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菏泽市(单县、曹县、鄄城县、成武县、巨野县、牡丹区、定陶区、东明县、郓城县)
汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)
绵阳市(游仙区、平武县、盐亭县、梓潼县、北川羌族自治县、三台县、江油市、涪城区、安州区)
武汉市(蔡甸区、黄陂区、东西湖区、江汉区、武昌区、江夏区、青山区、汉南区、硚口区、新洲区、汉阳区、洪山区、江岸区)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、奇台县、昌吉市、吉木萨尔县、阜康市、呼图壁县)
鸡西市(鸡冠区、密山市、滴道区、城子河区、恒山区、虎林市、麻山区、鸡东县、梨树区)
聊城市(阳谷县、莘县、茌平区、临清市、高唐县、冠县、东昌府区、东阿县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
商洛市(镇安县、商南县、丹凤县、柞水县、洛南县、商州区、山阳县)
海东市(化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
文山壮族苗族自治州(文山市、丘北县、马关县、砚山县、富宁县、西畴县、广南县、麻栗坡县)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、凤凰县、保靖县、泸溪县、永顺县、花垣县、龙山县、吉首市)
茂名市(化州市、电白区、高州市、茂南区、信宜市)
辽阳市(宏伟区、弓长岭区、文圣区、太子河区、灯塔市、白塔区、辽阳县)
漳州市(漳浦县、龙文区、华安县、南靖县、东山县、诏安县、云霄县、龙海区、长泰区、芗城区、平和县)
白山市(靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、江源区、浑江区、抚松县)
贵阳市(修文县、乌当区、白云区、南明区、清镇市、息烽县、观山湖区、花溪区、开阳县、云岩区)
太原市(万柏林区、尖草坪区、古交市、迎泽区、清徐县、小店区、娄烦县、杏花岭区、晋源区、阳曲县)
南宁市(横州市、邕宁区、西乡塘区、宾阳县、兴宁区、隆安县、良庆区、上林县、武鸣区、江南区、马山县、青秀区)
丹东市(东港市、凤城市、宽甸满族自治县、元宝区、振安区、振兴区)
邯郸市(复兴区、永年区、磁县、广平县、大名县、邱县、丛台区、武安市、肥乡区、邯山区、涉县、峰峰矿区、成安县、馆陶县、曲周县、鸡泽县、临漳县、魏县)
西藏自治区
长治市(屯留区、平顺县、黎城县、壶关县、襄垣县、沁县、上党区、潞城区、潞州区、沁源县、武乡县、长子县)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
广元市(昭化区、朝天区、利州区、剑阁县、旺苍县、苍溪县、青川县)
新乡市(卫滨区、长垣市、原阳县、封丘县、延津县、新乡县、辉县市、卫辉市、获嘉县、牧野区、凤泉区、红旗区)
青岛市(崂山区、莱西市、胶州市、城阳区、平度市、市北区、黄岛区、即墨区、李沧区、市南区)
深圳市(罗湖区、龙华区、福田区、南山区、龙岗区、宝安区、光明区、盐田区、坪山区)
孝感市(孝昌县、应城市、孝南区、大悟县、汉川市、安陆市、云梦县)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
成都市(锦江区、彭州市、新津区、新都区、温江区、邛崃市、金堂县、成华区、武侯区、青羊区、龙泉驿区、郫都区、崇州市、简阳市、青白江区、金牛区、双流区、蒲江县、都江堰市、大邑县)
保山市(施甸县、腾冲市、龙陵县、隆阳区、昌宁县)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
澳门特别行政区
汉中市(西乡县、洋县、勉县、南郑区、汉台区、宁强县、镇巴县、城固县、留坝县、佛坪县、略阳县)
铁岭市(铁岭县、调兵山市、西丰县、开原市、银州区、清河区、昌图县)
山南市(错那市、曲松县、浪卡子县、乃东区、加查县、桑日县、贡嘎县、隆子县、洛扎县、扎囊县、琼结县、措美县)
甘南藏族自治州(舟曲县、合作市、夏河县、迭部县、卓尼县、玛曲县、临潭县、碌曲县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)
北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)
绥化市(安达市、肇东市、望奎县、北林区、兰西县、明水县、海伦市、青冈县、庆安县、绥棱县)
三沙市(南沙区、西沙区)
淮南市(谢家集区、大通区、凤台县、潘集区、田家庵区、八公山区、寿县)
新疆维吾尔自治区
