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荆门市(钟祥市、沙洋县、京山市、东宝区、掇刀区)

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

南京市(江宁区、六合区、雨花台区、栖霞区、玄武区、高淳区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、溧水区、浦口区)

聊城市(临清市、东昌府区、冠县、茌平区、高唐县、阳谷县、莘县、东阿县)  湘西土家族苗族自治州(花垣县、永顺县、古丈县、凤凰县、龙山县、泸溪县、保靖县、吉首市)

济源市

和田地区(和田市、和田县、策勒县、墨玉县、民丰县、洛浦县、于田县、皮山县)

漳州市(诏安县、芗城区、华安县、平和县、南靖县、云霄县、长泰区、龙文区、东山县、龙海区、漳浦县)

鸡西市(麻山区、密山市、梨树区、鸡东县、恒山区、鸡冠区、虎林市、城子河区、滴道区)  阿克苏地区(阿克苏市、库车市、拜城县、温宿县、阿瓦提县、柯坪县、沙雅县、乌什县、新和县)

大连市(普兰店区、瓦房店市、中山区、长海县、庄河市、甘井子区、沙河口区、旅顺口区、金州区、西岗区)

阳江市(阳春市、阳西县、阳东区、江城区)

喀什地区(疏勒县、泽普县、莎车县、岳普湖县、叶城县、喀什市、麦盖提县、伽师县、疏附县、英吉沙县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县)

淮北市(相山区、濉溪县、烈山区、杜集区)

芜湖市(湾沚区、南陵县、无为市、弋江区、鸠江区、镜湖区、繁昌区)

甘南藏族自治州(迭部县、合作市、碌曲县、夏河县、卓尼县、临潭县、舟曲县、玛曲县)

达州市(达川区、万源市、开江县、大竹县、通川区、渠县、宣汉县)

兰州市(城关区、皋兰县、永登县、安宁区、西固区、榆中县、七里河区、红古区)

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

张掖市(临泽县、民乐县、甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县、高台县)

营口市(鲅鱼圈区、大石桥市、老边区、站前区、西市区、盖州市)

蚌埠市(禹会区、怀远县、蚌山区、龙子湖区、淮上区、五河县、固镇县)

德阳市(绵竹市、中江县、广汉市、什邡市、罗江区、旌阳区)

烟台市(芝罘区、莱州市、莱阳市、蓬莱区、海阳市、栖霞市、龙口市、牟平区、莱山区、福山区、招远市)

定西市(陇西县、渭源县、漳县、岷县、通渭县、临洮县、安定区)

湖州市(安吉县、德清县、吴兴区、长兴县、南浔区)

绍兴市(嵊州市、柯桥区、上虞区、新昌县、越城区、诸暨市)

周口市(项城市、扶沟县、商水县、沈丘县、郸城县、川汇区、西华县、鹿邑县、淮阳区、太康县)

商丘市(睢阳区、民权县、虞城县、柘城县、永城市、宁陵县、睢县、夏邑县、梁园区)

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黔南布依族苗族自治州(长顺县、荔波县、罗甸县、平塘县、瓮安县、福泉市、独山县、都匀市、贵定县、龙里县、惠水县、三都水族自治县)

淄博市(临淄区、淄川区、博山区、高青县、张店区、桓台县、周村区、沂源县)

厦门市(湖里区、思明区、同安区、翔安区、海沧区、集美区)

长治市(潞城区、平顺县、壶关县、黎城县、沁县、上党区、屯留区、襄垣县、武乡县、潞州区、长子县、沁源县)  吉林市(蛟河市、龙潭区、丰满区、桦甸市、永吉县、舒兰市、船营区、磐石市、昌邑区)

东营市(河口区、广饶县、利津县、垦利区、东营区)

晋中市(榆次区、榆社县、祁县、左权县、平遥县、太谷区、介休市、和顺县、灵石县、昔阳县、寿阳县)

临沧市(永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、凤庆县、镇康县、云县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县)伊春市(大箐山县、南岔县、友好区、汤旺县、嘉荫县、乌翠区、丰林县、金林区、铁力市、伊美区)

泉州市(泉港区、洛江区、鲤城区、晋江市、安溪县、惠安县、金门县、永春县、德化县、丰泽区、南安市、石狮市)  辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)

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

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、甘德县、玛多县、久治县、班玛县)

西藏自治区安顺市(镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)

河源市(紫金县、源城区、东源县、和平县、龙川县、连平县)

香港特别行政区

北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)

娄底市(涟源市、娄星区、冷水江市、新化县、双峰县)

重庆市(綦江区、江津区、丰都县、云阳县、长寿区、荣昌区、渝北区、南川区、奉节县、彭水苗族土家族自治县、九龙坡区、城口县、大足区、垫江县、巫溪县、涪陵区、开州区、梁平区、巴南区、石柱土家族自治县、沙坪坝区、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、合川区、武隆区、南岸区、万州区、黔江区、忠县、永川区、渝中区、巫山县、潼南区、北碚区、璧山区、酉阳土家族苗族自治县、江北区、铜梁区)

鞍山市(海城市、千山区、立山区、岫岩满族自治县、铁西区、台安县、铁东区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)

濮阳市(清丰县、濮阳县、南乐县、华龙区、范县、台前县)

松原市(乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县)

东莞市

三门峡市(渑池县、卢氏县、湖滨区、灵宝市、义马市、陕州区)

嘉峪关市

孝感市(云梦县、孝昌县、大悟县、孝南区、安陆市、汉川市、应城市)

楚雄彝族自治州(姚安县、双柏县、武定县、禄丰市、元谋县、牟定县、永仁县、南华县、大姚县、楚雄市)

安康市(白河县、平利县、旬阳市、镇坪县、汉阴县、岚皋县、汉滨区、宁陕县、紫阳县、石泉县)

漯河市(郾城区、召陵区、源汇区、临颍县、舞阳县)

　　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。