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武威市(凉州区、古浪县、民勤县、天祝藏族自治县)

湖州市(安吉县、吴兴区、南浔区、长兴县、德清县)

莆田市(仙游县、涵江区、秀屿区、城厢区、荔城区)

庆阳市(华池县、宁县、庆城县、合水县、环县、正宁县、镇原县、西峰区)  雅安市(汉源县、天全县、雨城区、荥经县、石棉县、芦山县、宝兴县、名山区)

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

潍坊市(潍城区、坊子区、安丘市、奎文区、寒亭区、诸城市、临朐县、昌乐县、高密市、青州市、寿光市、昌邑市)

衢州市(开化县、常山县、江山市、柯城区、衢江区、龙游县)

唐山市(迁安市、迁西县、路北区、玉田县、丰南区、滦州市、古冶区、曹妃甸区、丰润区、滦南县、乐亭县、遵化市、路南区、开平区)  巴彦淖尔市(乌拉特中旗、临河区、乌拉特前旗、五原县、磴口县、杭锦后旗、乌拉特后旗)

和田地区(民丰县、于田县、洛浦县、和田县、和田市、策勒县、皮山县、墨玉县)

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

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

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

吉林市(龙潭区、桦甸市、舒兰市、蛟河市、丰满区、磐石市、昌邑区、永吉县、船营区)

营口市(盖州市、西市区、站前区、鲅鱼圈区、大石桥市、老边区)

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

铜川市(耀州区、宜君县、王益区、印台区)

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

黄冈市(浠水县、蕲春县、黄梅县、团风县、红安县、武穴市、罗田县、黄州区、英山县、麻城市)

广安市(武胜县、华蓥市、岳池县、广安区、前锋区、邻水县)

宿迁市(宿豫区、泗阳县、沭阳县、宿城区、泗洪县)

廊坊市(大厂回族自治县、三河市、文安县、香河县、安次区、广阳区、大城县、永清县、固安县、霸州市)

汕头市(南澳县、龙湖区、濠江区、潮南区、澄海区、潮阳区、金平区)

巴中市(恩阳区、通江县、巴州区、南江县、平昌县)

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

襄阳市(枣阳市、南漳县、谷城县、襄城区、保康县、宜城市、樊城区、襄州区、老河口市)

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

辽阳市(辽阳县、太子河区、文圣区、弓长岭区、白塔区、宏伟区、灯塔市)

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

佛山市(南海区、高明区、禅城区、三水区、顺德区)

温州市(泰顺县、鹿城区、文成县、乐清市、洞头区、苍南县、永嘉县、龙港市、平阳县、瑞安市、瓯海区、龙湾区)

海东市(乐都区、互助土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、平安区)  文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、砚山县、丘北县、富宁县、广南县、西畴县、马关县、文山市)

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

荆门市(京山市、掇刀区、沙洋县、钟祥市、东宝区)

阿坝藏族羌族自治州(茂县、小金县、若尔盖县、汶川县、理县、松潘县、金川县、九寨沟县、马尔康市、红原县、阿坝县、壤塘县、黑水县)漯河市(召陵区、临颍县、舞阳县、郾城区、源汇区)

鸡西市(恒山区、鸡东县、城子河区、密山市、滴道区、鸡冠区、梨树区、麻山区、虎林市)  盐城市(东台市、亭湖区、射阳县、盐都区、滨海县、建湖县、大丰区、响水县、阜宁县)

惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、龙门县、惠阳区)

松原市(扶余市、宁江区、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)

宁波市(宁海县、余姚市、奉化区、北仑区、海曙区、象山县、镇海区、鄞州区、慈溪市、江北区)东莞市

枣庄市(台儿庄区、峄城区、山亭区、薛城区、滕州市、市中区)

滁州市(天长市、南谯区、凤阳县、明光市、定远县、琅琊区、来安县、全椒县)

泰州市(泰兴市、兴化市、高港区、海陵区、姜堰区、靖江市)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)

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

包头市(东河区、九原区、青山区、土默特右旗、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、白云鄂博矿区、石拐区)

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

白山市(临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、江源区、抚松县)

眉山市(洪雅县、丹棱县、东坡区、青神县、仁寿县、彭山区)

大连市(瓦房店市、长海县、甘井子区、普兰店区、西岗区、中山区、庄河市、沙河口区、金州区、旅顺口区)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)

梅州市(丰顺县、五华县、大埔县、梅县区、蕉岭县、梅江区、平远县、兴宁市)

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

三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)

德州市(武城县、平原县、齐河县、临邑县、乐陵市、夏津县、禹城市、庆云县、宁津县、陵城区、德城区)

果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、班玛县、久治县、达日县、甘德县)

　　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。