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

淄博市(淄川区、张店区、周村区、博山区、临淄区、高青县、桓台县、沂源县)

芜湖市(镜湖区、无为市、湾沚区、鸠江区、弋江区、繁昌区、南陵县)

乌鲁木齐市(水磨沟区、米东区、沙依巴克区、新市区、达坂城区、乌鲁木齐县、头屯河区、天山区)  赤峰市(元宝山区、克什克腾旗、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、巴林左旗、巴林右旗、宁城县、翁牛特旗、喀喇沁旗、红山区、松山区)

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

天津市(宁河区、河北区、宝坻区、北辰区、西青区、河西区、河东区、红桥区、滨海新区、和平区、蓟州区、南开区、武清区、津南区、东丽区、静海区)

呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、额尔古纳市、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、陈巴尔虎旗、牙克石市、阿荣旗、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、根河市)兰州市(七里河区、城关区、榆中县、永登县、皋兰县、红古区、安宁区、西固区)

汉中市(勉县、佛坪县、宁强县、西乡县、略阳县、镇巴县、洋县、南郑区、留坝县、汉台区、城固县)  合肥市(庐江县、包河区、巢湖市、肥东县、瑶海区、肥西县、蜀山区、庐阳区、长丰县)

玉树藏族自治州(玉树市、囊谦县、杂多县、曲麻莱县、称多县、治多县)

梧州市(龙圩区、岑溪市、长洲区、苍梧县、万秀区、蒙山县、藤县)

鞍山市(铁西区、岫岩满族自治县、铁东区、立山区、台安县、海城市、千山区)

昭通市(绥江县、大关县、彝良县、鲁甸县、昭阳区、盐津县、威信县、永善县、水富市、巧家县、镇雄县)

六安市(金安区、金寨县、霍邱县、叶集区、霍山县、裕安区、舒城县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)

西安市(高陵区、莲湖区、灞桥区、长安区、雁塔区、临潼区、碑林区、新城区、周至县、鄠邑区、阎良区、蓝田县、未央区)

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

枣庄市(峄城区、滕州市、市中区、台儿庄区、薛城区、山亭区)

常德市(石门县、汉寿县、桃源县、鼎城区、安乡县、澧县、津市市、武陵区、临澧县)

成都市(成华区、金堂县、郫都区、青白江区、都江堰市、彭州市、邛崃市、武侯区、龙泉驿区、崇州市、新津区、青羊区、简阳市、新都区、温江区、锦江区、大邑县、蒲江县、金牛区、双流区)

龙岩市(新罗区、连城县、漳平市、武平县、永定区、长汀县、上杭县)

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

台州市(路桥区、临海市、椒江区、玉环市、黄岩区、仙居县、三门县、温岭市、天台县)

阿里地区(革吉县、改则县、札达县、噶尔县、日土县、普兰县、措勤县)

乐山市(峨边彝族自治县、沙湾区、犍为县、沐川县、金口河区、夹江县、五通桥区、峨眉山市、马边彝族自治县、市中区、井研县)

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

黔东南苗族侗族自治州(凯里市、麻江县、镇远县、榕江县、剑河县、台江县、黎平县、三穗县、岑巩县、黄平县、从江县、天柱县、锦屏县、施秉县、雷山县、丹寨县)

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

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晋城市(高平市、城区、阳城县、沁水县、泽州县、陵川县)

金昌市(金川区、永昌县)

亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)

运城市(永济市、盐湖区、夏县、河津市、稷山县、平陆县、临猗县、垣曲县、新绛县、芮城县、闻喜县、万荣县、绛县)  怀化市(新晃侗族自治县、中方县、溆浦县、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、鹤城区、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、会同县、沅陵县)

武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)

泰安市(宁阳县、岱岳区、新泰市、东平县、泰山区、肥城市)

蚌埠市(五河县、固镇县、怀远县、淮上区、蚌山区、禹会区、龙子湖区)德阳市(中江县、什邡市、旌阳区、绵竹市、罗江区、广汉市)

海南藏族自治州(同德县、兴海县、共和县、贵南县、贵德县)  内蒙古自治区

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

滁州市(全椒县、南谯区、定远县、琅琊区、天长市、凤阳县、明光市、来安县)

莆田市(城厢区、秀屿区、涵江区、荔城区、仙游县)梅州市(丰顺县、兴宁市、梅县区、平远县、五华县、蕉岭县、大埔县、梅江区)

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

通化市(辉南县、二道江区、通化县、东昌区、梅河口市、柳河县、集安市)

江门市(蓬江区、新会区、开平市、鹤山市、江海区、台山市、恩平市)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

湖州市(南浔区、德清县、吴兴区、安吉县、长兴县)

北海市(海城区、银海区、合浦县、铁山港区)

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

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

佛山市(高明区、禅城区、三水区、顺德区、南海区)

西藏自治区

十堰市(郧西县、竹山县、房县、茅箭区、张湾区、丹江口市、郧阳区、竹溪县)

海东市(循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、平安区、乐都区)

齐齐哈尔市(昂昂溪区、克山县、依安县、泰来县、富拉尔基区、富裕县、拜泉县、甘南县、讷河市、建华区、龙沙区、龙江县、铁锋区、克东县、碾子山区、梅里斯达斡尔族区)

金华市(婺城区、武义县、义乌市、东阳市、磐安县、金东区、兰溪市、永康市、浦江县)

潍坊市(临朐县、青州市、安丘市、诸城市、高密市、潍城区、坊子区、寿光市、昌邑市、寒亭区、昌乐县、奎文区)

景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

　　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。