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丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县)
南阳市(方城县、镇平县、新野县、唐河县、宛城区、桐柏县、南召县、淅川县、西峡县、卧龙区、邓州市、内乡县、社旗县)
东营市(广饶县、垦利区、利津县、东营区、河口区)
北京市(朝阳区、东城区、通州区、昌平区、石景山区、延庆区、西城区、海淀区、密云区、顺义区、怀柔区、房山区、平谷区、大兴区、丰台区、门头沟区)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)
山南市(浪卡子县、措美县、桑日县、错那市、加查县、扎囊县、贡嘎县、乃东区、洛扎县、隆子县、曲松县、琼结县)
大连市(庄河市、金州区、中山区、甘井子区、旅顺口区、长海县、西岗区、普兰店区、沙河口区、瓦房店市)
玉林市(陆川县、兴业县、北流市、博白县、容县、福绵区、玉州区)
贺州市(平桂区、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、钟山县)
揭阳市(榕城区、揭西县、普宁市、惠来县、揭东区)
锦州市(凌河区、北镇市、太和区、凌海市、黑山县、古塔区、义县)
日喀则市(定日县、亚东县、聂拉木县、康马县、岗巴县、仲巴县、拉孜县、萨嘎县、谢通门县、南木林县、萨迦县、白朗县、吉隆县、江孜县、昂仁县、桑珠孜区、仁布县、定结县)
周口市(郸城县、川汇区、太康县、项城市、西华县、扶沟县、淮阳区、沈丘县、商水县、鹿邑县)
贵港市(桂平市、港南区、港北区、覃塘区、平南县)
广元市(朝天区、昭化区、苍溪县、剑阁县、青川县、利州区、旺苍县)
蚌埠市(固镇县、禹会区、五河县、龙子湖区、蚌山区、怀远县、淮上区)
沧州市(孟村回族自治县、沧县、运河区、东光县、河间市、肃宁县、新华区、任丘市、黄骅市、泊头市、青县、吴桥县、海兴县、南皮县、盐山县、献县)
陇南市(两当县、礼县、徽县、成县、宕昌县、文县、康县、武都区、西和县)
上饶市(横峰县、余干县、鄱阳县、玉山县、信州区、铅山县、德兴市、弋阳县、广丰区、万年县、广信区、婺源县)
黄石市(黄石港区、大冶市、阳新县、西塞山区、铁山区、下陆区)
塔城地区(沙湾市、乌苏市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、托里县、裕民县)
曲靖市(会泽县、师宗县、宣威市、罗平县、马龙区、麒麟区、富源县、沾益区、陆良县)
重庆市(长寿区、巫溪县、璧山区、黔江区、石柱土家族自治县、武隆区、梁平区、酉阳土家族苗族自治县、合川区、渝中区、北碚区、渝北区、綦江区、南岸区、涪陵区、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、丰都县、江北区、垫江县、铜梁区、南川区、潼南区、忠县、荣昌区、开州区、沙坪坝区、奉节县、江津区、大足区、彭水苗族土家族自治县、城口县、巴南区、永川区、巫山县、九龙坡区、云阳县、万州区)
安康市(宁陕县、镇坪县、岚皋县、白河县、紫阳县、石泉县、旬阳市、平利县、汉滨区、汉阴县)
大同市(云州区、新荣区、灵丘县、云冈区、天镇县、广灵县、阳高县、浑源县、平城区、左云县)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、共和县、贵南县、贵德县)
柳州市(柳城县、柳南区、融安县、柳北区、城中区、柳江区、鱼峰区、鹿寨县、融水苗族自治县、三江侗族自治县)
永州市(江华瑶族自治县、祁阳市、宁远县、道县、东安县、零陵区、冷水滩区、江永县、新田县、蓝山县、双牌县)
文山壮族苗族自治州(丘北县、文山市、西畴县、马关县、广南县、麻栗坡县、砚山县、富宁县)
张家口市(阳原县、崇礼区、怀来县、尚义县、万全区、涿鹿县、赤城县、怀安县、宣化区、蔚县、康保县、张北县、桥东区、桥西区、下花园区、沽源县)
太原市(迎泽区、杏花岭区、万柏林区、阳曲县、小店区、娄烦县、晋源区、古交市、清徐县、尖草坪区)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
商洛市(洛南县、丹凤县、柞水县、镇安县、商州区、商南县、山阳县)
