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西宁市(城中区、湟源县、城北区、城东区、城西区、湟中区、大通回族土族自治县)
庆阳市(合水县、庆城县、宁县、正宁县、环县、西峰区、镇原县、华池县)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、福泉市、三都水族自治县、平塘县、瓮安县、贵定县、长顺县、都匀市、惠水县、罗甸县、龙里县、独山县)
宁波市(象山县、鄞州区、海曙区、宁海县、江北区、余姚市、奉化区、镇海区、北仑区、慈溪市)
汉中市(佛坪县、留坝县、镇巴县、南郑区、城固县、勉县、西乡县、汉台区、洋县、略阳县、宁强县)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、克东县、龙沙区、泰来县、昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、讷河市、铁锋区、甘南县、拜泉县、碾子山区、富裕县、克山县、龙江县、建华区、依安县)
本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、明山区、本溪满族自治县、平山区、溪湖区)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、阿荣旗、海拉尔区、新巴尔虎左旗、牙克石市、满洲里市、额尔古纳市、新巴尔虎右旗、扎兰屯市)
阿勒泰地区(青河县、布尔津县、福海县、吉木乃县、哈巴河县、富蕴县、阿勒泰市)
楚雄彝族自治州(楚雄市、武定县、永仁县、姚安县、大姚县、南华县、牟定县、双柏县、元谋县、禄丰市)
绥化市(兰西县、望奎县、绥棱县、肇东市、庆安县、海伦市、明水县、青冈县、安达市、北林区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
昆明市(嵩明县、寻甸回族彝族自治县、官渡区、西山区、安宁市、东川区、晋宁区、宜良县、呈贡区、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、五华区、富民县、石林彝族自治县)
佛山市(三水区、禅城区、高明区、南海区、顺德区)
泰州市(兴化市、海陵区、姜堰区、高港区、靖江市、泰兴市)
濮阳市(台前县、范县、华龙区、濮阳县、南乐县、清丰县)
衡阳市(衡南县、石鼓区、祁东县、衡东县、南岳区、雁峰区、耒阳市、常宁市、衡山县、蒸湘区、衡阳县、珠晖区)
内江市(资中县、威远县、隆昌市、市中区、东兴区)
三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)
营口市(鲅鱼圈区、盖州市、大石桥市、老边区、站前区、西市区)
泰安市(泰山区、宁阳县、新泰市、岱岳区、肥城市、东平县)
衢州市(常山县、龙游县、江山市、开化县、衢江区、柯城区)
三沙市(南沙区、西沙区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿合奇县、阿图什市)
延安市(延长县、洛川县、宝塔区、宜川县、志丹县、黄龙县、子长市、黄陵县、安塞区、延川县、富县、甘泉县、吴起县)
锦州市(太和区、义县、凌河区、北镇市、凌海市、黑山县、古塔区)
铁岭市(调兵山市、清河区、银州区、铁岭县、开原市、昌图县、西丰县)
许昌市(禹州市、建安区、魏都区、鄢陵县、长葛市、襄城县)
锡林郭勒盟(二连浩特市、多伦县、苏尼特右旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、太仆寺旗、苏尼特左旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗)
咸阳市(淳化县、三原县、乾县、秦都区、武功县、永寿县、长武县、杨陵区、渭城区、彬州市、兴平市、旬邑县、泾阳县、礼泉县)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
鹤岗市(东山区、绥滨县、兴安区、兴山区、工农区、萝北县、向阳区、南山区)
长春市(九台区、农安县、公主岭市、南关区、朝阳区、德惠市、宽城区、榆树市、双阳区、二道区、绿园区)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁县、霍城县、巩留县、奎屯市、新源县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、特克斯县、昭苏县)
晋城市(高平市、陵川县、沁水县、城区、阳城县、泽州县)
常德市(津市市、临澧县、汉寿县、鼎城区、安乡县、澧县、武陵区、石门县、桃源县)
菏泽市(定陶区、郓城县、曹县、成武县、巨野县、东明县、鄄城县、单县、牡丹区)
南宁市(宾阳县、隆安县、良庆区、武鸣区、邕宁区、上林县、马山县、青秀区、横州市、兴宁区、江南区、西乡塘区)
