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济源市

丽水市(云和县、青田县、景宁畲族自治县、庆元县、缙云县、遂昌县、莲都区、龙泉市、松阳县)

防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)

亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)  杭州市(拱墅区、钱塘区、滨江区、富阳区、桐庐县、萧山区、建德市、临安区、临平区、西湖区、余杭区、上城区、淳安县)

舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)

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

梧州市(蒙山县、龙圩区、长洲区、万秀区、藤县、苍梧县、岑溪市)清远市(清城区、清新区、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、阳山县、连州市、佛冈县、英德市)

开封市(兰考县、尉氏县、顺河回族区、祥符区、杞县、龙亭区、鼓楼区、禹王台区、通许县)  枣庄市(台儿庄区、峄城区、市中区、薛城区、滕州市、山亭区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

益阳市(桃江县、南县、赫山区、资阳区、安化县、沅江市)

五指山市(陵水黎族自治县、定安县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、万宁市、文昌市、临高县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、澄迈县、琼海市、东方市、保亭黎族苗族自治县)

黄石市(下陆区、大冶市、铁山区、阳新县、西塞山区、黄石港区)

濮阳市(台前县、濮阳县、范县、华龙区、南乐县、清丰县)

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

赣州市(兴国县、崇义县、会昌县、信丰县、上犹县、宁都县、于都县、大余县、龙南市、瑞金市、全南县、石城县、南康区、定南县、安远县、寻乌县、赣县区、章贡区)

贵港市(覃塘区、港北区、港南区、平南县、桂平市)

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

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

永州市(江华瑶族自治县、道县、冷水滩区、江永县、东安县、祁阳市、宁远县、新田县、零陵区、蓝山县、双牌县)

咸宁市(赤壁市、嘉鱼县、通山县、通城县、咸安区、崇阳县)

张家口市(康保县、涿鹿县、尚义县、桥西区、沽源县、赤城县、崇礼区、下花园区、桥东区、张北县、宣化区、蔚县、阳原县、万全区、怀安县、怀来县)

滁州市(凤阳县、琅琊区、天长市、明光市、来安县、定远县、全椒县、南谯区)

呼和浩特市(赛罕区、新城区、武川县、玉泉区、土默特左旗、清水河县、回民区、和林格尔县、托克托县)

厦门市(翔安区、思明区、同安区、湖里区、集美区、海沧区)

忻州市(五台县、忻府区、原平市、代县、定襄县、繁峙县、岢岚县、保德县、宁武县、静乐县、神池县、五寨县、河曲县、偏关县)

阜阳市(太和县、界首市、阜南县、颍上县、颍东区、颍泉区、颍州区、临泉县)

来宾市(武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、忻城县、合山市)

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兴安盟(突泉县、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市)

嘉兴市(海宁市、秀洲区、南湖区、桐乡市、海盐县、嘉善县、平湖市)

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

德州市(夏津县、乐陵市、庆云县、武城县、临邑县、宁津县、禹城市、陵城区、齐河县、德城区、平原县)  澳门特别行政区

绍兴市(嵊州市、诸暨市、上虞区、越城区、新昌县、柯桥区)

泰州市(高港区、姜堰区、靖江市、海陵区、泰兴市、兴化市)

金昌市(永昌县、金川区)海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)

乌鲁木齐市(沙依巴克区、头屯河区、新市区、水磨沟区、米东区、达坂城区、天山区、乌鲁木齐县)  淮北市(烈山区、相山区、濉溪县、杜集区)

焦作市(修武县、中站区、孟州市、温县、博爱县、马村区、武陟县、山阳区、沁阳市、解放区)

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

西宁市(城中区、湟源县、城北区、城东区、大通回族土族自治县、湟中区、城西区)固原市(隆德县、西吉县、彭阳县、泾源县、原州区)

晋城市(沁水县、陵川县、阳城县、高平市、泽州县、城区)

广元市(苍溪县、青川县、朝天区、旺苍县、剑阁县、利州区、昭化区)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)

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

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

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

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

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

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

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

商洛市(商南县、洛南县、镇安县、山阳县、丹凤县、商州区、柞水县)

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

南充市(高坪区、顺庆区、营山县、西充县、阆中市、嘉陵区、南部县、蓬安县、仪陇县)

青岛市(即墨区、黄岛区、平度市、莱西市、崂山区、城阳区、市南区、胶州市、市北区、李沧区)

茂名市(高州市、信宜市、化州市、电白区、茂南区)

汕头市(金平区、濠江区、潮阳区、南澳县、龙湖区、潮南区、澄海区)

　　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。