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东莞市

怀化市(靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、沅陵县、溆浦县、会同县、鹤城区、新晃侗族自治县、中方县、辰溪县、麻阳苗族自治县)

平顶山市(石龙区、宝丰县、卫东区、新华区、叶县、鲁山县、郏县、汝州市、舞钢市、湛河区)

长沙市(天心区、芙蓉区、望城区、浏阳市、长沙县、开福区、宁乡市、岳麓区、雨花区)  盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

十堰市(郧阳区、郧西县、竹溪县、茅箭区、房县、竹山县、丹江口市、张湾区)

黄冈市(浠水县、蕲春县、武穴市、罗田县、黄梅县、麻城市、团风县、黄州区、英山县、红安县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

大庆市(龙凤区、肇州县、萨尔图区、让胡路区、大同区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、肇源县)  深圳市(龙岗区、罗湖区、龙华区、南山区、宝安区、盐田区、光明区、福田区、坪山区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、天峻县、乌兰县、格尔木市、德令哈市)

鸡西市(鸡冠区、密山市、麻山区、虎林市、恒山区、梨树区、鸡东县、城子河区、滴道区)

广西壮族自治区

驻马店市(确山县、汝南县、上蔡县、驿城区、泌阳县、西平县、遂平县、新蔡县、平舆县、正阳县)

呼伦贝尔市(满洲里市、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、海拉尔区、扎赉诺尔区、额尔古纳市、牙克石市、根河市、陈巴尔虎旗、阿荣旗、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗)

丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区)

阿里地区(普兰县、札达县、噶尔县、革吉县、日土县、措勤县、改则县)

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

新余市(渝水区、分宜县)

邵阳市(洞口县、北塔区、城步苗族自治县、武冈市、大祥区、邵东市、隆回县、邵阳县、新宁县、双清区、绥宁县、新邵县)

太原市(古交市、小店区、阳曲县、娄烦县、杏花岭区、晋源区、迎泽区、万柏林区、尖草坪区、清徐县)

荆门市(沙洋县、钟祥市、东宝区、京山市、掇刀区)

北京市(怀柔区、门头沟区、通州区、石景山区、大兴区、东城区、顺义区、平谷区、房山区、密云区、丰台区、海淀区、昌平区、延庆区、朝阳区、西城区)

扬州市(仪征市、高邮市、宝应县、广陵区、邗江区、江都区)

贵阳市(乌当区、花溪区、息烽县、南明区、开阳县、白云区、云岩区、清镇市、修文县、观山湖区)

三明市(清流县、大田县、明溪县、将乐县、永安市、泰宁县、沙县区、宁化县、建宁县、尤溪县、三元区)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

烟台市(芝罘区、龙口市、栖霞市、招远市、海阳市、牟平区、莱州市、莱阳市、福山区、蓬莱区、莱山区)

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铁岭市(银州区、昌图县、调兵山市、清河区、铁岭县、开原市、西丰县)

龙岩市(上杭县、武平县、漳平市、连城县、永定区、长汀县、新罗区)

三门峡市(卢氏县、陕州区、义马市、渑池县、灵宝市、湖滨区)

郴州市(宜章县、永兴县、临武县、安仁县、北湖区、资兴市、嘉禾县、桂阳县、苏仙区、汝城县、桂东县)  盐城市(大丰区、响水县、建湖县、滨海县、射阳县、亭湖区、东台市、盐都区、阜宁县)

惠州市(惠城区、博罗县、龙门县、惠阳区、惠东县)

鹤壁市(淇滨区、浚县、淇县、山城区、鹤山区)

韶关市(乳源瑶族自治县、翁源县、南雄市、浈江区、始兴县、乐昌市、新丰县、仁化县、曲江区、武江区)达州市(宣汉县、通川区、万源市、渠县、达川区、大竹县、开江县)

临沂市(罗庄区、兰山区、河东区、兰陵县、沂南县、临沭县、平邑县、郯城县、莒南县、蒙阴县、沂水县、费县)  自贡市(富顺县、荣县、贡井区、自流井区、大安区、沿滩区)

白城市(洮北区、大安市、洮南市、通榆县、镇赉县)

亳州市(涡阳县、蒙城县、利辛县、谯城区)

泸州市(古蔺县、龙马潭区、叙永县、江阳区、泸县、合江县、纳溪区)贵港市(港北区、桂平市、平南县、港南区、覃塘区)

连云港市(东海县、连云区、赣榆区、灌南县、灌云县、海州区)

百色市(西林县、田阳区、那坡县、田东县、德保县、右江区、乐业县、隆林各族自治县、凌云县、靖西市、田林县、平果市)

丹东市(东港市、振兴区、元宝区、振安区、凤城市、宽甸满族自治县)

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

中山市

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

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

通辽市(奈曼旗、开鲁县、科尔沁区、库伦旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、陇川县、盈江县、瑞丽市)

淄博市(淄川区、张店区、博山区、周村区、高青县、桓台县、临淄区、沂源县)

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、古浪县、凉州区)

常州市(天宁区、武进区、钟楼区、金坛区、溧阳市、新北区)

合肥市(瑶海区、包河区、肥东县、长丰县、巢湖市、蜀山区、庐阳区、肥西县、庐江县)

大同市(云冈区、平城区、灵丘县、天镇县、阳高县、新荣区、浑源县、云州区、广灵县、左云县)

漯河市(临颍县、郾城区、源汇区、舞阳县、召陵区)

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

　　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。