淮南市(寿县、八公山区、凤台县、大通区、谢家集区、潘集区、田家庵区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)
日喀则市(定日县、仁布县、康马县、萨嘎县、聂拉木县、南木林县、白朗县、谢通门县、江孜县、昂仁县、亚东县、岗巴县、吉隆县、萨迦县、定结县、仲巴县、桑珠孜区、拉孜县)
忻州市(五寨县、偏关县、河曲县、静乐县、代县、原平市、神池县、宁武县、繁峙县、保德县、岢岚县、五台县、定襄县、忻府区)
丽水市(缙云县、云和县、遂昌县、龙泉市、松阳县、青田县、莲都区、景宁畲族自治县、庆元县)
长沙市(宁乡市、开福区、望城区、长沙县、芙蓉区、雨花区、天心区、浏阳市、岳麓区)
防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)
塔城地区(额敏县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、乌苏市、沙湾市、裕民县)
通辽市(奈曼旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、开鲁县、库伦旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、扎鲁特旗)
绍兴市(越城区、新昌县、诸暨市、柯桥区、上虞区、嵊州市)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、石屏县、蒙自市、红河县、建水县、开远市、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、泸西县、弥勒市、元阳县)
泉州市(惠安县、泉港区、石狮市、南安市、丰泽区、安溪县、洛江区、永春县、晋江市、鲤城区、金门县、德化县)
漳州市(龙文区、平和县、东山县、龙海区、漳浦县、华安县、云霄县、长泰区、芗城区、南靖县、诏安县)
日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)
安康市(白河县、宁陕县、岚皋县、旬阳市、紫阳县、汉阴县、平利县、镇坪县、汉滨区、石泉县)
六安市(叶集区、舒城县、霍山县、金寨县、裕安区、霍邱县、金安区)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
淮安市(涟水县、金湖县、盱眙县、淮阴区、洪泽区、清江浦区、淮安区)
德州市(乐陵市、平原县、宁津县、禹城市、庆云县、陵城区、德城区、齐河县、临邑县、夏津县、武城县)
定西市(岷县、陇西县、临洮县、通渭县、漳县、安定区、渭源县)
玉林市(北流市、陆川县、福绵区、玉州区、兴业县、容县、博白县)
梅州市(兴宁市、梅县区、梅江区、蕉岭县、大埔县、丰顺县、平远县、五华县)
鞍山市(立山区、铁西区、岫岩满族自治县、海城市、台安县、铁东区、千山区)
合肥市(长丰县、庐阳区、肥西县、瑶海区、肥东县、庐江县、巢湖市、蜀山区、包河区)
南通市(如东县、海门区、通州区、海安市、如皋市、启东市、崇川区)
孝感市(应城市、孝南区、安陆市、大悟县、孝昌县、云梦县、汉川市)
昌都市(江达县、察雅县、类乌齐县、丁青县、卡若区、边坝县、贡觉县、芒康县、左贡县、洛隆县、八宿县)
信阳市(新县、罗山县、息县、商城县、固始县、光山县、淮滨县、平桥区、潢川县、浉河区)
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十堰市(竹溪县、茅箭区、丹江口市、郧阳区、竹山县、房县、张湾区、郧西县)
泸州市(龙马潭区、叙永县、江阳区、泸县、合江县、古蔺县、纳溪区)
上海市(静安区、松江区、普陀区、闵行区、奉贤区、黄浦区、崇明区、金山区、浦东新区、宝山区、嘉定区、虹口区、青浦区、杨浦区、长宁区、徐汇区)
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滨州市(无棣县、沾化区、滨城区、阳信县、博兴县、邹平市、惠民县)
宜昌市(西陵区、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县、兴山县、当阳市、夷陵区、枝江市、秭归县、猇亭区、远安县、点军区、宜都市、伍家岗区)
朝阳市(龙城区、双塔区、朝阳县、凌源市、建平县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
河源市(东源县、源城区、紫金县、龙川县、和平县、连平县)
石河子市(新星市、昆玉市、白杨市、五家渠市、铁门关市、图木舒克市、胡杨河市、北屯市、阿拉尔市、双河市、可克达拉市)
昭通市(盐津县、绥江县、大关县、昭阳区、彝良县、鲁甸县、巧家县、水富市、永善县、镇雄县、威信县)
黄山市(屯溪区、祁门县、歙县、黄山区、徽州区、黟县、休宁县)
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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