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新疆维吾尔自治区

十堰市(茅箭区、郧阳区、丹江口市、竹溪县、郧西县、房县、竹山县、张湾区)

攀枝花市(仁和区、盐边县、西区、米易县、东区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县、泽库县)  昭通市(彝良县、巧家县、水富市、昭阳区、绥江县、大关县、镇雄县、威信县、永善县、盐津县、鲁甸县)

亳州市(利辛县、谯城区、蒙城县、涡阳县)

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

楚雄彝族自治州(姚安县、永仁县、南华县、禄丰市、武定县、双柏县、元谋县、楚雄市、牟定县、大姚县)

扬州市(仪征市、邗江区、广陵区、高邮市、江都区、宝应县)  温州市(乐清市、龙湾区、文成县、龙港市、永嘉县、泰顺县、瓯海区、平阳县、苍南县、洞头区、鹿城区、瑞安市)

漳州市(诏安县、长泰区、东山县、南靖县、漳浦县、龙海区、龙文区、芗城区、云霄县、华安县、平和县)

莆田市(仙游县、荔城区、秀屿区、涵江区、城厢区)

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

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

六安市(霍邱县、叶集区、霍山县、金安区、金寨县、舒城县、裕安区)

孝感市(孝昌县、大悟县、安陆市、云梦县、孝南区、应城市、汉川市)

广安市(广安区、前锋区、岳池县、华蓥市、邻水县、武胜县)

咸阳市(武功县、彬州市、三原县、礼泉县、秦都区、泾阳县、永寿县、杨陵区、乾县、淳化县、渭城区、兴平市、长武县、旬邑县)

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

德阳市(旌阳区、什邡市、中江县、广汉市、绵竹市、罗江区)

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

连云港市(灌南县、海州区、灌云县、赣榆区、东海县、连云区)

齐齐哈尔市(克东县、昂昂溪区、建华区、梅里斯达斡尔族区、克山县、富拉尔基区、泰来县、碾子山区、铁锋区、甘南县、富裕县、龙江县、依安县、讷河市、龙沙区、拜泉县)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

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

遂宁市(安居区、船山区、大英县、射洪市、蓬溪县)

东营市(垦利区、河口区、广饶县、利津县、东营区)

铁岭市(调兵山市、昌图县、开原市、铁岭县、清河区、西丰县、银州区)

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

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

广元市(青川县、昭化区、朝天区、旺苍县、利州区、苍溪县、剑阁县)

桂林市(七星区、荔浦市、雁山区、恭城瑶族自治县、叠彩区、永福县、平乐县、龙胜各族自治县、临桂区、资源县、象山区、秀峰区、阳朔县、灌阳县、灵川县、兴安县、全州县)

娄底市(双峰县、娄星区、新化县、涟源市、冷水江市)  湖州市(吴兴区、南浔区、长兴县、德清县、安吉县)

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

荆门市(沙洋县、掇刀区、钟祥市、东宝区、京山市)

岳阳市(云溪区、临湘市、华容县、岳阳县、岳阳楼区、君山区、汨罗市、平江县、湘阴县)苏州市(常熟市、虎丘区、相城区、吴江区、太仓市、张家港市、昆山市、吴中区、姑苏区)

三明市(将乐县、大田县、明溪县、尤溪县、清流县、永安市、建宁县、泰宁县、宁化县、三元区、沙县区)  迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

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

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

汉中市(南郑区、城固县、洋县、汉台区、略阳县、镇巴县、勉县、西乡县、宁强县、佛坪县、留坝县)贵阳市(乌当区、开阳县、云岩区、白云区、花溪区、息烽县、观山湖区、清镇市、南明区、修文县)

潍坊市(奎文区、临朐县、寿光市、诸城市、寒亭区、潍城区、高密市、昌乐县、坊子区、安丘市、昌邑市、青州市)

大连市(瓦房店市、普兰店区、长海县、沙河口区、旅顺口区、金州区、庄河市、中山区、甘井子区、西岗区)

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

秦皇岛市(海港区、北戴河区、青龙满族自治县、抚宁区、昌黎县、山海关区、卢龙县)

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

上海市(徐汇区、嘉定区、长宁区、杨浦区、普陀区、崇明区、青浦区、宝山区、浦东新区、金山区、奉贤区、闵行区、松江区、静安区、黄浦区、虹口区)

延边朝鲜族自治州(珲春市、和龙市、敦化市、安图县、图们市、汪清县、龙井市、延吉市)

梅州市(蕉岭县、梅县区、兴宁市、梅江区、平远县、丰顺县、大埔县、五华县)

张家口市(下花园区、康保县、万全区、沽源县、桥西区、崇礼区、尚义县、张北县、怀来县、涿鹿县、阳原县、蔚县、赤城县、怀安县、桥东区、宣化区)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

新乡市(长垣市、辉县市、卫滨区、获嘉县、封丘县、新乡县、原阳县、卫辉市、牧野区、延津县、红旗区、凤泉区)

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

大理白族自治州(祥云县、洱源县、云龙县、剑川县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、鹤庆县、大理市、宾川县、永平县)

阿里地区(改则县、措勤县、札达县、普兰县、革吉县、噶尔县、日土县)

中山市

芜湖市(镜湖区、弋江区、鸠江区、湾沚区、南陵县、无为市、繁昌区)

　　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。