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海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)
绥化市(肇东市、兰西县、明水县、青冈县、安达市、望奎县、海伦市、庆安县、绥棱县、北林区)
西安市(灞桥区、阎良区、未央区、蓝田县、鄠邑区、雁塔区、高陵区、莲湖区、临潼区、碑林区、长安区、新城区、周至县)
安阳市(龙安区、安阳县、内黄县、北关区、汤阴县、滑县、林州市、殷都区、文峰区)
九江市(湖口县、浔阳区、武宁县、修水县、瑞昌市、柴桑区、都昌县、彭泽县、庐山市、濂溪区、永修县、德安县、共青城市)
绍兴市(越城区、新昌县、上虞区、诸暨市、嵊州市、柯桥区)
伊春市(丰林县、乌翠区、南岔县、友好区、铁力市、伊美区、金林区、大箐山县、嘉荫县、汤旺县)
郑州市(新郑市、荥阳市、巩义市、中牟县、金水区、惠济区、登封市、中原区、新密市、二七区、上街区、管城回族区)
益阳市(安化县、赫山区、南县、沅江市、桃江县、资阳区)
广州市(从化区、白云区、越秀区、天河区、海珠区、荔湾区、番禺区、南沙区、花都区、增城区、黄埔区)
株洲市(攸县、炎陵县、芦淞区、石峰区、醴陵市、天元区、渌口区、荷塘区、茶陵县)
宿迁市(泗阳县、宿豫区、泗洪县、沭阳县、宿城区)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、云县、临翔区、镇康县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、永德县)
昭通市(彝良县、永善县、鲁甸县、水富市、大关县、威信县、镇雄县、昭阳区、绥江县、巧家县、盐津县)
邢台市(南和区、广宗县、宁晋县、沙河市、信都区、柏乡县、任泽区、襄都区、临城县、平乡县、临西县、南宫市、内丘县、隆尧县、清河县、新河县、威县、巨鹿县)
淄博市(博山区、临淄区、张店区、淄川区、周村区、高青县、桓台县、沂源县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县)
荆州市(监利市、石首市、松滋市、洪湖市、荆州区、江陵县、公安县、沙市区)
通化市(梅河口市、辉南县、柳河县、二道江区、通化县、集安市、东昌区)
亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)
大同市(云州区、灵丘县、云冈区、天镇县、阳高县、平城区、浑源县、左云县、广灵县、新荣区)
白山市(江源区、临江市、靖宇县、浑江区、抚松县、长白朝鲜族自治县)
长春市(二道区、朝阳区、绿园区、榆树市、九台区、双阳区、农安县、宽城区、公主岭市、南关区、德惠市)
营口市(大石桥市、西市区、鲅鱼圈区、老边区、盖州市、站前区)
合肥市(巢湖市、庐江县、瑶海区、庐阳区、肥西县、长丰县、包河区、肥东县、蜀山区)
文山壮族苗族自治州(富宁县、文山市、马关县、丘北县、麻栗坡县、砚山县、西畴县、广南县)
商丘市(睢县、夏邑县、柘城县、虞城县、宁陵县、睢阳区、民权县、永城市、梁园区)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、格尔木市、德令哈市、乌兰县、都兰县、茫崖市)
新余市(分宜县、渝水区)
松原市(长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、宁江区)
鞍山市(海城市、铁东区、千山区、台安县、岫岩满族自治县、铁西区、立山区)
宁波市(北仑区、江北区、海曙区、宁海县、余姚市、奉化区、慈溪市、象山县、镇海区、鄞州区)
龙岩市(漳平市、长汀县、新罗区、上杭县、武平县、永定区、连城县)
大连市(长海县、中山区、瓦房店市、普兰店区、甘井子区、旅顺口区、庄河市、西岗区、沙河口区、金州区)
无锡市(惠山区、锡山区、梁溪区、滨湖区、江阴市、宜兴市、新吴区)
菏泽市(巨野县、东明县、牡丹区、定陶区、单县、成武县、曹县、郓城县、鄄城县)
七台河市(茄子河区、勃利县、新兴区、桃山区)
泰安市(东平县、泰山区、肥城市、岱岳区、宁阳县、新泰市)
湘潭市(雨湖区、韶山市、岳塘区、湘乡市、湘潭县)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
马鞍山市(含山县、雨山区、花山区、和县、博望区、当涂县)
内蒙古自治区
雅安市(芦山县、汉源县、名山区、天全县、荥经县、宝兴县、雨城区、石棉县)
淮安市(淮安区、金湖县、淮阴区、洪泽区、涟水县、清江浦区、盱眙县)
石家庄市(鹿泉区、行唐县、正定县、井陉矿区、赵县、深泽县、桥西区、长安区、平山县、新华区、元氏县、栾城区、高邑县、井陉县、灵寿县、无极县、裕华区、辛集市、晋州市、藁城区、赞皇县、新乐市)
吕梁市(兴县、文水县、汾阳市、交口县、孝义市、柳林县、离石区、临县、岚县、交城县、石楼县、方山县、中阳县)
柳州市(三江侗族自治县、柳江区、柳北区、城中区、柳南区、融水苗族自治县、融安县、鱼峰区、鹿寨县、柳城县)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县、玉门市、瓜州县、肃州区、敦煌市、金塔县)
肇庆市(端州区、怀集县、四会市、德庆县、高要区、封开县、广宁县、鼎湖区)
上海市(嘉定区、徐汇区、普陀区、青浦区、长宁区、金山区、奉贤区、闵行区、浦东新区、崇明区、静安区、松江区、杨浦区、虹口区、宝山区、黄浦区)
庆阳市(西峰区、环县、宁县、合水县、庆城县、华池县、镇原县、正宁县)
舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、屏边苗族自治县、红河县、河口瑶族自治县、个旧市、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、蒙自市、弥勒市、石屏县、泸西县、建水县)
