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黔南布依族苗族自治州(荔波县、福泉市、都匀市、惠水县、长顺县、贵定县、三都水族自治县、龙里县、平塘县、独山县、瓮安县、罗甸县)
北京市(大兴区、延庆区、丰台区、海淀区、东城区、西城区、通州区、门头沟区、石景山区、昌平区、朝阳区、平谷区、房山区、密云区、顺义区、怀柔区)
大连市(旅顺口区、西岗区、金州区、甘井子区、沙河口区、中山区、瓦房店市、普兰店区、长海县、庄河市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)
长沙市(开福区、天心区、雨花区、望城区、宁乡市、长沙县、岳麓区、浏阳市、芙蓉区)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)
衡水市(武强县、安平县、冀州区、枣强县、阜城县、饶阳县、桃城区、深州市、故城县、武邑县、景县)
青岛市(崂山区、胶州市、市北区、城阳区、黄岛区、李沧区、市南区、平度市、即墨区、莱西市)
白城市(镇赉县、洮北区、通榆县、洮南市、大安市)
湘潭市(湘潭县、湘乡市、雨湖区、韶山市、岳塘区)
保定市(定州市、容城县、安国市、望都县、涞源县、竞秀区、易县、莲池区、涞水县、涿州市、高阳县、博野县、蠡县、高碑店市、满城区、定兴县、唐县、安新县、雄县、顺平县、曲阳县、清苑区、阜平县、徐水区)
齐齐哈尔市(拜泉县、铁锋区、富裕县、讷河市、梅里斯达斡尔族区、甘南县、建华区、富拉尔基区、碾子山区、依安县、龙江县、克山县、龙沙区、克东县、昂昂溪区、泰来县)
渭南市(蒲城县、合阳县、富平县、大荔县、临渭区、白水县、澄城县、华州区、韩城市、华阴市、潼关县)
济南市(长清区、历下区、钢城区、章丘区、济阳区、市中区、商河县、莱芜区、天桥区、平阴县、历城区、槐荫区)
阿克苏地区(沙雅县、新和县、阿瓦提县、温宿县、阿克苏市、柯坪县、拜城县、乌什县、库车市)
保山市(隆阳区、腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县)
昭通市(镇雄县、盐津县、永善县、大关县、水富市、鲁甸县、巧家县、绥江县、昭阳区、威信县、彝良县)
临沂市(沂南县、沂水县、河东区、蒙阴县、莒南县、郯城县、临沭县、平邑县、兰陵县、费县、兰山区、罗庄区)
衡阳市(衡东县、珠晖区、雁峰区、常宁市、耒阳市、蒸湘区、祁东县、衡南县、石鼓区、衡山县、南岳区、衡阳县)
赣州市(信丰县、南康区、会昌县、石城县、大余县、上犹县、寻乌县、章贡区、龙南市、于都县、瑞金市、崇义县、定南县、宁都县、兴国县、赣县区、安远县、全南县)
兰州市(皋兰县、西固区、安宁区、红古区、七里河区、城关区、永登县、榆中县)
锡林郭勒盟(正镶白旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、正蓝旗、多伦县、太仆寺旗)
抚州市(广昌县、东乡区、宜黄县、南城县、临川区、黎川县、崇仁县、金溪县、乐安县、资溪县、南丰县)
益阳市(桃江县、赫山区、资阳区、南县、安化县、沅江市)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、晴隆县、望谟县、普安县、兴义市、册亨县、兴仁市、贞丰县)
林芝市(波密县、工布江达县、察隅县、墨脱县、巴宜区、朗县、米林市)
焦作市(武陟县、孟州市、解放区、中站区、马村区、山阳区、修武县、博爱县、温县、沁阳市)
汕头市(潮南区、龙湖区、金平区、濠江区、南澳县、潮阳区、澄海区)
驻马店市(遂平县、驿城区、确山县、泌阳县、上蔡县、新蔡县、汝南县、平舆县、西平县、正阳县)
本溪市(桓仁满族自治县、明山区、平山区、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县)
新乡市(红旗区、获嘉县、卫滨区、新乡县、凤泉区、长垣市、卫辉市、辉县市、原阳县、封丘县、牧野区、延津县)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、永顺县、泸溪县、凤凰县、龙山县、古丈县、花垣县、保靖县)
大庆市(林甸县、萨尔图区、大同区、让胡路区、肇源县、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、龙凤区)
云浮市(云安区、云城区、新兴县、罗定市、郁南县)
丽水市(景宁畲族自治县、莲都区、庆元县、松阳县、云和县、缙云县、青田县、龙泉市、遂昌县)
北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)
玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、治多县、曲麻莱县、玉树市、称多县)
咸阳市(礼泉县、永寿县、武功县、淳化县、彬州市、长武县、秦都区、渭城区、杨陵区、兴平市、旬邑县、乾县、三原县、泾阳县)
