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柳州市(柳南区、柳江区、鹿寨县、融水苗族自治县、城中区、三江侗族自治县、鱼峰区、融安县、柳城县、柳北区)

玉溪市(新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、通海县、澄江市、华宁县、红塔区)

凉山彝族自治州(喜德县、布拖县、冕宁县、美姑县、金阳县、普格县、昭觉县、德昌县、甘洛县、西昌市、盐源县、越西县、木里藏族自治县、会东县、宁南县、会理市、雷波县)

贵港市(港南区、港北区、平南县、桂平市、覃塘区)  呼和浩特市(土默特左旗、清水河县、赛罕区、武川县、玉泉区、回民区、托克托县、新城区、和林格尔县)

益阳市(南县、资阳区、安化县、赫山区、沅江市、桃江县)

抚顺市(望花区、抚顺县、新抚区、东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县、顺城区)

恩施土家族苗族自治州(利川市、鹤峰县、巴东县、恩施市、来凤县、咸丰县、宣恩县、建始县)营口市(站前区、盖州市、老边区、大石桥市、西市区、鲅鱼圈区)

徐州市(邳州市、铜山区、丰县、贾汪区、沛县、鼓楼区、泉山区、睢宁县、新沂市、云龙区)  厦门市(集美区、翔安区、同安区、湖里区、思明区、海沧区)

嘉峪关市

漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、郾城区、召陵区)

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

岳阳市(君山区、岳阳楼区、湘阴县、平江县、汨罗市、华容县、岳阳县、临湘市、云溪区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

本溪市(明山区、平山区、南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县)

伊犁哈萨克自治州(伊宁县、尼勒克县、特克斯县、巩留县、奎屯市、新源县、霍城县、霍尔果斯市、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、昭苏县)

蚌埠市(五河县、禹会区、蚌山区、固镇县、龙子湖区、怀远县、淮上区)

宣城市(郎溪县、宁国市、绩溪县、旌德县、广德市、宣州区、泾县)

巴中市(巴州区、恩阳区、通江县、平昌县、南江县)

南通市(启东市、如皋市、崇川区、海安市、如东县、海门区、通州区)

菏泽市(郓城县、定陶区、鄄城县、牡丹区、曹县、东明县、成武县、单县、巨野县)

濮阳市(濮阳县、台前县、清丰县、范县、华龙区、南乐县)

保山市(龙陵县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、施甸县)

随州市(广水市、曾都区、随县)

河池市(罗城仫佬族自治县、宜州区、天峨县、环江毛南族自治县、凤山县、巴马瑶族自治县、东兰县、南丹县、都安瑶族自治县、金城江区、大化瑶族自治县)

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、额敏县、沙湾市、塔城市、托里县、裕民县)

无锡市(惠山区、滨湖区、宜兴市、锡山区、梁溪区、新吴区、江阴市)

白银市(白银区、靖远县、会宁县、景泰县、平川区)

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

南宁市(江南区、武鸣区、宾阳县、良庆区、横州市、邕宁区、马山县、隆安县、上林县、兴宁区、西乡塘区、青秀区)

三沙市(西沙区、南沙区)

金昌市(永昌县、金川区)  江门市(鹤山市、开平市、江海区、蓬江区、恩平市、台山市、新会区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

普洱市(墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区)

内江市(威远县、东兴区、隆昌市、资中县、市中区)济源市

龙岩市(长汀县、漳平市、连城县、武平县、新罗区、永定区、上杭县)  郑州市(巩义市、惠济区、金水区、上街区、新郑市、中牟县、新密市、登封市、管城回族区、荥阳市、中原区、二七区)

广州市(海珠区、从化区、越秀区、黄埔区、花都区、荔湾区、天河区、番禺区、白云区、南沙区、增城区)

宝鸡市(陈仓区、渭滨区、金台区、凤县、陇县、凤翔区、眉县、岐山县、太白县、千阳县、麟游县、扶风县)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、罗甸县、长顺县、三都水族自治县、福泉市、龙里县、瓮安县、平塘县、都匀市、惠水县、独山县、荔波县)攀枝花市(仁和区、西区、东区、米易县、盐边县)

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

阜新市(清河门区、彰武县、海州区、新邱区、阜新蒙古族自治县、细河区、太平区)

宁夏回族自治区

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)

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

连云港市(灌云县、东海县、赣榆区、海州区、连云区、灌南县)

商洛市(洛南县、商州区、镇安县、丹凤县、山阳县、商南县、柞水县)

定西市(临洮县、漳县、岷县、通渭县、渭源县、安定区、陇西县)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

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

玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、称多县、治多县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿图什市、阿合奇县)

清远市(连南瑶族自治县、清城区、佛冈县、阳山县、英德市、连州市、清新区、连山壮族瑶族自治县)

青岛市(黄岛区、莱西市、崂山区、市南区、平度市、城阳区、李沧区、胶州市、即墨区、市北区)

渭南市(合阳县、富平县、潼关县、大荔县、临渭区、华州区、白水县、蒲城县、澄城县、华阴市、韩城市)

上饶市(横峰县、铅山县、德兴市、玉山县、信州区、余干县、婺源县、鄱阳县、万年县、广丰区、广信区、弋阳县)

　　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。