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佛山市(禅城区、三水区、高明区、顺德区、南海区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

株洲市(天元区、醴陵市、荷塘区、攸县、渌口区、石峰区、芦淞区、炎陵县、茶陵县)

河池市(宜州区、南丹县、大化瑶族自治县、凤山县、巴马瑶族自治县、金城江区、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、天峨县)  成都市(龙泉驿区、都江堰市、崇州市、金牛区、蒲江县、金堂县、武侯区、邛崃市、大邑县、青白江区、新津区、简阳市、双流区、青羊区、彭州市、新都区、温江区、成华区、郫都区、锦江区)

淮南市(潘集区、寿县、八公山区、大通区、凤台县、田家庵区、谢家集区)

郑州市(二七区、金水区、上街区、中牟县、登封市、新密市、巩义市、惠济区、荥阳市、中原区、新郑市、管城回族区)

宜春市(铜鼓县、樟树市、靖安县、奉新县、宜丰县、丰城市、高安市、万载县、上高县、袁州区)深圳市(罗湖区、福田区、龙岗区、龙华区、光明区、南山区、宝安区、盐田区、坪山区)

大庆市(肇源县、让胡路区、萨尔图区、龙凤区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、林甸县、红岗区)  扬州市(广陵区、仪征市、宝应县、高邮市、邗江区、江都区)

汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)

铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)

曲靖市(陆良县、富源县、沾益区、会泽县、麒麟区、罗平县、宣威市、师宗县、马龙区)

商洛市(柞水县、山阳县、商南县、洛南县、镇安县、商州区、丹凤县)

内江市(威远县、市中区、资中县、隆昌市、东兴区)

江门市(新会区、台山市、开平市、恩平市、鹤山市、蓬江区、江海区)

抚顺市(抚顺县、顺城区、东洲区、望花区、清原满族自治县、新宾满族自治县、新抚区)

新疆维吾尔自治区

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

孝感市(孝昌县、云梦县、应城市、孝南区、汉川市、大悟县、安陆市)

锡林郭勒盟(锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、苏尼特左旗、镶黄旗、苏尼特右旗、多伦县、太仆寺旗、阿巴嘎旗、二连浩特市)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

甘孜藏族自治州(石渠县、康定市、理塘县、白玉县、九龙县、乡城县、得荣县、色达县、道孚县、德格县、泸定县、巴塘县、炉霍县、稻城县、雅江县、甘孜县、丹巴县、新龙县)

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

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

金昌市(金川区、永昌县)

盘锦市(盘山县、大洼区、双台子区、兴隆台区)

舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

德州市(陵城区、夏津县、临邑县、宁津县、平原县、禹城市、武城县、庆云县、齐河县、乐陵市、德城区)

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安阳市(文峰区、龙安区、林州市、内黄县、安阳县、滑县、汤阴县、北关区、殷都区)

五指山市(屯昌县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、万宁市、定安县、陵水黎族自治县、澄迈县、临高县、白沙黎族自治县、文昌市、琼海市、东方市、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县)

本溪市(平山区、桓仁满族自治县、溪湖区、南芬区、本溪满族自治县、明山区)

白山市(抚松县、临江市、靖宇县、长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区)  荆门市(沙洋县、钟祥市、东宝区、掇刀区、京山市)

宜昌市(西陵区、伍家岗区、秭归县、长阳土家族自治县、点军区、枝江市、远安县、当阳市、猇亭区、五峰土家族自治县、宜都市、兴山县、夷陵区)

嘉峪关市

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、博乐市、温泉县)白银市(靖远县、景泰县、平川区、会宁县、白银区)

延安市(甘泉县、黄陵县、延长县、安塞区、宝塔区、延川县、子长市、志丹县、黄龙县、宜川县、洛川县、吴起县、富县)  漯河市(舞阳县、郾城区、临颍县、召陵区、源汇区)

中山市

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

包头市(白云鄂博矿区、东河区、土默特右旗、青山区、昆都仑区、固阳县、九原区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗)昌都市(八宿县、江达县、芒康县、丁青县、察雅县、类乌齐县、左贡县、贡觉县、边坝县、洛隆县、卡若区)

抚州市(宜黄县、乐安县、临川区、南城县、东乡区、资溪县、黎川县、金溪县、广昌县、崇仁县、南丰县)

巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、和硕县、焉耆回族自治县、且末县、若羌县、库尔勒市、轮台县、和静县、博湖县)

玉林市(兴业县、福绵区、容县、陆川县、博白县、玉州区、北流市)

辽阳市(弓长岭区、太子河区、白塔区、宏伟区、辽阳县、灯塔市、文圣区)

通辽市(奈曼旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、开鲁县、科尔沁区、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗)

荆州市(江陵县、荆州区、公安县、松滋市、石首市、监利市、洪湖市、沙市区)

连云港市(赣榆区、东海县、灌南县、海州区、连云区、灌云县)

保山市(昌宁县、腾冲市、施甸县、隆阳区、龙陵县)

娄底市(冷水江市、新化县、涟源市、双峰县、娄星区)

益阳市(桃江县、赫山区、资阳区、沅江市、南县、安化县)

宁德市(屏南县、福安市、蕉城区、柘荣县、周宁县、福鼎市、霞浦县、古田县、寿宁县)

青岛市(胶州市、崂山区、即墨区、市北区、市南区、李沧区、平度市、城阳区、莱西市、黄岛区)

南宁市(兴宁区、青秀区、良庆区、马山县、上林县、邕宁区、宾阳县、横州市、武鸣区、江南区、西乡塘区、隆安县)

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

克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)

巴中市(恩阳区、巴州区、平昌县、南江县、通江县)

　　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。