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巴彦淖尔市(乌拉特后旗、乌拉特中旗、杭锦后旗、临河区、磴口县、乌拉特前旗、五原县)

绍兴市(嵊州市、越城区、诸暨市、新昌县、柯桥区、上虞区)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、八步区、钟山县)  眉山市(洪雅县、仁寿县、东坡区、丹棱县、彭山区、青神县)

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

阿里地区(噶尔县、日土县、措勤县、改则县、普兰县、革吉县、札达县)

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

齐齐哈尔市(建华区、龙江县、富裕县、克东县、昂昂溪区、拜泉县、碾子山区、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、依安县、讷河市、龙沙区、甘南县、克山县、铁锋区、泰来县)  滨州市(滨城区、沾化区、无棣县、惠民县、邹平市、博兴县、阳信县)

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁市、新源县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、奎屯市、霍城县、巩留县、尼勒克县、特克斯县)

张掖市(高台县、民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区)

自贡市(沿滩区、大安区、贡井区、富顺县、荣县、自流井区)

娄底市(新化县、涟源市、双峰县、娄星区、冷水江市)

云浮市(罗定市、郁南县、新兴县、云安区、云城区)

聊城市(高唐县、临清市、东昌府区、茌平区、莘县、东阿县、冠县、阳谷县)

西安市(灞桥区、阎良区、周至县、高陵区、鄠邑区、长安区、蓝田县、雁塔区、未央区、莲湖区、碑林区、新城区、临潼区)

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

襄阳市(宜城市、谷城县、南漳县、襄州区、樊城区、枣阳市、襄城区、保康县、老河口市)

洛阳市(汝阳县、洛龙区、老城区、洛宁县、孟津区、西工区、涧西区、偃师区、栾川县、嵩县、新安县、伊川县、宜阳县、瀍河回族区)

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

池州市(东至县、贵池区、青阳县、石台县)

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

沈阳市(浑南区、苏家屯区、辽中区、和平区、皇姑区、铁西区、沈北新区、大东区、于洪区、沈河区、法库县、新民市、康平县)

巴中市(恩阳区、通江县、平昌县、巴州区、南江县)

九江市(修水县、瑞昌市、庐山市、柴桑区、濂溪区、共青城市、都昌县、永修县、浔阳区、彭泽县、湖口县、武宁县、德安县)

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

百色市(平果市、靖西市、凌云县、隆林各族自治县、田林县、田东县、那坡县、田阳区、右江区、西林县、乐业县、德保县)

保山市(龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县、施甸县)

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大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

内江市(隆昌市、威远县、资中县、东兴区、市中区)

宜宾市(屏山县、筠连县、长宁县、叙州区、翠屏区、高县、南溪区、江安县、兴文县、珙县)

定西市(渭源县、通渭县、临洮县、安定区、岷县、陇西县、漳县)  安阳市(林州市、安阳县、北关区、滑县、汤阴县、龙安区、文峰区、内黄县、殷都区)

吉林市(磐石市、昌邑区、龙潭区、永吉县、蛟河市、丰满区、船营区、桦甸市、舒兰市)

兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼前旗)

鹤壁市(浚县、山城区、淇县、淇滨区、鹤山区)中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

泰安市(宁阳县、泰山区、岱岳区、东平县、肥城市、新泰市)  延安市(宜川县、吴起县、宝塔区、黄龙县、富县、黄陵县、延川县、洛川县、安塞区、子长市、甘泉县、延长县、志丹县)

铜陵市(枞阳县、郊区、铜官区、义安区)

石家庄市(井陉县、井陉矿区、晋州市、新华区、栾城区、灵寿县、正定县、元氏县、裕华区、桥西区、长安区、平山县、藁城区、高邑县、深泽县、行唐县、赵县、鹿泉区、新乐市、辛集市、无极县、赞皇县)

儋州市日照市(岚山区、五莲县、莒县、东港区)

随州市(广水市、曾都区、随县)

广安市(前锋区、武胜县、广安区、华蓥市、邻水县、岳池县)

黔西南布依族苗族自治州(普安县、安龙县、望谟县、册亨县、兴仁市、晴隆县、兴义市、贞丰县)

衡阳市(珠晖区、衡南县、衡东县、常宁市、祁东县、衡山县、衡阳县、蒸湘区、南岳区、石鼓区、耒阳市、雁峰区)

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

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、林甸县、让胡路区、大同区、龙凤区、红岗区、肇州县、肇源县)

本溪市(明山区、平山区、桓仁满族自治县、南芬区、本溪满族自治县、溪湖区)

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

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

威海市(文登区、乳山市、环翠区、荣成市)

常州市(溧阳市、天宁区、金坛区、钟楼区、武进区、新北区)

甘南藏族自治州(合作市、舟曲县、夏河县、卓尼县、玛曲县、碌曲县、迭部县、临潭县)

嘉峪关市

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

丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

遂宁市(蓬溪县、安居区、船山区、大英县、射洪市)

　　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。