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商丘市(民权县、梁园区、永城市、柘城县、夏邑县、睢县、宁陵县、虞城县、睢阳区)

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

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

揭阳市(普宁市、惠来县、榕城区、揭东区、揭西县)  西安市(未央区、莲湖区、新城区、长安区、雁塔区、周至县、阎良区、碑林区、蓝田县、高陵区、鄠邑区、临潼区、灞桥区)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

嘉峪关市

梧州市(岑溪市、龙圩区、藤县、长洲区、苍梧县、万秀区、蒙山县)

运城市(临猗县、稷山县、垣曲县、永济市、万荣县、绛县、芮城县、盐湖区、闻喜县、河津市、平陆县、新绛县、夏县)  鞍山市(铁西区、千山区、立山区、岫岩满族自治县、铁东区、台安县、海城市)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、红河县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、石屏县、河口瑶族自治县、泸西县、绿春县、个旧市、弥勒市、建水县、蒙自市)

那曲市(聂荣县、嘉黎县、色尼区、尼玛县、索县、班戈县、比如县、双湖县、巴青县、安多县、申扎县)

宁波市(慈溪市、镇海区、奉化区、鄞州区、象山县、宁海县、江北区、海曙区、北仑区、余姚市)

营口市(老边区、西市区、大石桥市、站前区、鲅鱼圈区、盖州市)

济宁市(任城区、汶上县、邹城市、曲阜市、梁山县、鱼台县、兖州区、金乡县、微山县、嘉祥县、泗水县)

山南市(洛扎县、错那市、加查县、乃东区、措美县、贡嘎县、浪卡子县、曲松县、桑日县、琼结县、隆子县、扎囊县)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、盐池县、利通区、同心县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县)

咸宁市(嘉鱼县、通山县、通城县、赤壁市、咸安区、崇阳县)

本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县、溪湖区、平山区)

随州市(广水市、曾都区、随县)

白银市(白银区、靖远县、会宁县、平川区、景泰县)

乐山市(五通桥区、犍为县、峨边彝族自治县、夹江县、峨眉山市、马边彝族自治县、沐川县、市中区、沙湾区、井研县、金口河区)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、头屯河区、新市区、米东区、天山区、达坂城区、水磨沟区、沙依巴克区)

黄山市(祁门县、徽州区、屯溪区、休宁县、黄山区、黟县、歙县)

铜川市(王益区、耀州区、印台区、宜君县)

石河子市(胡杨河市、双河市、白杨市、铁门关市、五家渠市、阿拉尔市、图木舒克市、新星市、北屯市、昆玉市、可克达拉市)

杭州市(上城区、钱塘区、萧山区、临安区、淳安县、拱墅区、滨江区、富阳区、余杭区、桐庐县、建德市、临平区、西湖区)

喀什地区(伽师县、泽普县、麦盖提县、疏附县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、莎车县、喀什市、叶城县、英吉沙县、岳普湖县)

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

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

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

抚州市(黎川县、宜黄县、资溪县、乐安县、南城县、南丰县、金溪县、崇仁县、临川区、东乡区、广昌县)  漯河市(源汇区、临颍县、郾城区、舞阳县、召陵区)

铜仁市(德江县、玉屏侗族自治县、万山区、松桃苗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、思南县、石阡县、印江土家族苗族自治县、碧江区)

无锡市(惠山区、新吴区、宜兴市、锡山区、梁溪区、滨湖区、江阴市)

宝鸡市(眉县、太白县、金台区、陇县、扶风县、岐山县、麟游县、凤县、渭滨区、凤翔区、千阳县、陈仓区)汕头市(澄海区、南澳县、龙湖区、濠江区、潮南区、金平区、潮阳区)

昆明市(五华区、呈贡区、晋宁区、宜良县、石林彝族自治县、安宁市、官渡区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、东川区、西山区、嵩明县)  邵阳市(双清区、大祥区、绥宁县、新邵县、隆回县、邵阳县、新宁县、武冈市、城步苗族自治县、北塔区、邵东市、洞口县)

长治市(黎城县、武乡县、长子县、上党区、潞州区、潞城区、屯留区、壶关县、沁县、襄垣县、平顺县、沁源县)

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萍乡市(安源区、芦溪县、莲花县、上栗县、湘东区)池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县)

庆阳市(合水县、正宁县、宁县、镇原县、环县、华池县、西峰区、庆城县)

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

铜陵市(枞阳县、铜官区、义安区、郊区)

天水市(麦积区、武山县、秦安县、张家川回族自治县、清水县、秦州区、甘谷县)

广安市(邻水县、岳池县、广安区、前锋区、华蓥市、武胜县)

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

芜湖市(鸠江区、镜湖区、南陵县、湾沚区、繁昌区、弋江区、无为市)

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

三亚市(海棠区、崖州区、吉阳区、天涯区)

七台河市(勃利县、桃山区、茄子河区、新兴区)

景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)

广西壮族自治区

酒泉市(肃州区、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、玉门市、金塔县、瓜州县)

晋中市(榆次区、寿阳县、榆社县、太谷区、平遥县、左权县、和顺县、介休市、灵石县、祁县、昔阳县)

绍兴市(新昌县、柯桥区、越城区、嵊州市、诸暨市、上虞区)

安庆市(岳西县、宜秀区、迎江区、桐城市、宿松县、怀宁县、大观区、望江县、潜山市、太湖县)

　　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。