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楚雄彝族自治州(双柏县、南华县、武定县、牟定县、姚安县、禄丰市、元谋县、楚雄市、大姚县、永仁县)
日喀则市(仲巴县、昂仁县、江孜县、亚东县、萨迦县、南木林县、聂拉木县、吉隆县、桑珠孜区、拉孜县、萨嘎县、谢通门县、定结县、仁布县、定日县、白朗县、岗巴县、康马县)
汉中市(西乡县、勉县、留坝县、略阳县、宁强县、城固县、南郑区、洋县、镇巴县、汉台区、佛坪县)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、恩施市、咸丰县、鹤峰县、巴东县、建始县、利川市、来凤县)
朔州市(怀仁市、朔城区、山阴县、应县、右玉县、平鲁区)
海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)
临沧市(临翔区、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、镇康县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县)
衡水市(武邑县、景县、冀州区、饶阳县、深州市、安平县、桃城区、枣强县、武强县、阜城县、故城县)
景德镇市(珠山区、乐平市、昌江区、浮梁县)
常州市(钟楼区、天宁区、溧阳市、武进区、金坛区、新北区)
丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、元宝区、东港市、振安区、振兴区)
张家口市(万全区、尚义县、怀安县、沽源县、宣化区、下花园区、桥西区、张北县、赤城县、涿鹿县、阳原县、怀来县、蔚县、桥东区、崇礼区、康保县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
惠州市(龙门县、惠东县、博罗县、惠阳区、惠城区)
黄石市(下陆区、西塞山区、大冶市、铁山区、阳新县、黄石港区)
眉山市(丹棱县、青神县、东坡区、彭山区、洪雅县、仁寿县)
临夏回族自治州(康乐县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、和政县、临夏市、东乡族自治县、永靖县)
泰州市(姜堰区、海陵区、泰兴市、兴化市、高港区、靖江市)
大连市(旅顺口区、庄河市、普兰店区、金州区、甘井子区、中山区、沙河口区、长海县、瓦房店市、西岗区)
邯郸市(邯山区、磁县、成安县、广平县、魏县、涉县、永年区、邱县、馆陶县、丛台区、大名县、武安市、临漳县、峰峰矿区、鸡泽县、复兴区、曲周县、肥乡区)
平顶山市(鲁山县、宝丰县、郏县、卫东区、新华区、湛河区、石龙区、舞钢市、叶县、汝州市)
湛江市(雷州市、霞山区、廉江市、徐闻县、麻章区、赤坎区、吴川市、坡头区、遂溪县)
阳泉市(盂县、郊区、矿区、城区、平定县)
上海市(普陀区、黄浦区、长宁区、奉贤区、虹口区、闵行区、金山区、青浦区、嘉定区、徐汇区、松江区、静安区、宝山区、崇明区、浦东新区、杨浦区)
甘孜藏族自治州(白玉县、道孚县、康定市、德格县、新龙县、甘孜县、丹巴县、得荣县、理塘县、稻城县、九龙县、色达县、乡城县、雅江县、石渠县、炉霍县、巴塘县、泸定县)
赣州市(南康区、上犹县、瑞金市、于都县、石城县、会昌县、信丰县、兴国县、章贡区、寻乌县、宁都县、全南县、赣县区、大余县、安远县、龙南市、定南县、崇义县)
襄阳市(枣阳市、谷城县、宜城市、老河口市、南漳县、保康县、襄城区、襄州区、樊城区)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、会同县、中方县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、沅陵县、鹤城区、芷江侗族自治县、溆浦县、通道侗族自治县、辰溪县、洪江市)
湘潭市(湘乡市、湘潭县、雨湖区、韶山市、岳塘区)
七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)
舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)
南宁市(邕宁区、横州市、宾阳县、隆安县、兴宁区、上林县、青秀区、武鸣区、马山县、西乡塘区、江南区、良庆区)
咸宁市(通城县、嘉鱼县、咸安区、崇阳县、通山县、赤壁市)
鸡西市(麻山区、虎林市、恒山区、鸡冠区、滴道区、鸡东县、密山市、梨树区、城子河区)
滨州市(滨城区、阳信县、邹平市、沾化区、无棣县、惠民县、博兴县)
烟台市(招远市、海阳市、龙口市、莱山区、莱州市、福山区、芝罘区、蓬莱区、莱阳市、栖霞市、牟平区)
临沂市(莒南县、平邑县、兰山区、费县、罗庄区、兰陵县、临沭县、河东区、蒙阴县、沂南县、郯城县、沂水县)
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周口市(淮阳区、扶沟县、商水县、项城市、太康县、沈丘县、郸城县、川汇区、鹿邑县、西华县)
内江市(东兴区、资中县、市中区、隆昌市、威远县)
永州市(江华瑶族自治县、冷水滩区、江永县、新田县、道县、双牌县、零陵区、蓝山县、东安县、宁远县、祁阳市)
莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、仙游县、荔城区)
益阳市(南县、桃江县、沅江市、资阳区、安化县、赫山区)
儋州市
连云港市(海州区、连云区、灌南县、灌云县、赣榆区、东海县)
黄山市(歙县、黄山区、徽州区、祁门县、休宁县、屯溪区、黟县)
营口市(站前区、老边区、西市区、鲅鱼圈区、大石桥市、盖州市)
贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、八步区、昭平县、钟山县)
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松原市(乾安县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)
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朝阳市(凌源市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县、北票市、双塔区)
贵阳市(乌当区、观山湖区、修文县、云岩区、南明区、白云区、开阳县、花溪区、息烽县、清镇市)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
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南京市(栖霞区、江宁区、高淳区、玄武区、雨花台区、浦口区、溧水区、鼓楼区、秦淮区、六合区、建邺区)
海东市(循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、平安区、民和回族土族自治县、互助土族自治县)
绥化市(绥棱县、庆安县、肇东市、明水县、北林区、兰西县、海伦市、望奎县、安达市、青冈县)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
丽水市(景宁畲族自治县、龙泉市、松阳县、云和县、青田县、莲都区、遂昌县、庆元县、缙云县)
临汾市(永和县、汾西县、大宁县、霍州市、乡宁县、蒲县、翼城县、襄汾县、曲沃县、侯马市、吉县、洪洞县、隰县、安泽县、尧都区、浮山县、古县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
衡阳市(雁峰区、南岳区、衡南县、珠晖区、衡阳县、衡山县、蒸湘区、衡东县、石鼓区、常宁市、祁东县、耒阳市)
包头市(白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、石拐区、青山区、昆都仑区、九原区、东河区、固阳县)
株洲市(天元区、石峰区、渌口区、茶陵县、醴陵市、芦淞区、炎陵县、荷塘区、攸县)
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南通市(如东县、海门区、如皋市、启东市、通州区、海安市、崇川区)
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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。
新闻结尾
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