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枣庄市(台儿庄区、薛城区、山亭区、滕州市、峄城区、市中区)

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

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、保靖县、吉首市、永顺县、龙山县、古丈县、凤凰县、花垣县)

驻马店市(新蔡县、上蔡县、西平县、正阳县、确山县、平舆县、汝南县、驿城区、泌阳县、遂平县)  东莞市

吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、乌恰县、阿合奇县)

咸宁市(赤壁市、咸安区、通城县、嘉鱼县、通山县、崇阳县)柳州市(融水苗族自治县、柳北区、柳江区、三江侗族自治县、融安县、鱼峰区、柳城县、鹿寨县、城中区、柳南区)

海南藏族自治州(同德县、兴海县、贵德县、贵南县、共和县)  黑河市(爱辉区、孙吴县、北安市、嫩江市、逊克县、五大连池市)

宁德市(寿宁县、古田县、蕉城区、福安市、柘荣县、周宁县、屏南县、霞浦县、福鼎市)

长春市(榆树市、绿园区、德惠市、九台区、双阳区、公主岭市、南关区、二道区、农安县、朝阳区、宽城区)

本溪市(平山区、本溪满族自治县、溪湖区、明山区、南芬区、桓仁满族自治县)

平凉市(华亭市、泾川县、静宁县、灵台县、庄浪县、崇信县、崆峒区)

双鸭山市(宝山区、宝清县、友谊县、集贤县、四方台区、岭东区、尖山区、饶河县)

宜昌市(秭归县、点军区、枝江市、当阳市、兴山县、长阳土家族自治县、西陵区、伍家岗区、远安县、夷陵区、五峰土家族自治县、猇亭区、宜都市)

保山市(腾冲市、昌宁县、隆阳区、龙陵县、施甸县)

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

宜宾市(高县、屏山县、叙州区、筠连县、兴文县、长宁县、江安县、翠屏区、南溪区、珙县)

定西市(临洮县、渭源县、漳县、通渭县、岷县、安定区、陇西县)

澳门特别行政区

江门市(新会区、鹤山市、蓬江区、开平市、恩平市、台山市、江海区)

肇庆市(四会市、德庆县、鼎湖区、广宁县、怀集县、封开县、端州区、高要区)

凉山彝族自治州(美姑县、宁南县、昭觉县、雷波县、金阳县、会理市、会东县、甘洛县、木里藏族自治县、普格县、德昌县、喜德县、冕宁县、西昌市、越西县、盐源县、布拖县)

济南市(槐荫区、济阳区、莱芜区、钢城区、天桥区、市中区、历下区、章丘区、商河县、长清区、历城区、平阴县)

嘉峪关市

泰州市(海陵区、泰兴市、姜堰区、靖江市、高港区、兴化市)

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

梅州市(丰顺县、蕉岭县、兴宁市、梅县区、梅江区、平远县、大埔县、五华县)

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

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

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

果洛藏族自治州(班玛县、玛多县、久治县、玛沁县、达日县、甘德县)  晋城市(城区、阳城县、泽州县、陵川县、沁水县、高平市)

辽阳市(宏伟区、弓长岭区、太子河区、文圣区、白塔区、灯塔市、辽阳县)

福州市(鼓楼区、晋安区、连江县、福清市、闽侯县、长乐区、仓山区、平潭县、永泰县、罗源县、闽清县、台江区、马尾区)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、晴隆县、望谟县、册亨县、安龙县、兴仁市、普安县、贞丰县)丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县)

辽源市(东丰县、西安区、龙山区、东辽县)  上饶市(德兴市、婺源县、玉山县、横峰县、鄱阳县、铅山县、广丰区、万年县、余干县、信州区、广信区、弋阳县)

秦皇岛市(抚宁区、北戴河区、山海关区、青龙满族自治县、卢龙县、海港区、昌黎县)

通化市(东昌区、二道江区、通化县、梅河口市、柳河县、集安市、辉南县)

邯郸市(复兴区、大名县、丛台区、峰峰矿区、武安市、魏县、磁县、曲周县、肥乡区、临漳县、邱县、广平县、馆陶县、成安县、涉县、邯山区、永年区、鸡泽县)永州市(新田县、江永县、祁阳市、零陵区、江华瑶族自治县、蓝山县、宁远县、冷水滩区、双牌县、道县、东安县)

嘉兴市(海盐县、南湖区、桐乡市、秀洲区、平湖市、嘉善县、海宁市)

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

七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)

广元市(昭化区、旺苍县、青川县、苍溪县、剑阁县、利州区、朝天区)

九江市(瑞昌市、永修县、彭泽县、共青城市、修水县、浔阳区、都昌县、武宁县、德安县、柴桑区、湖口县、濂溪区、庐山市)

咸阳市(三原县、礼泉县、永寿县、旬邑县、武功县、兴平市、杨陵区、渭城区、秦都区、彬州市、泾阳县、淳化县、乾县、长武县)

香港特别行政区

和田地区(民丰县、墨玉县、和田县、和田市、洛浦县、策勒县、皮山县、于田县)

白山市(长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、抚松县、浑江区、江源区)

兰州市(城关区、安宁区、榆中县、永登县、红古区、西固区、皋兰县、七里河区)

贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、平桂区、八步区、昭平县)

儋州市

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

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

来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、象州县、忻城县、合山市、兴宾区)

遵义市(凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、红花岗区、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、赤水市、桐梓县、播州区、习水县、正安县、湄潭县、余庆县)

　　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。