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金华市(磐安县、永康市、婺城区、浦江县、金东区、义乌市、兰溪市、东阳市、武义县)

中山市

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

玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、玉树市、治多县、曲麻莱县、杂多县)  常德市(武陵区、石门县、临澧县、汉寿县、津市市、澧县、鼎城区、安乡县、桃源县)

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

营口市(鲅鱼圈区、大石桥市、老边区、盖州市、站前区、西市区)

丽水市(龙泉市、青田县、莲都区、松阳县、缙云县、云和县、景宁畲族自治县、遂昌县、庆元县)

汕头市(潮阳区、潮南区、濠江区、澄海区、金平区、南澳县、龙湖区)  牡丹江市(爱民区、东宁市、西安区、林口县、海林市、绥芬河市、东安区、穆棱市、阳明区、宁安市)

赤峰市(元宝山区、克什克腾旗、林西县、红山区、敖汉旗、喀喇沁旗、巴林左旗、翁牛特旗、松山区、阿鲁科尔沁旗、宁城县、巴林右旗)

长春市(绿园区、宽城区、朝阳区、榆树市、德惠市、公主岭市、九台区、二道区、双阳区、南关区、农安县)

南阳市(方城县、内乡县、宛城区、西峡县、邓州市、镇平县、社旗县、淅川县、唐河县、桐柏县、南召县、新野县、卧龙区)

南充市(营山县、顺庆区、仪陇县、西充县、蓬安县、阆中市、嘉陵区、高坪区、南部县)

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

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

淮南市(寿县、谢家集区、大通区、凤台县、田家庵区、潘集区、八公山区)

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

南京市(江宁区、建邺区、栖霞区、浦口区、玄武区、秦淮区、雨花台区、溧水区、鼓楼区、高淳区、六合区)

抚州市(崇仁县、南丰县、金溪县、宜黄县、临川区、东乡区、资溪县、广昌县、乐安县、黎川县、南城县)

北海市(铁山港区、银海区、海城区、合浦县)

厦门市(翔安区、湖里区、海沧区、同安区、思明区、集美区)

松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、扶余市)

阿里地区(噶尔县、普兰县、措勤县、札达县、日土县、改则县、革吉县)

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

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

钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)

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

伊春市(丰林县、汤旺县、友好区、金林区、乌翠区、南岔县、伊美区、嘉荫县、铁力市、大箐山县)

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铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

邢台市(沙河市、平乡县、信都区、襄都区、广宗县、临城县、清河县、任泽区、南和区、宁晋县、威县、柏乡县、巨鹿县、临西县、南宫市、新河县、内丘县、隆尧县)

常州市(天宁区、新北区、溧阳市、武进区、金坛区、钟楼区)

岳阳市(临湘市、汨罗市、华容县、平江县、湘阴县、君山区、云溪区、岳阳县、岳阳楼区)  黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)

盐城市(滨海县、阜宁县、东台市、响水县、大丰区、建湖县、亭湖区、射阳县、盐都区)

承德市(双桥区、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、承德县、双滦区、平泉市、兴隆县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、隆化县)

南昌市(西湖区、青云谱区、安义县、东湖区、红谷滩区、进贤县、南昌县、青山湖区、新建区)眉山市(洪雅县、仁寿县、青神县、彭山区、东坡区、丹棱县)

黔南布依族苗族自治州(独山县、福泉市、贵定县、惠水县、三都水族自治县、平塘县、荔波县、罗甸县、都匀市、瓮安县、龙里县、长顺县)  阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

白山市(靖宇县、浑江区、临江市、抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

三门峡市(陕州区、卢氏县、湖滨区、义马市、渑池县、灵宝市)新疆维吾尔自治区

赣州市(安远县、大余县、赣县区、兴国县、寻乌县、会昌县、石城县、上犹县、南康区、于都县、崇义县、龙南市、信丰县、宁都县、全南县、章贡区、定南县、瑞金市)

保山市(腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县、隆阳区)

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

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、让胡路区、林甸县、大同区、萨尔图区、肇州县、红岗区、肇源县)

延边朝鲜族自治州(图们市、延吉市、敦化市、和龙市、安图县、珲春市、龙井市、汪清县)

通化市(柳河县、东昌区、梅河口市、辉南县、通化县、二道江区、集安市)

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

莆田市(涵江区、荔城区、城厢区、仙游县、秀屿区)

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

商洛市(山阳县、柞水县、丹凤县、商州区、镇安县、洛南县、商南县)

泸州市(叙永县、纳溪区、合江县、江阳区、龙马潭区、泸县、古蔺县)

惠州市(惠东县、博罗县、惠城区、惠阳区、龙门县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

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

　　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。