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淮安市(淮安区、金湖县、涟水县、淮阴区、盱眙县、洪泽区、清江浦区)

北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)

蚌埠市(龙子湖区、蚌山区、固镇县、淮上区、五河县、怀远县、禹会区)

菏泽市(东明县、巨野县、郓城县、鄄城县、单县、定陶区、牡丹区、成武县、曹县)  宝鸡市(金台区、麟游县、扶风县、凤县、凤翔区、太白县、千阳县、陈仓区、陇县、岐山县、渭滨区、眉县)

东营市(利津县、河口区、广饶县、垦利区、东营区)

黑河市(逊克县、孙吴县、爱辉区、五大连池市、嫩江市、北安市)

江门市(台山市、鹤山市、新会区、开平市、恩平市、蓬江区、江海区)

乌兰察布市(卓资县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、化德县、兴和县、集宁区、凉城县、商都县、丰镇市、四子王旗)  四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁东区、铁西区、梨树县)

阿勒泰地区(布尔津县、哈巴河县、吉木乃县、青河县、福海县、阿勒泰市、富蕴县)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、七星关区、黔西市、赫章县、大方县、织金县、金沙县)

玉林市(玉州区、陆川县、容县、博白县、福绵区、兴业县、北流市)

红河哈尼族彝族自治州(泸西县、绿春县、元阳县、弥勒市、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、蒙自市、开远市、红河县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、个旧市)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

常州市(金坛区、钟楼区、武进区、新北区、天宁区、溧阳市)

上海市(虹口区、徐汇区、黄浦区、长宁区、崇明区、青浦区、闵行区、浦东新区、宝山区、杨浦区、奉贤区、松江区、金山区、普陀区、静安区、嘉定区)

澳门特别行政区

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

宣城市(宣州区、绩溪县、泾县、旌德县、宁国市、广德市、郎溪县)

萍乡市(莲花县、安源区、湘东区、芦溪县、上栗县)

昌都市(贡觉县、芒康县、八宿县、类乌齐县、丁青县、左贡县、江达县、察雅县、洛隆县、边坝县、卡若区)

眉山市(青神县、彭山区、丹棱县、洪雅县、仁寿县、东坡区)

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

定西市(渭源县、岷县、漳县、安定区、通渭县、陇西县、临洮县)

南阳市(新野县、南召县、镇平县、社旗县、唐河县、卧龙区、西峡县、桐柏县、邓州市、方城县、宛城区、内乡县、淅川县)

荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、东宝区、京山市)

随州市(随县、曾都区、广水市)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

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乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

怀化市(洪江市、沅陵县、辰溪县、溆浦县、鹤城区、通道侗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、中方县)

自贡市(大安区、自流井区、富顺县、沿滩区、荣县、贡井区)

喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、麦盖提县、喀什市、叶城县、巴楚县、疏附县、泽普县、伽师县、莎车县、岳普湖县、英吉沙县)  镇江市(句容市、丹阳市、扬中市、润州区、丹徒区、京口区)

西藏自治区

无锡市(新吴区、宜兴市、滨湖区、江阴市、锡山区、惠山区、梁溪区)

防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县)

张掖市(临泽县、肃南裕固族自治县、民乐县、高台县、山丹县、甘州区)  大连市(瓦房店市、旅顺口区、沙河口区、西岗区、普兰店区、长海县、庄河市、甘井子区、中山区、金州区)

铁岭市(银州区、西丰县、铁岭县、调兵山市、昌图县、清河区、开原市)

石河子市(五家渠市、昆玉市、可克达拉市、图木舒克市、胡杨河市、北屯市、铁门关市、双河市、白杨市、阿拉尔市、新星市)

驻马店市(西平县、驿城区、泌阳县、遂平县、正阳县、汝南县、上蔡县、确山县、平舆县、新蔡县)恩施土家族苗族自治州(咸丰县、宣恩县、巴东县、鹤峰县、利川市、建始县、来凤县、恩施市)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

郴州市(临武县、安仁县、永兴县、桂东县、汝城县、桂阳县、资兴市、苏仙区、宜章县、北湖区、嘉禾县)

文山壮族苗族自治州(广南县、砚山县、文山市、麻栗坡县、马关县、富宁县、丘北县、西畴县)

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

芜湖市(繁昌区、弋江区、无为市、南陵县、鸠江区、镜湖区、湾沚区)

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

武威市(天祝藏族自治县、凉州区、民勤县、古浪县)

张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)

固原市(原州区、彭阳县、泾源县、西吉县、隆德县)

沧州市(新华区、南皮县、吴桥县、沧县、青县、东光县、肃宁县、海兴县、运河区、献县、盐山县、泊头市、任丘市、黄骅市、孟村回族自治县、河间市)

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

三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)

阜阳市(颍州区、颍泉区、太和县、阜南县、临泉县、界首市、颍上县、颍东区)

酒泉市(金塔县、肃州区、玉门市、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、肃北蒙古族自治县)

天水市(秦州区、清水县、麦积区、秦安县、张家川回族自治县、武山县、甘谷县)

张家口市(赤城县、怀安县、涿鹿县、怀来县、下花园区、万全区、蔚县、崇礼区、宣化区、尚义县、桥西区、阳原县、张北县、康保县、沽源县、桥东区)

　　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。