金华市(兰溪市、金东区、婺城区、磐安县、义乌市、浦江县、永康市、武义县、东阳市)
遂宁市(安居区、蓬溪县、大英县、射洪市、船山区)
湖州市(安吉县、吴兴区、长兴县、德清县、南浔区)
莆田市(涵江区、秀屿区、城厢区、荔城区、仙游县)
昌都市(洛隆县、类乌齐县、芒康县、边坝县、察雅县、卡若区、贡觉县、八宿县、左贡县、江达县、丁青县)
凉山彝族自治州(冕宁县、德昌县、越西县、甘洛县、金阳县、布拖县、美姑县、会理市、西昌市、会东县、昭觉县、宁南县、盐源县、喜德县、木里藏族自治县、普格县、雷波县)
泰州市(泰兴市、高港区、兴化市、姜堰区、靖江市、海陵区)
漳州市(南靖县、平和县、华安县、云霄县、龙海区、龙文区、诏安县、长泰区、漳浦县、芗城区、东山县)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
吉林市(昌邑区、舒兰市、永吉县、桦甸市、丰满区、蛟河市、龙潭区、磐石市、船营区)
六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)
丹东市(元宝区、振安区、东港市、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县)
安庆市(大观区、桐城市、宿松县、潜山市、怀宁县、迎江区、宜秀区、岳西县、太湖县、望江县)
常德市(澧县、鼎城区、石门县、武陵区、桃源县、临澧县、安乡县、津市市、汉寿县)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、册亨县、安龙县、望谟县、普安县、晴隆县、兴仁市、贞丰县)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
辽阳市(文圣区、辽阳县、太子河区、弓长岭区、白塔区、宏伟区、灯塔市)
佛山市(南海区、顺德区、三水区、禅城区、高明区)
唐山市(遵化市、乐亭县、迁安市、丰南区、滦南县、路南区、丰润区、滦州市、曹妃甸区、开平区、迁西县、古冶区、玉田县、路北区)
泸州市(龙马潭区、古蔺县、江阳区、合江县、叙永县、泸县、纳溪区)
临汾市(隰县、侯马市、汾西县、霍州市、尧都区、洪洞县、翼城县、古县、蒲县、乡宁县、吉县、浮山县、曲沃县、襄汾县、大宁县、永和县、安泽县)
乐山市(马边彝族自治县、市中区、五通桥区、峨眉山市、沙湾区、沐川县、夹江县、犍为县、金口河区、峨边彝族自治县、井研县)
龙岩市(漳平市、连城县、永定区、武平县、长汀县、新罗区、上杭县)
梅州市(蕉岭县、兴宁市、梅县区、五华县、平远县、梅江区、丰顺县、大埔县)
呼和浩特市(玉泉区、武川县、清水河县、托克托县、回民区、和林格尔县、新城区、赛罕区、土默特左旗)
大庆市(萨尔图区、红岗区、让胡路区、大同区、龙凤区、林甸县、肇源县、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县)
铜仁市(德江县、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、万山区、思南县、松桃苗族自治县、江口县、石阡县、沿河土家族自治县、碧江区)
梧州市(苍梧县、长洲区、蒙山县、龙圩区、万秀区、藤县、岑溪市)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、播州区、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、红花岗区、正安县、习水县、凤冈县、湄潭县、余庆县、仁怀市、桐梓县、汇川区、绥阳县)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市、肃州区、金塔县、瓜州县)
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延安市(甘泉县、洛川县、安塞区、富县、吴起县、黄龙县、宝塔区、志丹县、延长县、延川县、黄陵县、子长市、宜川县)
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。
新闻结尾
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