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北京市(朝阳区、平谷区、通州区、丰台区、怀柔区、大兴区、海淀区、密云区、东城区、延庆区、昌平区、房山区、西城区、顺义区、石景山区、门头沟区)

白城市(大安市、洮北区、通榆县、洮南市、镇赉县)

晋城市(阳城县、城区、陵川县、泽州县、沁水县、高平市)

咸阳市(泾阳县、渭城区、长武县、永寿县、兴平市、旬邑县、三原县、秦都区、武功县、淳化县、彬州市、礼泉县、杨陵区、乾县)  百色市(乐业县、右江区、凌云县、平果市、靖西市、隆林各族自治县、西林县、田阳区、田东县、田林县、那坡县、德保县)

滁州市(天长市、凤阳县、南谯区、明光市、来安县、琅琊区、全椒县、定远县)

益阳市(沅江市、南县、安化县、桃江县、资阳区、赫山区)

杭州市(淳安县、萧山区、西湖区、临安区、临平区、富阳区、桐庐县、建德市、钱塘区、滨江区、余杭区、拱墅区、上城区)

阜阳市(界首市、颍东区、颍州区、颍泉区、临泉县、太和县、颍上县、阜南县)  巴中市(巴州区、恩阳区、平昌县、通江县、南江县)

汕头市(濠江区、龙湖区、澄海区、南澳县、潮阳区、金平区、潮南区)

昆明市(五华区、石林彝族自治县、西山区、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、东川区、官渡区、安宁市、呈贡区、富民县、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、晋宁区)

昌吉回族自治州(阜康市、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、玛纳斯县、昌吉市、吉木萨尔县、奇台县)

云浮市(罗定市、新兴县、云城区、郁南县、云安区)

唐山市(遵化市、滦南县、曹妃甸区、丰润区、玉田县、路南区、迁安市、滦州市、乐亭县、开平区、路北区、丰南区、迁西县、古冶区)

营口市(大石桥市、西市区、老边区、鲅鱼圈区、站前区、盖州市)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、轮台县、和静县、和硕县、若羌县、尉犁县、焉耆回族自治县、博湖县、且末县)

南通市(海门区、通州区、启东市、如皋市、如东县、海安市、崇川区)

常州市(金坛区、钟楼区、武进区、溧阳市、新北区、天宁区)

平顶山市(卫东区、石龙区、郏县、舞钢市、新华区、叶县、湛河区、鲁山县、汝州市、宝丰县)

南平市(建瓯市、浦城县、武夷山市、政和县、邵武市、光泽县、松溪县、建阳区、延平区、顺昌县)

淄博市(沂源县、博山区、周村区、高青县、桓台县、临淄区、淄川区、张店区)

保山市(昌宁县、龙陵县、腾冲市、施甸县、隆阳区)

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)

株洲市(芦淞区、渌口区、石峰区、炎陵县、醴陵市、天元区、茶陵县、攸县、荷塘区)

崇左市(天等县、宁明县、龙州县、扶绥县、凭祥市、大新县、江州区)

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

梧州市(龙圩区、长洲区、万秀区、藤县、苍梧县、蒙山县、岑溪市)

兰州市(皋兰县、永登县、城关区、七里河区、红古区、榆中县、西固区、安宁区)

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

肇庆市(端州区、怀集县、高要区、鼎湖区、四会市、德庆县、广宁县、封开县)

娄底市(娄星区、冷水江市、双峰县、新化县、涟源市)

吉林市(昌邑区、丰满区、磐石市、桦甸市、蛟河市、永吉县、龙潭区、船营区、舒兰市)  荆州市(监利市、荆州区、公安县、石首市、沙市区、江陵县、松滋市、洪湖市)

中山市

攀枝花市(米易县、西区、东区、盐边县、仁和区)

新乡市(凤泉区、封丘县、红旗区、获嘉县、新乡县、原阳县、辉县市、牧野区、卫滨区、长垣市、卫辉市、延津县)遂宁市(船山区、安居区、射洪市、蓬溪县、大英县)

鹤岗市(东山区、工农区、绥滨县、向阳区、兴安区、南山区、兴山区、萝北县)  泰州市(泰兴市、靖江市、海陵区、高港区、姜堰区、兴化市)

嘉兴市(平湖市、海盐县、海宁市、桐乡市、南湖区、秀洲区、嘉善县)

伊犁哈萨克自治州(新源县、巩留县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、伊宁县、尼勒克县、奎屯市、霍城县、霍尔果斯市、特克斯县)

清远市(英德市、清城区、连山壮族瑶族自治县、阳山县、清新区、连南瑶族自治县、连州市、佛冈县)宝鸡市(金台区、渭滨区、千阳县、扶风县、太白县、岐山县、眉县、陈仓区、陇县、凤翔区、凤县、麟游县)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

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

玉树藏族自治州(杂多县、称多县、治多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市)

自贡市(荣县、大安区、富顺县、贡井区、自流井区、沿滩区)

朔州市(怀仁市、平鲁区、山阴县、应县、右玉县、朔城区)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、都兰县、乌兰县、茫崖市、天峻县、德令哈市)

萍乡市(湘东区、芦溪县、莲花县、安源区、上栗县)

承德市(隆化县、双桥区、兴隆县、鹰手营子矿区、双滦区、承德县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、平泉市)

许昌市(禹州市、长葛市、魏都区、襄城县、鄢陵县、建安区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

梅州市(蕉岭县、兴宁市、平远县、梅县区、丰顺县、五华县、梅江区、大埔县)

长沙市(望城区、雨花区、岳麓区、长沙县、浏阳市、宁乡市、芙蓉区、开福区、天心区)

临沂市(莒南县、蒙阴县、沂南县、罗庄区、平邑县、沂水县、费县、临沭县、兰山区、郯城县、河东区、兰陵县)

延安市(黄陵县、子长市、宜川县、志丹县、洛川县、吴起县、宝塔区、黄龙县、延长县、甘泉县、安塞区、延川县、富县)

乌鲁木齐市(达坂城区、乌鲁木齐县、米东区、新市区、沙依巴克区、水磨沟区、天山区、头屯河区)

　　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。