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鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

庆阳市(镇原县、华池县、宁县、合水县、正宁县、环县、西峰区、庆城县)

常州市(武进区、钟楼区、金坛区、新北区、溧阳市、天宁区)

酒泉市(肃州区、玉门市、瓜州县、敦煌市、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)  赤峰市(巴林左旗、克什克腾旗、宁城县、巴林右旗、松山区、红山区、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、喀喇沁旗、林西县、元宝山区)

泉州市(惠安县、南安市、晋江市、金门县、永春县、鲤城区、德化县、安溪县、丰泽区、石狮市、泉港区、洛江区)

黔南布依族苗族自治州(福泉市、龙里县、三都水族自治县、贵定县、荔波县、瓮安县、都匀市、独山县、平塘县、惠水县、长顺县、罗甸县)

中山市衢州市(常山县、衢江区、龙游县、江山市、开化县、柯城区)

连云港市(灌南县、赣榆区、海州区、东海县、连云区、灌云县)  柳州市(三江侗族自治县、融水苗族自治县、鱼峰区、鹿寨县、城中区、柳南区、柳城县、柳北区、柳江区、融安县)

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

西宁市(湟源县、城西区、城中区、城东区、湟中区、大通回族土族自治县、城北区)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、花垣县、龙山县、古丈县、永顺县、保靖县、泸溪县、吉首市)

宣城市(郎溪县、泾县、绩溪县、宣州区、宁国市、广德市、旌德县)

钦州市(浦北县、灵山县、钦北区、钦南区)

天津市(和平区、津南区、河东区、河西区、东丽区、西青区、蓟州区、宁河区、河北区、滨海新区、南开区、静海区、红桥区、武清区、北辰区、宝坻区)

南通市(海安市、通州区、海门区、启东市、如皋市、如东县、崇川区)

安顺市(西秀区、普定县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区)

临沂市(沂南县、河东区、平邑县、费县、兰陵县、蒙阴县、郯城县、兰山区、莒南县、沂水县、临沭县、罗庄区)

天水市(武山县、麦积区、张家川回族自治县、清水县、秦州区、秦安县、甘谷县)

南平市(光泽县、政和县、松溪县、武夷山市、邵武市、顺昌县、浦城县、建瓯市、建阳区、延平区)

东营市(垦利区、河口区、广饶县、利津县、东营区)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、治多县、囊谦县、玉树市、称多县)

四平市(伊通满族自治县、铁东区、铁西区、双辽市、梨树县)

湘潭市(湘乡市、岳塘区、韶山市、雨湖区、湘潭县)

泸州市(合江县、泸县、纳溪区、江阳区、叙永县、古蔺县、龙马潭区)

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

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)

荆门市(钟祥市、沙洋县、京山市、掇刀区、东宝区)

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沧州市(孟村回族自治县、黄骅市、青县、盐山县、任丘市、泊头市、吴桥县、运河区、南皮县、献县、东光县、肃宁县、河间市、新华区、海兴县、沧县)

西藏自治区

香港特别行政区

梧州市(蒙山县、万秀区、苍梧县、岑溪市、长洲区、龙圩区、藤县)  大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

滨州市(博兴县、沾化区、无棣县、惠民县、滨城区、阳信县、邹平市)

南昌市(安义县、南昌县、西湖区、青云谱区、进贤县、东湖区、青山湖区、新建区、红谷滩区)

眉山市(仁寿县、青神县、洪雅县、东坡区、丹棱县、彭山区)郑州市(上街区、管城回族区、惠济区、登封市、金水区、中牟县、新密市、巩义市、新郑市、二七区、中原区、荥阳市)

兴安盟(突泉县、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗)  渭南市(富平县、白水县、合阳县、临渭区、华州区、澄城县、大荔县、韩城市、潼关县、蒲城县、华阴市)

昌吉回族自治州(阜康市、呼图壁县、昌吉市、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县)

淮安市(盱眙县、金湖县、淮安区、涟水县、清江浦区、洪泽区、淮阴区)

绥化市(望奎县、青冈县、海伦市、兰西县、肇东市、庆安县、安达市、绥棱县、明水县、北林区)甘孜藏族自治州(乡城县、德格县、泸定县、理塘县、色达县、稻城县、丹巴县、巴塘县、白玉县、新龙县、九龙县、道孚县、康定市、得荣县、炉霍县、石渠县、甘孜县、雅江县)

衡阳市(蒸湘区、珠晖区、耒阳市、南岳区、衡山县、常宁市、雁峰区、衡南县、祁东县、衡东县、石鼓区、衡阳县)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、天峻县、茫崖市、格尔木市、都兰县)

荆州市(沙市区、松滋市、江陵县、洪湖市、监利市、石首市、公安县、荆州区)

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

朝阳市(朝阳县、北票市、双塔区、龙城区、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县)

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

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

本溪市(南芬区、平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、明山区、溪湖区)

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

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

临夏回族自治州(广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、康乐县、和政县、东乡族自治县、永靖县、临夏市)

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

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)

漯河市(临颍县、召陵区、舞阳县、郾城区、源汇区)

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

　　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。