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

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

鄂尔多斯市(准格尔旗、东胜区、伊金霍洛旗、乌审旗、鄂托克旗、康巴什区、达拉特旗、杭锦旗、鄂托克前旗)

威海市(文登区、乳山市、环翠区、荣成市)  佳木斯市(向阳区、前进区、郊区、桦川县、富锦市、东风区、汤原县、抚远市、桦南县、同江市)

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

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

遂宁市(船山区、安居区、大英县、射洪市、蓬溪县)

贵港市(平南县、覃塘区、港南区、港北区、桂平市)  温州市(龙港市、龙湾区、平阳县、瑞安市、永嘉县、乐清市、苍南县、文成县、瓯海区、鹿城区、洞头区、泰顺县)

宁德市(霞浦县、寿宁县、柘荣县、福安市、屏南县、福鼎市、周宁县、蕉城区、古田县)

阿克苏地区(乌什县、拜城县、柯坪县、阿瓦提县、库车市、阿克苏市、沙雅县、新和县、温宿县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

西安市(灞桥区、阎良区、莲湖区、长安区、雁塔区、周至县、鄠邑区、碑林区、新城区、蓝田县、临潼区、未央区、高陵区)

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

菏泽市(巨野县、鄄城县、牡丹区、东明县、单县、定陶区、郓城县、曹县、成武县)

宜春市(奉新县、袁州区、宜丰县、上高县、靖安县、万载县、高安市、丰城市、樟树市、铜鼓县)

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

马鞍山市(博望区、花山区、和县、含山县、雨山区、当涂县)

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

淮南市(潘集区、田家庵区、谢家集区、大通区、寿县、八公山区、凤台县)

红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、泸西县、个旧市、开远市、蒙自市、建水县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、石屏县、弥勒市、元阳县)

阳江市(阳春市、阳西县、阳东区、江城区)

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

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、肇源县、龙凤区、大同区、让胡路区、肇州县、萨尔图区、红岗区)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

东营市(垦利区、东营区、河口区、广饶县、利津县)

石河子市(五家渠市、昆玉市、可克达拉市、北屯市、阿拉尔市、双河市、胡杨河市、图木舒克市、铁门关市、白杨市、新星市)

济宁市(曲阜市、汶上县、邹城市、兖州区、金乡县、任城区、微山县、梁山县、泗水县、鱼台县、嘉祥县)

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德阳市(绵竹市、中江县、什邡市、旌阳区、罗江区、广汉市)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)

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

咸阳市(乾县、旬邑县、渭城区、永寿县、武功县、泾阳县、秦都区、彬州市、长武县、淳化县、杨陵区、兴平市、三原县、礼泉县)  邵阳市(大祥区、新宁县、城步苗族自治县、绥宁县、邵东市、新邵县、洞口县、北塔区、邵阳县、隆回县、双清区、武冈市)

巴中市(巴州区、通江县、平昌县、南江县、恩阳区)

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

广州市(白云区、海珠区、天河区、增城区、黄埔区、南沙区、从化区、花都区、荔湾区、番禺区、越秀区)泰州市(海陵区、泰兴市、高港区、靖江市、姜堰区、兴化市)

上海市(静安区、长宁区、金山区、杨浦区、黄浦区、嘉定区、浦东新区、崇明区、徐汇区、宝山区、青浦区、奉贤区、松江区、虹口区、闵行区、普陀区)  和田地区(皮山县、策勒县、墨玉县、和田市、和田县、于田县、民丰县、洛浦县)

双鸭山市(饶河县、尖山区、岭东区、四方台区、宝清县、集贤县、友谊县、宝山区)

东莞市

白山市(靖宇县、江源区、浑江区、抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市)吴忠市(红寺堡区、盐池县、青铜峡市、同心县、利通区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、精河县、温泉县)

惠州市(龙门县、惠城区、惠阳区、博罗县、惠东县)

日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

太原市(万柏林区、小店区、杏花岭区、晋源区、迎泽区、尖草坪区、娄烦县、阳曲县、清徐县、古交市)

衢州市(柯城区、开化县、衢江区、龙游县、常山县、江山市)

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

乐山市(峨边彝族自治县、井研县、马边彝族自治县、金口河区、五通桥区、市中区、夹江县、沐川县、峨眉山市、犍为县、沙湾区)

济源市

金昌市(金川区、永昌县)

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

嘉峪关市

湖州市(安吉县、吴兴区、德清县、南浔区、长兴县)

广安市(武胜县、华蓥市、前锋区、邻水县、岳池县、广安区)

揭阳市(普宁市、榕城区、揭西县、惠来县、揭东区)

娄底市(双峰县、娄星区、涟源市、冷水江市、新化县)

　　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。