大理白族自治州(宾川县、永平县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、祥云县、南涧彝族自治县、鹤庆县、大理市、剑川县、洱源县、漾濞彝族自治县、云龙县)
嘉兴市(平湖市、秀洲区、桐乡市、南湖区、海宁市、嘉善县、海盐县)
福州市(永泰县、闽侯县、连江县、闽清县、罗源县、仓山区、平潭县、马尾区、福清市、台江区、长乐区、鼓楼区、晋安区)
怀化市(通道侗族自治县、新晃侗族自治县、鹤城区、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、麻阳苗族自治县、会同县、溆浦县、中方县、沅陵县、洪江市)
伊犁哈萨克自治州(霍城县、伊宁县、昭苏县、尼勒克县、霍尔果斯市、巩留县、伊宁市、特克斯县、新源县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市)
宁波市(鄞州区、北仑区、宁海县、奉化区、余姚市、镇海区、江北区、海曙区、象山县、慈溪市)
常州市(溧阳市、金坛区、钟楼区、新北区、武进区、天宁区)
金昌市(永昌县、金川区)
岳阳市(汨罗市、华容县、岳阳县、平江县、临湘市、君山区、云溪区、湘阴县、岳阳楼区)
白山市(长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、江源区、临江市、抚松县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
黔东南苗族侗族自治州(黎平县、三穗县、施秉县、雷山县、黄平县、镇远县、锦屏县、岑巩县、凯里市、从江县、丹寨县、天柱县、剑河县、麻江县、台江县、榕江县)
泰安市(宁阳县、东平县、岱岳区、肥城市、新泰市、泰山区)
运城市(绛县、稷山县、永济市、垣曲县、临猗县、万荣县、夏县、平陆县、河津市、闻喜县、新绛县、芮城县、盐湖区)
阿里地区(措勤县、普兰县、札达县、改则县、日土县、革吉县、噶尔县)
辽阳市(灯塔市、宏伟区、弓长岭区、辽阳县、白塔区、太子河区、文圣区)
安庆市(宿松县、太湖县、桐城市、迎江区、大观区、潜山市、望江县、岳西县、宜秀区、怀宁县)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
佛山市(三水区、高明区、南海区、禅城区、顺德区)
蚌埠市(淮上区、龙子湖区、蚌山区、禹会区、怀远县、固镇县、五河县)
亳州市(蒙城县、谯城区、利辛县、涡阳县)
萍乡市(上栗县、安源区、芦溪县、莲花县、湘东区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、陇川县、梁河县、瑞丽市)
淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)
毕节市(金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、赫章县、大方县、七星关区、织金县、黔西市)
双鸭山市(宝山区、集贤县、尖山区、岭东区、四方台区、友谊县、宝清县、饶河县)
那曲市(尼玛县、索县、安多县、比如县、嘉黎县、双湖县、聂荣县、班戈县、巴青县、申扎县、色尼区)
平顶山市(新华区、湛河区、卫东区、鲁山县、舞钢市、郏县、汝州市、石龙区、叶县、宝丰县)
自贡市(贡井区、大安区、沿滩区、富顺县、自流井区、荣县)
曲靖市(罗平县、师宗县、会泽县、宣威市、富源县、麒麟区、陆良县、马龙区、沾益区)
舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)
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东莞市
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上海市(奉贤区、青浦区、闵行区、松江区、长宁区、虹口区、普陀区、黄浦区、浦东新区、金山区、徐汇区、崇明区、杨浦区、嘉定区、静安区、宝山区)
甘南藏族自治州(临潭县、迭部县、舟曲县、卓尼县、玛曲县、碌曲县、合作市、夏河县)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
揭阳市(榕城区、惠来县、揭西县、普宁市、揭东区)
阳泉市(矿区、盂县、郊区、城区、平定县)
白银市(会宁县、景泰县、靖远县、平川区、白银区)
阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、黑水县、九寨沟县、小金县、茂县、金川县、红原县、汶川县、理县、若尔盖县、马尔康市、松潘县、壤塘县)
三门峡市(陕州区、灵宝市、渑池县、义马市、卢氏县、湖滨区)
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。
新闻结尾
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