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安顺市(紫云苗族布依族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、普定县)
海南藏族自治州(共和县、贵德县、兴海县、同德县、贵南县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、天峻县、都兰县、格尔木市、茫崖市、乌兰县)
镇江市(丹徒区、丹阳市、扬中市、京口区、句容市、润州区)
惠州市(惠阳区、惠城区、龙门县、博罗县、惠东县)
茂名市(高州市、化州市、信宜市、茂南区、电白区)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、册亨县、安龙县、兴仁市、普安县、望谟县、兴义市、贞丰县)
焦作市(修武县、解放区、山阳区、孟州市、博爱县、马村区、武陟县、中站区、温县、沁阳市)
鄂尔多斯市(乌审旗、康巴什区、达拉特旗、东胜区、伊金霍洛旗、鄂托克旗、杭锦旗、鄂托克前旗、准格尔旗)
巴中市(通江县、恩阳区、巴州区、南江县、平昌县)
石河子市(阿拉尔市、白杨市、铁门关市、新星市、双河市、北屯市、图木舒克市、可克达拉市、五家渠市、昆玉市、胡杨河市)
邯郸市(成安县、馆陶县、邱县、大名县、复兴区、临漳县、曲周县、磁县、峰峰矿区、肥乡区、鸡泽县、涉县、武安市、永年区、魏县、广平县、丛台区、邯山区)
张家口市(尚义县、赤城县、怀来县、桥西区、蔚县、涿鹿县、怀安县、万全区、阳原县、下花园区、沽源县、崇礼区、张北县、宣化区、桥东区、康保县)
丽水市(松阳县、青田县、云和县、遂昌县、莲都区、龙泉市、缙云县、庆元县、景宁畲族自治县)
无锡市(江阴市、滨湖区、锡山区、梁溪区、宜兴市、惠山区、新吴区)
安庆市(怀宁县、迎江区、岳西县、宜秀区、大观区、桐城市、太湖县、宿松县、潜山市、望江县)
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、刚察县、海晏县)
杭州市(建德市、滨江区、萧山区、富阳区、临平区、淳安县、桐庐县、拱墅区、钱塘区、西湖区、临安区、上城区、余杭区)
九江市(瑞昌市、彭泽县、都昌县、修水县、武宁县、庐山市、德安县、浔阳区、永修县、湖口县、柴桑区、共青城市、濂溪区)
鹤岗市(南山区、工农区、向阳区、东山区、萝北县、兴山区、绥滨县、兴安区)
洛阳市(瀍河回族区、新安县、栾川县、洛龙区、偃师区、老城区、伊川县、西工区、洛宁县、汝阳县、孟津区、宜阳县、涧西区、嵩县)
百色市(德保县、乐业县、靖西市、田东县、西林县、右江区、隆林各族自治县、田阳区、那坡县、凌云县、平果市、田林县)
池州市(青阳县、贵池区、石台县、东至县)
汕头市(金平区、澄海区、潮南区、龙湖区、南澳县、潮阳区、濠江区)
太原市(古交市、迎泽区、小店区、清徐县、阳曲县、晋源区、杏花岭区、万柏林区、娄烦县、尖草坪区)
梅州市(丰顺县、平远县、蕉岭县、兴宁市、梅县区、大埔县、五华县、梅江区)
抚顺市(望花区、顺城区、清原满族自治县、新宾满族自治县、新抚区、东洲区、抚顺县)
昭通市(大关县、昭阳区、鲁甸县、威信县、水富市、彝良县、巧家县、镇雄县、永善县、盐津县、绥江县)
信阳市(淮滨县、商城县、息县、新县、固始县、平桥区、潢川县、罗山县、浉河区、光山县)
黑河市(嫩江市、北安市、逊克县、五大连池市、爱辉区、孙吴县)
蚌埠市(淮上区、禹会区、五河县、蚌山区、固镇县、怀远县、龙子湖区)
梧州市(藤县、蒙山县、万秀区、岑溪市、长洲区、苍梧县、龙圩区)
葫芦岛市(兴城市、龙港区、连山区、绥中县、建昌县、南票区)
深圳市(龙华区、罗湖区、坪山区、光明区、南山区、宝安区、龙岗区、盐田区、福田区)
阜阳市(颍州区、颍上县、临泉县、颍泉区、界首市、阜南县、太和县、颍东区)
大理白族自治州(永平县、巍山彝族回族自治县、宾川县、大理市、鹤庆县、漾濞彝族自治县、洱源县、祥云县、南涧彝族自治县、弥渡县、剑川县、云龙县)
滁州市(琅琊区、定远县、南谯区、来安县、凤阳县、天长市、明光市、全椒县)
日喀则市(定结县、亚东县、拉孜县、昂仁县、仲巴县、岗巴县、谢通门县、桑珠孜区、仁布县、聂拉木县、江孜县、白朗县、萨迦县、定日县、吉隆县、萨嘎县、南木林县、康马县)
滨州市(滨城区、博兴县、沾化区、惠民县、阳信县、无棣县、邹平市)
鞍山市(千山区、铁东区、立山区、岫岩满族自治县、铁西区、海城市、台安县)
株洲市(渌口区、荷塘区、芦淞区、醴陵市、攸县、石峰区、炎陵县、茶陵县、天元区)
金华市(金东区、婺城区、东阳市、武义县、兰溪市、浦江县、磐安县、义乌市、永康市)
重庆市(涪陵区、渝中区、奉节县、大足区、彭水苗族土家族自治县、北碚区、永川区、巴南区、酉阳土家族苗族自治县、城口县、江津区、梁平区、秀山土家族苗族自治县、巫山县、开州区、南川区、璧山区、石柱土家族自治县、云阳县、铜梁区、荣昌区、长寿区、南岸区、武隆区、巫溪县、垫江县、黔江区、合川区、大渡口区、渝北区、沙坪坝区、潼南区、九龙坡区、万州区、丰都县、綦江区、江北区、忠县)
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阿里地区(日土县、措勤县、革吉县、普兰县、札达县、改则县、噶尔县)
和田地区(民丰县、和田县、和田市、皮山县、策勒县、洛浦县、于田县、墨玉县)
永州市(冷水滩区、新田县、江永县、江华瑶族自治县、蓝山县、零陵区、道县、宁远县、双牌县、东安县、祁阳市)
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定西市(漳县、陇西县、临洮县、通渭县、安定区、渭源县、岷县)
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舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县、定海区)
宣城市(广德市、旌德县、郎溪县、宁国市、宣州区、泾县、绩溪县)
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柳州市(柳江区、柳北区、柳城县、鱼峰区、城中区、三江侗族自治县、融安县、柳南区、鹿寨县、融水苗族自治县)
揭阳市(普宁市、揭东区、榕城区、惠来县、揭西县)
延边朝鲜族自治州(延吉市、珲春市、汪清县、敦化市、龙井市、安图县、和龙市、图们市)
安阳市(北关区、殷都区、林州市、龙安区、内黄县、滑县、汤阴县、文峰区、安阳县)
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阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、福海县、阿勒泰市、布尔津县、青河县、富蕴县)
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。
新闻结尾
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