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石河子市(胡杨河市、图木舒克市、白杨市、铁门关市、五家渠市、可克达拉市、昆玉市、北屯市、新星市、双河市、阿拉尔市)
天水市(麦积区、清水县、秦州区、武山县、秦安县、张家川回族自治县、甘谷县)
五指山市(白沙黎族自治县、定安县、万宁市、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、陵水黎族自治县、琼海市、澄迈县、东方市、昌江黎族自治县)
菏泽市(东明县、单县、巨野县、定陶区、郓城县、成武县、鄄城县、曹县、牡丹区)
赤峰市(敖汉旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、红山区、巴林右旗、宁城县、喀喇沁旗、翁牛特旗、元宝山区、林西县、巴林左旗、松山区)
随州市(曾都区、广水市、随县)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
揭阳市(普宁市、惠来县、揭西县、榕城区、揭东区)
保定市(博野县、安国市、唐县、竞秀区、容城县、阜平县、高碑店市、满城区、曲阳县、涞源县、涞水县、清苑区、雄县、定兴县、蠡县、顺平县、易县、涿州市、安新县、莲池区、望都县、徐水区、定州市、高阳县)
林芝市(工布江达县、墨脱县、朗县、波密县、巴宜区、察隅县、米林市)
信阳市(潢川县、平桥区、光山县、新县、商城县、浉河区、息县、淮滨县、罗山县、固始县)
温州市(鹿城区、龙湾区、永嘉县、瑞安市、平阳县、洞头区、龙港市、文成县、乐清市、泰顺县、苍南县、瓯海区)
延安市(延川县、宜川县、宝塔区、延长县、安塞区、黄龙县、甘泉县、志丹县、洛川县、富县、吴起县、黄陵县、子长市)
抚顺市(望花区、清原满族自治县、东洲区、新抚区、新宾满族自治县、抚顺县、顺城区)
海南藏族自治州(同德县、贵德县、兴海县、共和县、贵南县)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)
秦皇岛市(昌黎县、青龙满族自治县、北戴河区、海港区、卢龙县、抚宁区、山海关区)
朝阳市(龙城区、北票市、建平县、凌源市、双塔区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
柳州市(三江侗族自治县、城中区、融安县、鹿寨县、融水苗族自治县、柳城县、柳江区、柳北区、鱼峰区、柳南区)
绥化市(兰西县、安达市、青冈县、北林区、肇东市、明水县、绥棱县、庆安县、海伦市、望奎县)
上饶市(横峰县、铅山县、广丰区、信州区、鄱阳县、万年县、余干县、德兴市、婺源县、弋阳县、广信区、玉山县)
东莞市
宁波市(鄞州区、奉化区、余姚市、江北区、宁海县、镇海区、北仑区、象山县、慈溪市、海曙区)
攀枝花市(西区、仁和区、盐边县、米易县、东区)
许昌市(禹州市、襄城县、魏都区、鄢陵县、建安区、长葛市)
喀什地区(伽师县、泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、疏附县、叶城县、喀什市、麦盖提县、莎车县、岳普湖县、英吉沙县、疏勒县)
毕节市(赫章县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、金沙县、织金县、黔西市、七星关区)
郴州市(嘉禾县、永兴县、北湖区、安仁县、桂东县、宜章县、桂阳县、临武县、汝城县、苏仙区、资兴市)
邯郸市(大名县、丛台区、永年区、邯山区、磁县、鸡泽县、成安县、曲周县、复兴区、肥乡区、广平县、魏县、峰峰矿区、邱县、临漳县、馆陶县、涉县、武安市)
荆州市(石首市、江陵县、沙市区、洪湖市、荆州区、公安县、松滋市、监利市)
鹤岗市(工农区、向阳区、东山区、南山区、兴安区、兴山区、绥滨县、萝北县)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、海拉尔区、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎右旗、满洲里市、扎兰屯市、新巴尔虎左旗、额尔古纳市、根河市、牙克石市)
昌都市(类乌齐县、察雅县、左贡县、贡觉县、卡若区、边坝县、丁青县、江达县、芒康县、八宿县、洛隆县)
石家庄市(正定县、井陉矿区、行唐县、赞皇县、桥西区、鹿泉区、无极县、藁城区、元氏县、平山县、栾城区、裕华区、深泽县、辛集市、新乐市、高邑县、灵寿县、晋州市、井陉县、长安区、新华区、赵县)
