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山南市(曲松县、加查县、洛扎县、贡嘎县、浪卡子县、琼结县、乃东区、措美县、扎囊县、桑日县、错那市、隆子县)

定西市(漳县、渭源县、临洮县、岷县、通渭县、安定区、陇西县)

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、瑞丽市、梁河县、芒市)  金昌市(金川区、永昌县)

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

丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿图什市、阿克陶县)

安庆市(桐城市、太湖县、大观区、迎江区、望江县、宜秀区、宿松县、岳西县、潜山市、怀宁县)  景德镇市(乐平市、昌江区、珠山区、浮梁县)

玉树藏族自治州(称多县、治多县、囊谦县、曲麻莱县、杂多县、玉树市)

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

淮南市(寿县、大通区、田家庵区、八公山区、谢家集区、凤台县、潘集区)

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

宁波市(江北区、慈溪市、镇海区、象山县、奉化区、鄞州区、海曙区、北仑区、余姚市、宁海县)

平顶山市(湛河区、宝丰县、汝州市、郏县、舞钢市、叶县、石龙区、卫东区、新华区、鲁山县)

兰州市(红古区、七里河区、榆中县、安宁区、城关区、西固区、皋兰县、永登县)

抚州市(资溪县、临川区、南丰县、黎川县、南城县、崇仁县、乐安县、金溪县、宜黄县、东乡区、广昌县)

邯郸市(峰峰矿区、肥乡区、馆陶县、永年区、大名县、广平县、魏县、曲周县、武安市、鸡泽县、复兴区、丛台区、临漳县、成安县、涉县、磁县、邱县、邯山区)

三沙市(南沙区、西沙区)

临沂市(罗庄区、平邑县、费县、临沭县、蒙阴县、郯城县、沂水县、河东区、沂南县、兰山区、兰陵县、莒南县)

聊城市(茌平区、东昌府区、冠县、东阿县、莘县、临清市、高唐县、阳谷县)

内蒙古自治区

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

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

梧州市(岑溪市、苍梧县、蒙山县、龙圩区、长洲区、万秀区、藤县)

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

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

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

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

荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区)

湛江市(吴川市、坡头区、徐闻县、霞山区、麻章区、雷州市、廉江市、赤坎区、遂溪县)

松原市(扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区)  石河子市(胡杨河市、昆玉市、北屯市、图木舒克市、新星市、双河市、可克达拉市、阿拉尔市、白杨市、铁门关市、五家渠市)

林芝市(墨脱县、朗县、米林市、工布江达县、巴宜区、波密县、察隅县)

阳泉市(盂县、城区、矿区、平定县、郊区)

金华市(义乌市、武义县、婺城区、浦江县、东阳市、金东区、永康市、兰溪市、磐安县)邢台市(威县、柏乡县、清河县、平乡县、内丘县、临城县、隆尧县、南和区、沙河市、南宫市、任泽区、信都区、临西县、新河县、广宗县、巨鹿县、襄都区、宁晋县)

泸州市(叙永县、纳溪区、合江县、江阳区、古蔺县、龙马潭区、泸县)  鹤壁市(淇县、淇滨区、浚县、山城区、鹤山区)

普洱市(景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

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

龙岩市(连城县、武平县、上杭县、新罗区、长汀县、永定区、漳平市)唐山市(路南区、丰润区、乐亭县、迁安市、丰南区、古冶区、路北区、滦州市、滦南县、遵化市、玉田县、曹妃甸区、开平区、迁西县)

张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、甘州区、高台县、民乐县)

香港特别行政区

钦州市(灵山县、钦南区、浦北县、钦北区)

惠州市(惠东县、龙门县、博罗县、惠阳区、惠城区)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、乌兰县、德令哈市、格尔木市、茫崖市、都兰县)

马鞍山市(博望区、含山县、雨山区、花山区、和县、当涂县)

宿州市(砀山县、灵璧县、萧县、泗县、埇桥区)

淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)

广西壮族自治区

合肥市(包河区、瑶海区、蜀山区、巢湖市、肥东县、庐江县、肥西县、长丰县、庐阳区)

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

镇江市(句容市、扬中市、京口区、丹阳市、丹徒区、润州区)

佛山市(南海区、顺德区、禅城区、高明区、三水区)

亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)

池州市(青阳县、贵池区、石台县、东至县)

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

　　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。