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泰州市(姜堰区、海陵区、泰兴市、高港区、靖江市、兴化市)
百色市(右江区、隆林各族自治县、德保县、凌云县、靖西市、乐业县、田东县、那坡县、田阳区、田林县、平果市、西林县)
宜宾市(江安县、屏山县、翠屏区、高县、南溪区、珙县、长宁县、兴文县、筠连县、叙州区)
梧州市(长洲区、龙圩区、蒙山县、藤县、万秀区、苍梧县、岑溪市)
潍坊市(青州市、昌邑市、寒亭区、潍城区、奎文区、高密市、坊子区、寿光市、安丘市、昌乐县、诸城市、临朐县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
赤峰市(翁牛特旗、元宝山区、克什克腾旗、敖汉旗、喀喇沁旗、巴林左旗、林西县、宁城县、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、松山区、红山区)
绍兴市(柯桥区、诸暨市、新昌县、嵊州市、越城区、上虞区)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、来凤县、恩施市、建始县、鹤峰县、利川市、巴东县、宣恩县)
文山壮族苗族自治州(广南县、麻栗坡县、马关县、富宁县、丘北县、砚山县、文山市、西畴县)
新余市(渝水区、分宜县)
林芝市(波密县、工布江达县、墨脱县、朗县、察隅县、米林市、巴宜区)
镇江市(句容市、丹徒区、丹阳市、润州区、京口区、扬中市)
三明市(尤溪县、三元区、永安市、大田县、将乐县、明溪县、建宁县、宁化县、泰宁县、清流县、沙县区)
盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)
盐城市(响水县、建湖县、盐都区、阜宁县、亭湖区、射阳县、东台市、滨海县、大丰区)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、和静县、和硕县、尉犁县、且末县、焉耆回族自治县、轮台县、库尔勒市、若羌县)
双鸭山市(四方台区、宝清县、友谊县、岭东区、宝山区、尖山区、集贤县、饶河县)
南平市(光泽县、武夷山市、浦城县、建瓯市、政和县、松溪县、顺昌县、建阳区、延平区、邵武市)
伊犁哈萨克自治州(霍城县、尼勒克县、伊宁市、特克斯县、巩留县、伊宁县、新源县、霍尔果斯市、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市)
六安市(叶集区、金安区、金寨县、裕安区、舒城县、霍邱县、霍山县)
达州市(开江县、通川区、渠县、达川区、宣汉县、万源市、大竹县)
赣州市(定南县、龙南市、赣县区、信丰县、于都县、章贡区、大余县、石城县、兴国县、上犹县、宁都县、会昌县、安远县、全南县、瑞金市、崇义县、南康区、寻乌县)
新乡市(长垣市、凤泉区、原阳县、获嘉县、新乡县、卫滨区、牧野区、封丘县、红旗区、延津县、卫辉市、辉县市)
广西壮族自治区
漳州市(漳浦县、南靖县、长泰区、龙海区、诏安县、东山县、华安县、云霄县、芗城区、平和县、龙文区)
永州市(宁远县、江永县、双牌县、冷水滩区、江华瑶族自治县、东安县、零陵区、道县、新田县、祁阳市、蓝山县)
攀枝花市(仁和区、东区、米易县、盐边县、西区)
惠州市(惠东县、惠城区、龙门县、惠阳区、博罗县)
本溪市(明山区、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区、南芬区、本溪满族自治县)
保定市(高阳县、蠡县、定兴县、易县、徐水区、安新县、唐县、涞源县、莲池区、曲阳县、望都县、定州市、安国市、博野县、涞水县、高碑店市、涿州市、阜平县、竞秀区、容城县、顺平县、满城区、清苑区、雄县)
和田地区(和田市、和田县、策勒县、于田县、墨玉县、洛浦县、民丰县、皮山县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
南京市(雨花台区、栖霞区、六合区、浦口区、高淳区、秦淮区、建邺区、江宁区、鼓楼区、玄武区、溧水区)
儋州市
防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)
广元市(剑阁县、青川县、旺苍县、昭化区、朝天区、利州区、苍溪县)
郴州市(汝城县、苏仙区、嘉禾县、安仁县、资兴市、宜章县、桂东县、永兴县、桂阳县、临武县、北湖区)
河池市(金城江区、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、天峨县、南丹县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、东兰县、环江毛南族自治县、宜州区)
濮阳市(南乐县、范县、濮阳县、清丰县、台前县、华龙区)
邢台市(巨鹿县、威县、新河县、宁晋县、内丘县、平乡县、柏乡县、信都区、襄都区、清河县、南和区、临城县、隆尧县、沙河市、任泽区、临西县、广宗县、南宫市)
周口市(沈丘县、鹿邑县、太康县、淮阳区、西华县、川汇区、商水县、扶沟县、郸城县、项城市)
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泰安市(东平县、宁阳县、岱岳区、肥城市、泰山区、新泰市)
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抚州市(金溪县、南城县、临川区、崇仁县、南丰县、乐安县、黎川县、东乡区、资溪县、广昌县、宜黄县)
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绵阳市(江油市、盐亭县、安州区、平武县、梓潼县、三台县、北川羌族自治县、游仙区、涪城区)
商洛市(丹凤县、洛南县、镇安县、山阳县、商南县、柞水县、商州区)
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无锡市(宜兴市、惠山区、梁溪区、锡山区、江阴市、滨湖区、新吴区)
宝鸡市(凤翔区、麟游县、岐山县、陈仓区、眉县、陇县、凤县、渭滨区、太白县、千阳县、金台区、扶风县)
果洛藏族自治州(达日县、甘德县、玛多县、久治县、班玛县、玛沁县)
十堰市(张湾区、竹溪县、茅箭区、郧阳区、竹山县、郧西县、房县、丹江口市)
包头市(青山区、固阳县、石拐区、白云鄂博矿区、土默特右旗、九原区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、东河区)
朔州市(怀仁市、右玉县、平鲁区、应县、朔城区、山阴县)
温州市(瑞安市、龙港市、鹿城区、龙湾区、洞头区、平阳县、瓯海区、永嘉县、乐清市、泰顺县、文成县、苍南县)
宣城市(郎溪县、泾县、绩溪县、宁国市、广德市、旌德县、宣州区)
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嘉兴市(南湖区、嘉善县、平湖市、桐乡市、海宁市、海盐县、秀洲区)
克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区)
铜仁市(江口县、德江县、印江土家族苗族自治县、石阡县、碧江区、万山区、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、思南县)
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平顶山市(湛河区、新华区、鲁山县、叶县、卫东区、石龙区、舞钢市、汝州市、郏县、宝丰县)
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深圳市(盐田区、福田区、龙华区、宝安区、龙岗区、南山区、光明区、坪山区、罗湖区)
定西市(漳县、临洮县、安定区、渭源县、通渭县、岷县、陇西县)
齐齐哈尔市(富裕县、昂昂溪区、龙江县、讷河市、铁锋区、建华区、依安县、克东县、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、拜泉县、泰来县、富拉尔基区、甘南县、克山县、碾子山区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、敦化市、延吉市、和龙市、安图县、龙井市、图们市、珲春市)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、杭锦后旗、乌拉特后旗、临河区、磴口县、五原县、乌拉特前旗)
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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