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

随州市(随县、广水市、曾都区)

郴州市(永兴县、宜章县、苏仙区、嘉禾县、资兴市、汝城县、桂阳县、安仁县、桂东县、临武县、北湖区)

南京市(栖霞区、溧水区、六合区、建邺区、江宁区、玄武区、秦淮区、鼓楼区、雨花台区、高淳区、浦口区)  马鞍山市(博望区、和县、含山县、雨山区、花山区、当涂县)

辽阳市(白塔区、宏伟区、灯塔市、太子河区、辽阳县、文圣区、弓长岭区)

邯郸市(馆陶县、成安县、复兴区、永年区、广平县、鸡泽县、丛台区、大名县、磁县、临漳县、曲周县、肥乡区、魏县、武安市、峰峰矿区、邯山区、涉县、邱县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

白城市(大安市、洮南市、洮北区、通榆县、镇赉县)  河池市(宜州区、南丹县、罗城仫佬族自治县、金城江区、凤山县、大化瑶族自治县、天峨县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、东兰县)

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

衢州市(柯城区、开化县、龙游县、衢江区、江山市、常山县)

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

盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)

眉山市(青神县、东坡区、仁寿县、彭山区、洪雅县、丹棱县)

惠州市(惠城区、龙门县、惠阳区、惠东县、博罗县)

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

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

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

昭通市(彝良县、盐津县、永善县、巧家县、镇雄县、鲁甸县、威信县、大关县、绥江县、水富市、昭阳区)

淄博市(张店区、沂源县、临淄区、周村区、博山区、淄川区、桓台县、高青县)

黄石市(下陆区、大冶市、阳新县、铁山区、黄石港区、西塞山区)

茂名市(高州市、信宜市、茂南区、电白区、化州市)

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

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

滁州市(南谯区、全椒县、琅琊区、明光市、定远县、来安县、凤阳县、天长市)

沧州市(吴桥县、河间市、任丘市、沧县、青县、海兴县、南皮县、黄骅市、孟村回族自治县、泊头市、肃宁县、东光县、献县、运河区、盐山县、新华区)

乌兰察布市(商都县、凉城县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、集宁区、卓资县、兴和县、丰镇市、四子王旗、化德县)

临沧市(永德县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、临翔区、云县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县)

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榆林市(靖边县、神木市、子洲县、绥德县、清涧县、米脂县、榆阳区、横山区、定边县、吴堡县、府谷县、佳县)

日喀则市(南木林县、康马县、岗巴县、萨嘎县、江孜县、拉孜县、谢通门县、萨迦县、桑珠孜区、仲巴县、白朗县、定结县、定日县、昂仁县、吉隆县、亚东县、聂拉木县、仁布县)

雅安市(宝兴县、石棉县、天全县、荥经县、雨城区、名山区、芦山县、汉源县)

鸡西市(麻山区、滴道区、虎林市、鸡东县、城子河区、密山市、梨树区、恒山区、鸡冠区)  宁夏回族自治区

商洛市(丹凤县、商南县、山阳县、柞水县、洛南县、商州区、镇安县)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

林芝市(波密县、米林市、察隅县、工布江达县、朗县、巴宜区、墨脱县)滨州市(惠民县、博兴县、滨城区、阳信县、无棣县、邹平市、沾化区)

六安市(霍山县、舒城县、叶集区、金寨县、裕安区、金安区、霍邱县)  焦作市(博爱县、武陟县、修武县、马村区、孟州市、温县、中站区、解放区、沁阳市、山阳区)

绥化市(望奎县、明水县、安达市、海伦市、绥棱县、青冈县、庆安县、北林区、兰西县、肇东市)

天水市(麦积区、甘谷县、武山县、秦州区、秦安县、张家川回族自治县、清水县)

哈尔滨市(松北区、双城区、宾县、南岗区、道里区、依兰县、通河县、延寿县、方正县、木兰县、阿城区、道外区、平房区、巴彦县、呼兰区、尚志市、五常市、香坊区)湘西土家族苗族自治州(花垣县、凤凰县、古丈县、泸溪县、永顺县、保靖县、吉首市、龙山县)

桂林市(灌阳县、兴安县、灵川县、平乐县、永福县、荔浦市、象山区、秀峰区、叠彩区、临桂区、资源县、七星区、龙胜各族自治县、雁山区、恭城瑶族自治县、阳朔县、全州县)

厦门市(翔安区、湖里区、海沧区、同安区、集美区、思明区)

铁岭市(调兵山市、清河区、银州区、昌图县、开原市、西丰县、铁岭县)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、紫云苗族布依族自治县)

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

玉溪市(易门县、华宁县、江川区、红塔区、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、通海县、新平彝族傣族自治县)

东营市(垦利区、广饶县、东营区、河口区、利津县)

三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

荆门市(掇刀区、京山市、东宝区、沙洋县、钟祥市)

安庆市(望江县、大观区、桐城市、岳西县、迎江区、宜秀区、怀宁县、太湖县、潜山市、宿松县)

内江市(市中区、威远县、资中县、隆昌市、东兴区)

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

鹤岗市(东山区、兴安区、南山区、工农区、绥滨县、兴山区、萝北县、向阳区)

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

七台河市(茄子河区、勃利县、桃山区、新兴区)

　　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。