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金华市(浦江县、义乌市、兰溪市、婺城区、永康市、磐安县、东阳市、武义县、金东区)

海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)

伊春市(汤旺县、乌翠区、金林区、铁力市、嘉荫县、南岔县、丰林县、友好区、大箐山县、伊美区)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)  驻马店市(上蔡县、平舆县、正阳县、泌阳县、汝南县、确山县、西平县、驿城区、遂平县、新蔡县)

白山市(抚松县、临江市、江源区、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县)

阳泉市(盂县、城区、平定县、矿区、郊区)

昆明市(富民县、宜良县、西山区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、五华区、安宁市、嵩明县、晋宁区、官渡区、呈贡区、盘龙区、石林彝族自治县、东川区)泰安市(新泰市、宁阳县、东平县、肥城市、岱岳区、泰山区)

宁夏回族自治区  澳门特别行政区

江门市(鹤山市、恩平市、新会区、开平市、蓬江区、台山市、江海区)

天水市(麦积区、清水县、张家川回族自治县、武山县、秦州区、甘谷县、秦安县)

七台河市(勃利县、茄子河区、新兴区、桃山区)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

陇南市(康县、武都区、文县、成县、宕昌县、礼县、两当县、西和县、徽县)

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

贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、八步区、昭平县、钟山县)

林芝市(墨脱县、工布江达县、米林市、察隅县、巴宜区、波密县、朗县)

天津市(武清区、河东区、津南区、东丽区、西青区、宁河区、蓟州区、宝坻区、河北区、北辰区、河西区、红桥区、和平区、静海区、南开区、滨海新区)

泸州市(纳溪区、古蔺县、合江县、江阳区、龙马潭区、叙永县、泸县)

广元市(昭化区、青川县、利州区、剑阁县、朝天区、苍溪县、旺苍县)

玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、曲麻莱县、杂多县、玉树市、治多县)

运城市(芮城县、新绛县、稷山县、闻喜县、平陆县、河津市、永济市、临猗县、垣曲县、万荣县、盐湖区、夏县、绛县)

大理白族自治州(弥渡县、云龙县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、宾川县、南涧彝族自治县、祥云县、大理市、剑川县、洱源县、巍山彝族回族自治县、永平县)

北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)

铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)

四平市(双辽市、铁西区、伊通满族自治县、梨树县、铁东区)

枣庄市(薛城区、市中区、峄城区、台儿庄区、滕州市、山亭区)

三明市(清流县、沙县区、大田县、将乐县、尤溪县、泰宁县、明溪县、建宁县、三元区、宁化县、永安市)

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克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)

衡水市(枣强县、冀州区、武邑县、阜城县、饶阳县、景县、安平县、故城县、深州市、武强县、桃城区)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

嘉峪关市  淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)

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

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

淮安市(涟水县、清江浦区、淮阴区、金湖县、洪泽区、盱眙县、淮安区)楚雄彝族自治州(双柏县、姚安县、永仁县、武定县、牟定县、大姚县、禄丰市、元谋县、楚雄市、南华县)

汉中市(佛坪县、南郑区、汉台区、城固县、勉县、略阳县、西乡县、镇巴县、洋县、宁强县、留坝县)  潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

滁州市(凤阳县、来安县、天长市、明光市、南谯区、定远县、全椒县、琅琊区)

济南市(济阳区、钢城区、历下区、平阴县、商河县、长清区、章丘区、天桥区、莱芜区、历城区、市中区、槐荫区)

揭阳市(揭东区、揭西县、榕城区、普宁市、惠来县)信阳市(浉河区、潢川县、固始县、罗山县、平桥区、商城县、新县、息县、淮滨县、光山县)

盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)

保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)

五指山市(昌江黎族自治县、万宁市、屯昌县、东方市、保亭黎族苗族自治县、临高县、琼海市、陵水黎族自治县、定安县、文昌市、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县)

娄底市(新化县、冷水江市、双峰县、涟源市、娄星区)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

邢台市(平乡县、内丘县、巨鹿县、隆尧县、任泽区、沙河市、宁晋县、襄都区、广宗县、南宫市、威县、信都区、南和区、清河县、新河县、柏乡县、临西县、临城县)

海南藏族自治州(贵德县、共和县、同德县、兴海县、贵南县)

香港特别行政区

那曲市(索县、双湖县、尼玛县、申扎县、嘉黎县、巴青县、班戈县、安多县、聂荣县、比如县、色尼区)

聊城市(茌平区、阳谷县、高唐县、冠县、东昌府区、临清市、莘县、东阿县)

阜阳市(太和县、界首市、颍州区、临泉县、颍东区、阜南县、颍泉区、颍上县)

北京市(昌平区、顺义区、密云区、门头沟区、西城区、海淀区、通州区、怀柔区、东城区、房山区、丰台区、延庆区、朝阳区、大兴区、石景山区、平谷区)

丹东市(宽甸满族自治县、振安区、振兴区、东港市、元宝区、凤城市)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

新余市(分宜县、渝水区)

防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)

　　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。