县)

泰州市(姜堰区、兴化市、高港区、海陵区、靖江市、泰兴市)泰安市(岱岳区、宁阳县、泰山区、新泰市、肥城市、东平县)

成都市(新都区、大邑县、龙泉驿区、崇州市、温江区、青白江区、锦江区、双流区、青羊区、蒲江县、成华区、武侯区、金堂县、新津区、郫都区、彭州市、邛崃市、简阳市、都江堰市、金牛区)

锦州市(义县、太和区、凌海市、北镇市、黑山县、凌河区、古塔区)

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

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毕节市(织金县、金沙县、大方县、赫章县、七星关区、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县)

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

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烟台市(牟平区、栖霞市、莱州市、莱山区、龙口市、莱阳市、海阳市、招远市、芝罘区、福山区、蓬莱区)

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

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

和田地区(和田县、墨玉县、于田县、民丰县、洛浦县、皮山县、策勒县、和田市)

濮阳市(南乐县、华龙区、台前县、清丰县、濮阳县、范县)

扬州市(邗江区、江都区、广陵区、高邮市、仪征市、宝应县)

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

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

　　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。