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金昌市(金川区、永昌县)

克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)

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

本溪市(明山区、平山区、溪湖区、南芬区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)  黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、镇远县、天柱县、剑河县、丹寨县、台江县、凯里市、三穗县、麻江县、锦屏县、从江县、榕江县、雷山县、黄平县、黎平县、施秉县)

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

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

北海市(海城区、合浦县、银海区、铁山港区)塔城地区(裕民县、塔城市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、沙湾市、托里县)

海南藏族自治州(同德县、共和县、兴海县、贵德县、贵南县)  梅州市(五华县、兴宁市、平远县、梅县区、大埔县、丰顺县、蕉岭县、梅江区)

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

邵阳市(新宁县、洞口县、隆回县、北塔区、绥宁县、新邵县、城步苗族自治县、双清区、大祥区、武冈市、邵阳县、邵东市)

锡林郭勒盟(多伦县、太仆寺旗、正蓝旗、镶黄旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、二连浩特市)

文山壮族苗族自治州(西畴县、广南县、麻栗坡县、文山市、砚山县、富宁县、马关县、丘北县)

武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)

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

湖州市(南浔区、德清县、长兴县、安吉县、吴兴区)

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

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

汉中市(勉县、留坝县、宁强县、佛坪县、汉台区、城固县、洋县、镇巴县、西乡县、略阳县、南郑区)

葫芦岛市(南票区、绥中县、建昌县、连山区、龙港区、兴城市)

西宁市(城北区、湟源县、城西区、湟中区、城东区、大通回族土族自治县、城中区)

宝鸡市(凤翔区、凤县、麟游县、太白县、千阳县、渭滨区、陇县、岐山县、金台区、眉县、扶风县、陈仓区)

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

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

嘉峪关市

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

锦州市(太和区、黑山县、凌河区、义县、凌海市、北镇市、古塔区)

鸡西市(梨树区、密山市、恒山区、滴道区、城子河区、鸡冠区、鸡东县、麻山区、虎林市)

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来宾市(忻城县、象州县、武宣县、兴宾区、合山市、金秀瑶族自治县)

伊犁哈萨克自治州(新源县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、伊宁县、伊宁市、霍尔果斯市、特克斯县、巩留县、尼勒克县、霍城县)

台州市(黄岩区、路桥区、椒江区、三门县、仙居县、天台县、玉环市、温岭市、临海市)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)  阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

扬州市(高邮市、广陵区、江都区、邗江区、宝应县、仪征市)

保山市(昌宁县、隆阳区、施甸县、龙陵县、腾冲市)海东市(互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、民和回族土族自治县)

济源市  丽水市(庆元县、莲都区、缙云县、遂昌县、松阳县、云和县、龙泉市、景宁畲族自治县、青田县)

阜阳市(阜南县、颍州区、颍东区、颍上县、界首市、颍泉区、临泉县、太和县)

玉树藏族自治州(玉树市、称多县、囊谦县、曲麻莱县、杂多县、治多县)

郴州市(汝城县、永兴县、桂东县、宜章县、苏仙区、桂阳县、临武县、北湖区、嘉禾县、资兴市、安仁县)包头市(九原区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、东河区、白云鄂博矿区、固阳县、昆都仑区、土默特右旗)

濮阳市(台前县、华龙区、清丰县、濮阳县、南乐县、范县)

巴音郭楞蒙古自治州(且末县、轮台县、库尔勒市、和硕县、焉耆回族自治县、尉犁县、博湖县、和静县、若羌县)

曲靖市(沾益区、富源县、会泽县、宣威市、师宗县、陆良县、麒麟区、马龙区、罗平县)

徐州市(云龙区、丰县、沛县、铜山区、鼓楼区、邳州市、睢宁县、新沂市、泉山区、贾汪区)

十堰市(张湾区、竹溪县、竹山县、房县、茅箭区、郧阳区、郧西县、丹江口市)

益阳市(桃江县、安化县、南县、沅江市、资阳区、赫山区)

焦作市(中站区、山阳区、修武县、解放区、温县、马村区、武陟县、博爱县、孟州市、沁阳市)

咸宁市(通山县、通城县、咸安区、嘉鱼县、崇阳县、赤壁市)

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

柳州市(融安县、鹿寨县、鱼峰区、三江侗族自治县、柳城县、融水苗族自治县、柳北区、城中区、柳江区、柳南区)

朔州市(山阴县、怀仁市、右玉县、应县、平鲁区、朔城区)

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

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

清远市(清新区、清城区、英德市、连州市、阳山县、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连南瑶族自治县)

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

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

　　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。