洛阳市(汝阳县、伊川县、新安县、嵩县、偃师区、瀍河回族区、孟津区、宜阳县、栾川县、老城区、洛宁县、涧西区、洛龙区、西工区)
昭通市(昭阳区、大关县、盐津县、绥江县、彝良县、巧家县、水富市、永善县、鲁甸县、威信县、镇雄县)
咸阳市(乾县、礼泉县、旬邑县、秦都区、彬州市、武功县、兴平市、淳化县、杨陵区、泾阳县、三原县、永寿县、长武县、渭城区)
烟台市(蓬莱区、招远市、龙口市、莱州市、福山区、海阳市、牟平区、芝罘区、莱山区、莱阳市、栖霞市)
淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)
锦州市(北镇市、太和区、凌海市、古塔区、黑山县、义县、凌河区)
济宁市(梁山县、任城区、鱼台县、曲阜市、泗水县、汶上县、兖州区、金乡县、嘉祥县、微山县、邹城市)
开封市(通许县、杞县、尉氏县、祥符区、顺河回族区、禹王台区、龙亭区、兰考县、鼓楼区)
郴州市(苏仙区、资兴市、北湖区、桂东县、宜章县、临武县、永兴县、嘉禾县、汝城县、安仁县、桂阳县)
济南市(天桥区、历下区、莱芜区、长清区、历城区、平阴县、钢城区、市中区、商河县、槐荫区、章丘区、济阳区)
日喀则市(岗巴县、昂仁县、萨迦县、江孜县、白朗县、谢通门县、仁布县、南木林县、聂拉木县、拉孜县、仲巴县、康马县、桑珠孜区、萨嘎县、吉隆县、亚东县、定结县、定日县)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
焦作市(马村区、博爱县、沁阳市、孟州市、解放区、山阳区、温县、修武县、武陟县、中站区)
兴安盟(阿尔山市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗)
益阳市(桃江县、沅江市、南县、资阳区、安化县、赫山区)
邵阳市(城步苗族自治县、双清区、隆回县、新邵县、北塔区、武冈市、洞口县、大祥区、邵东市、绥宁县、邵阳县、新宁县)
宁德市(屏南县、蕉城区、霞浦县、寿宁县、周宁县、柘荣县、福安市、古田县、福鼎市)
南阳市(淅川县、卧龙区、社旗县、内乡县、西峡县、方城县、南召县、镇平县、宛城区、邓州市、新野县、唐河县、桐柏县)
广安市(广安区、岳池县、华蓥市、武胜县、邻水县、前锋区)
包头市(东河区、土默特右旗、白云鄂博矿区、昆都仑区、固阳县、青山区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、九原区)
林芝市(波密县、工布江达县、朗县、察隅县、米林市、巴宜区、墨脱县)
桂林市(七星区、全州县、平乐县、临桂区、象山区、龙胜各族自治县、兴安县、资源县、秀峰区、灌阳县、叠彩区、灵川县、荔浦市、永福县、阳朔县、雁山区、恭城瑶族自治县)
双鸭山市(集贤县、饶河县、宝清县、尖山区、四方台区、友谊县、岭东区、宝山区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)
宁波市(余姚市、镇海区、象山县、江北区、奉化区、海曙区、鄞州区、慈溪市、宁海县、北仑区)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
通化市(东昌区、梅河口市、柳河县、辉南县、集安市、二道江区、通化县)
凉山彝族自治州(美姑县、甘洛县、普格县、喜德县、德昌县、金阳县、会理市、布拖县、木里藏族自治县、昭觉县、越西县、西昌市、会东县、冕宁县、盐源县、宁南县、雷波县)
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临夏回族自治州(永靖县、康乐县、临夏市、东乡族自治县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、广河县)
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中山市
楚雄彝族自治州(禄丰市、牟定县、大姚县、双柏县、永仁县、姚安县、楚雄市、南华县、武定县、元谋县)
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永州市(宁远县、新田县、祁阳市、江华瑶族自治县、零陵区、冷水滩区、江永县、道县、东安县、双牌县、蓝山县)
丽水市(遂昌县、云和县、莲都区、龙泉市、缙云县、庆元县、景宁畲族自治县、松阳县、青田县)
阿里地区(革吉县、札达县、噶尔县、普兰县、措勤县、日土县、改则县)
咸宁市(通山县、崇阳县、嘉鱼县、赤壁市、通城县、咸安区)
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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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