漯河市(召陵区、郾城区、临颍县、源汇区、舞阳县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、温泉县、博乐市)
济源市
和田地区(和田市、民丰县、墨玉县、于田县、策勒县、和田县、皮山县、洛浦县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、长岭县、宁江区)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
宣城市(郎溪县、绩溪县、泾县、宣州区、宁国市、广德市、旌德县)
普洱市(墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区)
银川市(永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
陇南市(西和县、武都区、徽县、文县、宕昌县、成县、康县、两当县、礼县)
马鞍山市(含山县、花山区、当涂县、雨山区、博望区、和县)
武汉市(汉南区、蔡甸区、武昌区、汉阳区、新洲区、硚口区、东西湖区、青山区、黄陂区、江汉区、江岸区、江夏区、洪山区)
承德市(丰宁满族自治县、滦平县、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、隆化县、宽城满族自治县、双滦区、平泉市、双桥区、鹰手营子矿区、承德县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
巴中市(通江县、平昌县、南江县、巴州区、恩阳区)
淮安市(清江浦区、淮安区、淮阴区、金湖县、盱眙县、洪泽区、涟水县)
贺州市(富川瑶族自治县、八步区、钟山县、昭平县、平桂区)
广州市(白云区、荔湾区、南沙区、海珠区、花都区、增城区、黄埔区、从化区、番禺区、越秀区、天河区)
长沙市(长沙县、宁乡市、芙蓉区、开福区、浏阳市、岳麓区、望城区、雨花区、天心区)
鸡西市(滴道区、城子河区、梨树区、麻山区、恒山区、密山市、鸡东县、鸡冠区、虎林市)
日喀则市(谢通门县、定日县、吉隆县、萨嘎县、昂仁县、定结县、拉孜县、桑珠孜区、岗巴县、萨迦县、南木林县、亚东县、仁布县、仲巴县、康马县、聂拉木县、江孜县、白朗县)
西宁市(城西区、城北区、大通回族土族自治县、湟源县、湟中区、城东区、城中区)
六安市(霍邱县、叶集区、裕安区、金安区、霍山县、金寨县、舒城县)
白银市(平川区、会宁县、景泰县、靖远县、白银区)
广西壮族自治区
重庆市(大渡口区、南川区、合川区、渝中区、大足区、酉阳土家族苗族自治县、綦江区、永川区、秀山土家族苗族自治县、黔江区、渝北区、江津区、璧山区、江北区、丰都县、忠县、梁平区、潼南区、垫江县、南岸区、九龙坡区、北碚区、涪陵区、铜梁区、巫山县、荣昌区、石柱土家族自治县、长寿区、奉节县、巴南区、开州区、彭水苗族土家族自治县、沙坪坝区、城口县、巫溪县、武隆区、万州区、云阳县)
南平市(建瓯市、武夷山市、政和县、延平区、松溪县、邵武市、浦城县、光泽县、建阳区、顺昌县)
泰安市(肥城市、岱岳区、宁阳县、新泰市、泰山区、东平县)
保山市(施甸县、腾冲市、昌宁县、隆阳区、龙陵县)
景德镇市(昌江区、乐平市、浮梁县、珠山区)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、阜康市、昌吉市、呼图壁县)
伊春市(丰林县、伊美区、大箐山县、嘉荫县、铁力市、南岔县、乌翠区、金林区、友好区、汤旺县)
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渭南市(临渭区、华阴市、合阳县、潼关县、韩城市、白水县、大荔县、华州区、富平县、澄城县、蒲城县)
贵阳市(云岩区、息烽县、修文县、南明区、乌当区、花溪区、开阳县、白云区、清镇市、观山湖区)
鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、千山区、海城市、立山区、台安县、铁西区)
商丘市(民权县、宁陵县、睢阳区、虞城县、睢县、永城市、柘城县、梁园区、夏邑县)
晋城市(城区、高平市、沁水县、泽州县、陵川县、阳城县)
南昌市(青云谱区、安义县、青山湖区、西湖区、南昌县、进贤县、新建区、红谷滩区、东湖区)
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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