东营市(垦利区、利津县、广饶县、河口区、东营区)
长治市(潞州区、武乡县、襄垣县、上党区、屯留区、平顺县、黎城县、潞城区、壶关县、沁源县、长子县、沁县)
漳州市(龙文区、漳浦县、诏安县、平和县、芗城区、南靖县、龙海区、东山县、华安县、云霄县、长泰区)
江门市(开平市、鹤山市、恩平市、江海区、台山市、蓬江区、新会区)
黄山市(黄山区、屯溪区、徽州区、歙县、黟县、休宁县、祁门县)
银川市(永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县)
延安市(甘泉县、洛川县、富县、黄龙县、子长市、延长县、宜川县、志丹县、延川县、黄陵县、宝塔区、吴起县、安塞区)
南通市(启东市、崇川区、通州区、海门区、海安市、如东县、如皋市)
威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)
澳门特别行政区
鄂尔多斯市(东胜区、乌审旗、鄂托克旗、康巴什区、准格尔旗、鄂托克前旗、达拉特旗、杭锦旗、伊金霍洛旗)
黔南布依族苗族自治州(龙里县、瓮安县、独山县、惠水县、三都水族自治县、都匀市、罗甸县、平塘县、贵定县、福泉市、荔波县、长顺县)
金华市(金东区、兰溪市、义乌市、永康市、武义县、磐安县、东阳市、浦江县、婺城区)
太原市(阳曲县、迎泽区、古交市、小店区、娄烦县、清徐县、尖草坪区、万柏林区、杏花岭区、晋源区)
焦作市(沁阳市、解放区、马村区、孟州市、山阳区、修武县、中站区、温县、武陟县、博爱县)
张家口市(阳原县、怀安县、蔚县、桥西区、涿鹿县、张北县、桥东区、尚义县、万全区、下花园区、沽源县、崇礼区、宣化区、赤城县、康保县、怀来县)
延边朝鲜族自治州(安图县、延吉市、龙井市、敦化市、汪清县、图们市、和龙市、珲春市)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
临汾市(安泽县、翼城县、吉县、古县、尧都区、曲沃县、大宁县、隰县、侯马市、蒲县、乡宁县、洪洞县、浮山县、永和县、襄汾县、汾西县、霍州市)
黄石市(铁山区、西塞山区、阳新县、黄石港区、下陆区、大冶市)
伊犁哈萨克自治州(伊宁县、察布查尔锡伯自治县、新源县、特克斯县、昭苏县、霍尔果斯市、巩留县、尼勒克县、伊宁市、奎屯市、霍城县)
贵阳市(乌当区、开阳县、白云区、修文县、云岩区、清镇市、南明区、观山湖区、息烽县、花溪区)
邯郸市(永年区、肥乡区、丛台区、武安市、涉县、广平县、曲周县、临漳县、复兴区、成安县、大名县、邱县、鸡泽县、邯山区、峰峰矿区、馆陶县、磁县、魏县)
保定市(定兴县、徐水区、莲池区、顺平县、满城区、容城县、蠡县、安国市、竞秀区、高碑店市、曲阳县、阜平县、博野县、涿州市、望都县、高阳县、涞源县、定州市、清苑区、雄县、易县、安新县、涞水县、唐县)
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中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
渭南市(合阳县、澄城县、韩城市、富平县、潼关县、华阴市、白水县、蒲城县、华州区、大荔县、临渭区)
昌都市(芒康县、八宿县、卡若区、江达县、察雅县、洛隆县、丁青县、左贡县、类乌齐县、边坝县、贡觉县)
辽阳市(弓长岭区、辽阳县、灯塔市、宏伟区、太子河区、文圣区、白塔区)
铁岭市(清河区、铁岭县、银州区、昌图县、开原市、调兵山市、西丰县)
驻马店市(驿城区、正阳县、西平县、确山县、平舆县、上蔡县、汝南县、遂平县、新蔡县、泌阳县)
普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县)
葫芦岛市(龙港区、绥中县、南票区、兴城市、建昌县、连山区)
榆林市(米脂县、子洲县、府谷县、靖边县、定边县、吴堡县、绥德县、神木市、清涧县、榆阳区、横山区、佳县)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、理县、金川县、壤塘县、阿坝县、黑水县、小金县、若尔盖县、马尔康市、红原县、九寨沟县、汶川县、茂县)
天水市(甘谷县、清水县、武山县、麦积区、张家川回族自治县、秦安县、秦州区)
丽水市(松阳县、庆元县、云和县、青田县、莲都区、缙云县、景宁畲族自治县、遂昌县、龙泉市)
盘锦市(盘山县、大洼区、兴隆台区、双台子区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
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随州市(随县、广水市、曾都区)
东莞市
宁德市(霞浦县、古田县、蕉城区、寿宁县、屏南县、福鼎市、福安市、柘荣县、周宁县)
汕头市(龙湖区、南澳县、潮南区、濠江区、澄海区、潮阳区、金平区)
许昌市(长葛市、鄢陵县、魏都区、建安区、襄城县、禹州市)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)
六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)
贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区、八步区)
楚雄彝族自治州(武定县、楚雄市、牟定县、大姚县、姚安县、双柏县、禄丰市、南华县、元谋县、永仁县)
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。
新闻结尾
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