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黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县)

武汉市(硚口区、洪山区、江岸区、东西湖区、新洲区、蔡甸区、江夏区、青山区、黄陂区、汉南区、武昌区、江汉区、汉阳区)

重庆市(渝中区、云阳县、合川区、渝北区、大足区、北碚区、九龙坡区、长寿区、潼南区、巴南区、丰都县、江北区、秀山土家族苗族自治县、大渡口区、垫江县、梁平区、奉节县、沙坪坝区、城口县、涪陵区、荣昌区、武隆区、黔江区、彭水苗族土家族自治县、开州区、巫溪县、江津区、南岸区、璧山区、永川区、酉阳土家族苗族自治县、万州区、铜梁区、巫山县、忠县、綦江区、石柱土家族自治县、南川区)

张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)  大理白族自治州(祥云县、大理市、云龙县、宾川县、鹤庆县、南涧彝族自治县、弥渡县、洱源县、漾濞彝族自治县、剑川县、永平县、巍山彝族回族自治县)

亳州市(涡阳县、蒙城县、利辛县、谯城区)

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

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

大连市(中山区、长海县、旅顺口区、甘井子区、西岗区、普兰店区、金州区、瓦房店市、庄河市、沙河口区)  博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、温泉县、博乐市)

宣城市(宣州区、旌德县、广德市、泾县、郎溪县、宁国市、绩溪县)

抚顺市(新抚区、清原满族自治县、抚顺县、顺城区、望花区、东洲区、新宾满族自治县)

沈阳市(康平县、辽中区、铁西区、皇姑区、和平区、于洪区、浑南区、沈河区、法库县、沈北新区、苏家屯区、大东区、新民市)

黄冈市(武穴市、浠水县、蕲春县、团风县、罗田县、英山县、黄梅县、黄州区、红安县、麻城市)

鸡西市(密山市、虎林市、梨树区、城子河区、滴道区、鸡冠区、鸡东县、麻山区、恒山区)

商丘市(睢县、民权县、睢阳区、柘城县、夏邑县、宁陵县、永城市、虞城县、梁园区)

龙岩市(新罗区、漳平市、永定区、上杭县、武平县、长汀县、连城县)

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

衡阳市(耒阳市、常宁市、蒸湘区、衡东县、石鼓区、雁峰区、珠晖区、衡南县、南岳区、祁东县、衡阳县、衡山县)

吉安市(永新县、万安县、吉州区、泰和县、吉水县、永丰县、安福县、峡江县、青原区、遂川县、新干县、吉安县、井冈山市)

镇江市(丹徒区、丹阳市、润州区、句容市、扬中市、京口区)

阿里地区(措勤县、札达县、革吉县、噶尔县、日土县、普兰县、改则县)

益阳市(资阳区、桃江县、南县、安化县、赫山区、沅江市)

柳州市(城中区、融安县、融水苗族自治县、柳城县、三江侗族自治县、鱼峰区、鹿寨县、柳江区、柳南区、柳北区)

攀枝花市(东区、盐边县、西区、米易县、仁和区)

泉州市(泉港区、惠安县、石狮市、永春县、晋江市、丰泽区、德化县、鲤城区、安溪县、南安市、金门县、洛江区)

朝阳市(北票市、凌源市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、龙城区、建平县)

鹤岗市(绥滨县、萝北县、东山区、南山区、兴山区、工农区、兴安区、向阳区)

渭南市(潼关县、华州区、富平县、合阳县、蒲城县、华阴市、白水县、澄城县、临渭区、韩城市、大荔县)

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衢州市(常山县、开化县、龙游县、柯城区、衢江区、江山市)

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

宿迁市(宿城区、泗阳县、宿豫区、泗洪县、沭阳县)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)  咸阳市(乾县、礼泉县、泾阳县、长武县、旬邑县、淳化县、秦都区、彬州市、杨陵区、三原县、武功县、渭城区、永寿县、兴平市)

东营市(河口区、广饶县、垦利区、利津县、东营区)

海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)

崇左市(江州区、大新县、扶绥县、宁明县、凭祥市、天等县、龙州县)湛江市(霞山区、吴川市、坡头区、赤坎区、徐闻县、雷州市、遂溪县、麻章区、廉江市)

新乡市(卫辉市、获嘉县、牧野区、新乡县、封丘县、辉县市、卫滨区、长垣市、凤泉区、红旗区、原阳县、延津县)  池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)

东莞市

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

毕节市(七星关区、大方县、金沙县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、赫章县、黔西市)巴中市(巴州区、平昌县、通江县、南江县、恩阳区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

兰州市(西固区、七里河区、永登县、安宁区、皋兰县、红古区、榆中县、城关区)

无锡市(滨湖区、惠山区、锡山区、新吴区、宜兴市、江阴市、梁溪区)

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

固原市(彭阳县、西吉县、隆德县、泾源县、原州区)

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

临沧市(镇康县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、临翔区、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县)

永州市(江华瑶族自治县、双牌县、道县、蓝山县、江永县、祁阳市、宁远县、东安县、新田县、零陵区、冷水滩区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

长治市(黎城县、沁县、沁源县、潞州区、襄垣县、平顺县、屯留区、壶关县、潞城区、长子县、武乡县、上党区)

淄博市(博山区、桓台县、张店区、高青县、沂源县、临淄区、周村区、淄川区)

深圳市(罗湖区、福田区、龙岗区、坪山区、南山区、光明区、盐田区、宝安区、龙华区)

塔城地区(乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、沙湾市、塔城市、托里县、额敏县)

来宾市(兴宾区、合山市、象州县、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县)

黄石市(黄石港区、阳新县、西塞山区、下陆区、大冶市、铁山区)

扬州市(高邮市、宝应县、仪征市、江都区、邗江区、广陵区)

　　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。