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

盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)

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

银川市(西夏区、金凤区、灵武市、贺兰县、兴庆区、永宁县)  内蒙古自治区

漳州市(云霄县、诏安县、东山县、南靖县、长泰区、龙海区、芗城区、龙文区、平和县、华安县、漳浦县)

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

呼和浩特市(回民区、托克托县、武川县、赛罕区、清水河县、玉泉区、新城区、和林格尔县、土默特左旗)

永州市(蓝山县、江华瑶族自治县、祁阳市、双牌县、宁远县、道县、江永县、冷水滩区、东安县、零陵区、新田县)  温州市(泰顺县、洞头区、永嘉县、龙湾区、平阳县、乐清市、文成县、瑞安市、瓯海区、龙港市、鹿城区、苍南县)

嘉峪关市

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

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

贵阳市(云岩区、花溪区、白云区、观山湖区、南明区、乌当区、息烽县、修文县、开阳县、清镇市)

广安市(华蓥市、广安区、邻水县、武胜县、岳池县、前锋区)

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

六安市(舒城县、霍邱县、叶集区、霍山县、金安区、裕安区、金寨县)

广西壮族自治区

和田地区(民丰县、和田市、于田县、策勒县、墨玉县、皮山县、和田县、洛浦县)

河源市(东源县、连平县、龙川县、源城区、和平县、紫金县)

宜宾市(兴文县、高县、长宁县、屏山县、翠屏区、叙州区、南溪区、珙县、江安县、筠连县)

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

云浮市(郁南县、新兴县、罗定市、云城区、云安区)

新疆维吾尔自治区

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

秦皇岛市(北戴河区、海港区、卢龙县、昌黎县、山海关区、青龙满族自治县、抚宁区)

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

黔东南苗族侗族自治州(麻江县、雷山县、岑巩县、台江县、黄平县、榕江县、施秉县、镇远县、三穗县、丹寨县、凯里市、黎平县、锦屏县、天柱县、剑河县、从江县)

萍乡市(湘东区、安源区、芦溪县、上栗县、莲花县)

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七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)

陇南市(礼县、文县、西和县、武都区、两当县、宕昌县、成县、康县、徽县)

阿坝藏族羌族自治州(金川县、茂县、黑水县、小金县、马尔康市、九寨沟县、阿坝县、若尔盖县、松潘县、壤塘县、红原县、汶川县、理县)

延边朝鲜族自治州(和龙市、图们市、敦化市、珲春市、龙井市、延吉市、汪清县、安图县)  兰州市(七里河区、皋兰县、安宁区、永登县、红古区、榆中县、西固区、城关区)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、吉首市、凤凰县、永顺县、泸溪县、保靖县、花垣县、龙山县)

承德市(兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、平泉市、鹰手营子矿区、滦平县、丰宁满族自治县、双桥区、隆化县、宽城满族自治县、承德县)

安庆市(宜秀区、迎江区、潜山市、望江县、怀宁县、宿松县、太湖县、桐城市、大观区、岳西县)本溪市(南芬区、溪湖区、明山区、平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)

林芝市(巴宜区、工布江达县、波密县、察隅县、米林市、墨脱县、朗县)  珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)

张家口市(崇礼区、张北县、赤城县、桥东区、康保县、尚义县、万全区、蔚县、涿鹿县、下花园区、阳原县、宣化区、桥西区、怀安县、怀来县、沽源县)

揭阳市(普宁市、揭西县、惠来县、榕城区、揭东区)果洛藏族自治州(班玛县、玛多县、玛沁县、久治县、达日县、甘德县)

吴忠市(红寺堡区、盐池县、利通区、同心县、青铜峡市)

孝感市(应城市、云梦县、大悟县、汉川市、安陆市、孝南区、孝昌县)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

广元市(旺苍县、剑阁县、苍溪县、朝天区、青川县、利州区、昭化区)

嘉兴市(桐乡市、海盐县、嘉善县、海宁市、秀洲区、南湖区、平湖市)

渭南市(合阳县、大荔县、韩城市、临渭区、白水县、华阴市、潼关县、蒲城县、华州区、富平县、澄城县)

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

龙岩市(长汀县、永定区、漳平市、连城县、武平县、新罗区、上杭县)

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

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

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

茂名市(信宜市、化州市、茂南区、高州市、电白区)

遂宁市(蓬溪县、船山区、安居区、射洪市、大英县)

池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)

阜阳市(颍泉区、颍东区、阜南县、颍上县、颍州区、界首市、临泉县、太和县)

东莞市

　　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。