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朔州市(怀仁市、右玉县、平鲁区、朔城区、应县、山阴县)

淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)

天水市(张家川回族自治县、清水县、秦安县、甘谷县、武山县、麦积区、秦州区)

梅州市(梅县区、兴宁市、五华县、丰顺县、平远县、蕉岭县、梅江区、大埔县)  广元市(苍溪县、剑阁县、青川县、昭化区、利州区、旺苍县、朝天区)

德阳市(罗江区、中江县、旌阳区、绵竹市、广汉市、什邡市)

张家界市(永定区、桑植县、慈利县、武陵源区)

郑州市(管城回族区、中牟县、二七区、巩义市、荥阳市、中原区、上街区、惠济区、登封市、新密市、金水区、新郑市)

枣庄市(峄城区、滕州市、市中区、台儿庄区、山亭区、薛城区)  吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

泸州市(江阳区、纳溪区、叙永县、龙马潭区、合江县、古蔺县、泸县)

六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)

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

北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)

湘潭市(韶山市、雨湖区、岳塘区、湘潭县、湘乡市)

昆明市(东川区、晋宁区、西山区、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、呈贡区、石林彝族自治县、宜良县、寻甸回族彝族自治县、富民县、五华区、安宁市、嵩明县、盘龙区)

日照市(岚山区、莒县、五莲县、东港区)

延安市(黄陵县、洛川县、甘泉县、安塞区、宝塔区、宜川县、延川县、黄龙县、延长县、吴起县、富县、子长市、志丹县)

梧州市(苍梧县、蒙山县、长洲区、万秀区、岑溪市、龙圩区、藤县)

恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、宣恩县、利川市、咸丰县、建始县、恩施市、巴东县、来凤县)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

兴安盟(突泉县、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)

亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)

临汾市(襄汾县、洪洞县、永和县、安泽县、翼城县、大宁县、乡宁县、吉县、汾西县、霍州市、蒲县、尧都区、侯马市、古县、浮山县、曲沃县、隰县)

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

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

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

黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县)

保山市(施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市、隆阳区)

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

南平市(延平区、邵武市、浦城县、光泽县、松溪县、建瓯市、政和县、武夷山市、顺昌县、建阳区)

雅安市(荥经县、天全县、石棉县、芦山县、雨城区、汉源县、宝兴县、名山区)

阜阳市(颍泉区、颍东区、阜南县、界首市、颍州区、太和县、临泉县、颍上县)  防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

株洲市(攸县、茶陵县、渌口区、醴陵市、炎陵县、石峰区、芦淞区、天元区、荷塘区)

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

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)  张家口市(尚义县、阳原县、桥西区、万全区、下花园区、蔚县、崇礼区、怀安县、赤城县、沽源县、怀来县、张北县、康保县、涿鹿县、宣化区、桥东区)

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

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

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、同心县、利通区、盐池县)六安市(霍山县、金寨县、舒城县、霍邱县、裕安区、金安区、叶集区)

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

运城市(绛县、夏县、垣曲县、平陆县、新绛县、河津市、稷山县、万荣县、芮城县、临猗县、盐湖区、永济市、闻喜县)

临夏回族自治州(临夏市、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、康乐县、东乡族自治县、和政县、永靖县)

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

银川市(灵武市、兴庆区、金凤区、永宁县、西夏区、贺兰县)

汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)

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

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

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

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

上海市(松江区、崇明区、静安区、浦东新区、嘉定区、金山区、虹口区、青浦区、普陀区、闵行区、杨浦区、宝山区、徐汇区、黄浦区、长宁区、奉贤区)

昌都市(洛隆县、江达县、类乌齐县、卡若区、左贡县、贡觉县、察雅县、边坝县、八宿县、芒康县、丁青县)

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

九江市(都昌县、湖口县、永修县、庐山市、修水县、柴桑区、共青城市、德安县、濂溪区、浔阳区、武宁县、彭泽县、瑞昌市)

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

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、精河县、博乐市)

　　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。