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

金昌市(金川区、永昌县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

南阳市(方城县、唐河县、卧龙区、淅川县、内乡县、镇平县、桐柏县、邓州市、宛城区、新野县、西峡县、南召县、社旗县)  宜昌市(长阳土家族自治县、猇亭区、伍家岗区、当阳市、枝江市、五峰土家族自治县、西陵区、秭归县、兴山县、夷陵区、宜都市、点军区、远安县)

遵义市(汇川区、凤冈县、桐梓县、正安县、红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、习水县、赤水市、仁怀市、播州区)

漯河市(舞阳县、召陵区、源汇区、临颍县、郾城区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

绥化市(庆安县、海伦市、青冈县、绥棱县、明水县、安达市、北林区、兰西县、肇东市、望奎县)  安阳市(汤阴县、龙安区、文峰区、安阳县、林州市、滑县、北关区、内黄县、殷都区)

达州市(达川区、开江县、渠县、通川区、万源市、大竹县、宣汉县)

晋城市(陵川县、泽州县、城区、阳城县、沁水县、高平市)

广安市(华蓥市、广安区、岳池县、前锋区、邻水县、武胜县)

江门市(开平市、台山市、恩平市、江海区、新会区、鹤山市、蓬江区)

汕头市(濠江区、潮南区、南澳县、澄海区、金平区、龙湖区、潮阳区)

嘉兴市(海盐县、桐乡市、平湖市、南湖区、嘉善县、秀洲区、海宁市)

淮安市(清江浦区、金湖县、淮安区、盱眙县、洪泽区、涟水县、淮阴区)

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

绵阳市(三台县、安州区、北川羌族自治县、盐亭县、梓潼县、游仙区、平武县、江油市、涪城区)

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

茂名市(化州市、电白区、信宜市、高州市、茂南区)

自贡市(贡井区、大安区、沿滩区、荣县、自流井区、富顺县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区)

蚌埠市(五河县、淮上区、龙子湖区、怀远县、固镇县、禹会区、蚌山区)

长沙市(望城区、开福区、雨花区、天心区、长沙县、宁乡市、芙蓉区、岳麓区、浏阳市)

三门峡市(卢氏县、湖滨区、义马市、陕州区、灵宝市、渑池县)

娄底市(双峰县、娄星区、冷水江市、涟源市、新化县)

淄博市(沂源县、周村区、高青县、张店区、临淄区、淄川区、博山区、桓台县)

本溪市(平山区、桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、明山区)

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

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

三沙市(南沙区、西沙区)

庆阳市(镇原县、庆城县、正宁县、环县、华池县、宁县、西峰区、合水县)  北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)

鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克前旗、东胜区、达拉特旗、乌审旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、鄂托克旗、康巴什区)

惠州市(惠城区、龙门县、博罗县、惠东县、惠阳区)

榆林市(神木市、绥德县、清涧县、榆阳区、子洲县、米脂县、吴堡县、府谷县、横山区、佳县、靖边县、定边县)六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)

湛江市(徐闻县、赤坎区、霞山区、吴川市、廉江市、麻章区、坡头区、雷州市、遂溪县)  朔州市(怀仁市、山阴县、平鲁区、朔城区、右玉县、应县)

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

连云港市(灌南县、连云区、东海县、灌云县、海州区、赣榆区)

赣州市(信丰县、龙南市、章贡区、赣县区、崇义县、大余县、于都县、石城县、会昌县、定南县、南康区、安远县、宁都县、寻乌县、瑞金市、兴国县、上犹县、全南县)白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、江源区、浑江区、临江市、靖宇县)

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

儋州市

宿迁市(沭阳县、宿城区、泗洪县、泗阳县、宿豫区)

甘南藏族自治州(玛曲县、迭部县、夏河县、碌曲县、合作市、临潭县、卓尼县、舟曲县)

滨州市(邹平市、无棣县、博兴县、滨城区、沾化区、惠民县、阳信县)

毕节市(黔西市、织金县、赫章县、七星关区、大方县、金沙县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县)

宿州市(砀山县、泗县、灵璧县、埇桥区、萧县)

衡水市(武邑县、枣强县、安平县、阜城县、故城县、冀州区、武强县、景县、饶阳县、深州市、桃城区)

固原市(彭阳县、泾源县、原州区、隆德县、西吉县)

吉安市(青原区、峡江县、遂川县、吉安县、安福县、吉水县、新干县、万安县、泰和县、井冈山市、吉州区、永丰县、永新县)

揭阳市(榕城区、普宁市、揭西县、惠来县、揭东区)

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

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

黄山市(歙县、黄山区、屯溪区、休宁县、祁门县、徽州区、黟县)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

济源市

　　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。