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

连云港市(东海县、赣榆区、灌南县、灌云县、海州区、连云区)

喀什地区(叶城县、岳普湖县、喀什市、疏附县、巴楚县、疏勒县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、伽师县、麦盖提县、英吉沙县)

陇南市(两当县、徽县、西和县、礼县、武都区、宕昌县、文县、成县、康县)  泸州市(合江县、叙永县、江阳区、纳溪区、泸县、龙马潭区、古蔺县)

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

葫芦岛市(龙港区、建昌县、绥中县、连山区、南票区、兴城市)

景德镇市(浮梁县、珠山区、昌江区、乐平市)

河源市(和平县、龙川县、连平县、源城区、东源县、紫金县)  郴州市(永兴县、苏仙区、桂阳县、临武县、安仁县、嘉禾县、桂东县、宜章县、汝城县、资兴市、北湖区)

泰安市(东平县、肥城市、泰山区、新泰市、岱岳区、宁阳县)

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

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、盐池县、同心县、利通区)

三门峡市(卢氏县、灵宝市、湖滨区、陕州区、渑池县、义马市)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

淮安市(金湖县、涟水县、淮安区、淮阴区、洪泽区、盱眙县、清江浦区)

宁德市(福鼎市、古田县、霞浦县、屏南县、蕉城区、周宁县、福安市、寿宁县、柘荣县)

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

淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)

玉林市(容县、陆川县、福绵区、兴业县、北流市、玉州区、博白县)

聊城市(莘县、阳谷县、临清市、冠县、茌平区、高唐县、东昌府区、东阿县)

庆阳市(宁县、合水县、华池县、庆城县、西峰区、镇原县、正宁县、环县)

牡丹江市(穆棱市、西安区、阳明区、爱民区、林口县、东宁市、绥芬河市、东安区、海林市、宁安市)

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

新疆维吾尔自治区

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

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

营口市(盖州市、大石桥市、站前区、老边区、鲅鱼圈区、西市区)

宿州市(萧县、泗县、埇桥区、灵璧县、砀山县)

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吕梁市(柳林县、文水县、汾阳市、岚县、交城县、交口县、石楼县、方山县、离石区、临县、孝义市、中阳县、兴县)

铁岭市(昌图县、铁岭县、清河区、西丰县、开原市、银州区、调兵山市)

石河子市(北屯市、五家渠市、铁门关市、双河市、阿拉尔市、白杨市、新星市、昆玉市、可克达拉市、图木舒克市、胡杨河市)

邯郸市(成安县、丛台区、涉县、峰峰矿区、魏县、永年区、临漳县、馆陶县、大名县、鸡泽县、曲周县、邱县、磁县、肥乡区、邯山区、复兴区、武安市、广平县)  榆林市(吴堡县、子洲县、佳县、定边县、清涧县、横山区、府谷县、米脂县、靖边县、神木市、榆阳区、绥德县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、梁河县、盈江县、瑞丽市、芒市)

东莞市

汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)济南市(商河县、长清区、历城区、莱芜区、槐荫区、章丘区、市中区、钢城区、天桥区、历下区、济阳区、平阴县)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)  兰州市(永登县、安宁区、西固区、皋兰县、城关区、红古区、七里河区、榆中县)

石家庄市(新乐市、无极县、灵寿县、赞皇县、正定县、深泽县、井陉县、长安区、桥西区、井陉矿区、辛集市、高邑县、晋州市、平山县、赵县、元氏县、新华区、鹿泉区、藁城区、栾城区、裕华区、行唐县)

海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县)

白银市(靖远县、景泰县、平川区、白银区、会宁县)安康市(白河县、平利县、石泉县、旬阳市、汉阴县、岚皋县、汉滨区、镇坪县、宁陕县、紫阳县)

开封市(顺河回族区、禹王台区、杞县、尉氏县、兰考县、通许县、祥符区、龙亭区、鼓楼区)

阿克苏地区(乌什县、库车市、沙雅县、阿瓦提县、温宿县、拜城县、新和县、阿克苏市、柯坪县)

玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、玉树市、治多县、称多县、曲麻莱县)

商洛市(商州区、柞水县、丹凤县、镇安县、洛南县、山阳县、商南县)

铜仁市(德江县、万山区、松桃苗族自治县、碧江区、思南县、玉屏侗族自治县、石阡县、江口县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县)

哈尔滨市(巴彦县、阿城区、平房区、依兰县、道里区、香坊区、五常市、南岗区、呼兰区、延寿县、宾县、木兰县、松北区、双城区、通河县、方正县、道外区、尚志市)

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

梅州市(五华县、兴宁市、平远县、梅县区、丰顺县、大埔县、蕉岭县、梅江区)

益阳市(赫山区、桃江县、资阳区、沅江市、南县、安化县)

深圳市(盐田区、龙华区、坪山区、光明区、福田区、罗湖区、南山区、龙岗区、宝安区)

扬州市(江都区、宝应县、高邮市、邗江区、广陵区、仪征市)

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

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)

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

黄石市(大冶市、西塞山区、阳新县、下陆区、铁山区、黄石港区)

　　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。