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广西壮族自治区

贵阳市(白云区、清镇市、乌当区、修文县、观山湖区、云岩区、南明区、息烽县、花溪区、开阳县)

攀枝花市(盐边县、东区、仁和区、米易县、西区)

盐城市(射阳县、大丰区、东台市、盐都区、建湖县、亭湖区、阜宁县、响水县、滨海县)  惠州市(惠阳区、博罗县、惠城区、惠东县、龙门县)

晋城市(陵川县、高平市、泽州县、沁水县、阳城县、城区)

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

海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

开封市(禹王台区、兰考县、祥符区、顺河回族区、杞县、龙亭区、鼓楼区、通许县、尉氏县)  河池市(环江毛南族自治县、东兰县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、金城江区、罗城仫佬族自治县、南丹县、天峨县、凤山县、巴马瑶族自治县、宜州区)

儋州市

南昌市(进贤县、东湖区、青山湖区、青云谱区、安义县、西湖区、新建区、南昌县、红谷滩区)

自贡市(荣县、沿滩区、富顺县、贡井区、自流井区、大安区)

石家庄市(高邑县、赵县、灵寿县、井陉县、赞皇县、井陉矿区、晋州市、新华区、平山县、藁城区、栾城区、鹿泉区、行唐县、长安区、裕华区、正定县、元氏县、桥西区、辛集市、深泽县、无极县、新乐市)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、若尔盖县、壤塘县、松潘县、马尔康市、金川县、红原县、茂县、理县、阿坝县、汶川县、黑水县、小金县)

呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、额尔古纳市、阿荣旗、新巴尔虎左旗、鄂伦春自治旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、海拉尔区、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、满洲里市)

山南市(桑日县、措美县、琼结县、曲松县、洛扎县、加查县、错那市、浪卡子县、贡嘎县、隆子县、扎囊县、乃东区)

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

聊城市(茌平区、莘县、冠县、东阿县、东昌府区、阳谷县、高唐县、临清市)

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

怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)

运城市(万荣县、盐湖区、绛县、平陆县、永济市、新绛县、临猗县、河津市、稷山县、垣曲县、闻喜县、芮城县、夏县)

湖州市(南浔区、吴兴区、德清县、长兴县、安吉县)

石河子市(双河市、白杨市、可克达拉市、铁门关市、新星市、北屯市、图木舒克市、阿拉尔市、五家渠市、昆玉市、胡杨河市)

丽江市(古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县)

舟山市(普陀区、定海区、嵊泗县、岱山县)

无锡市(江阴市、新吴区、滨湖区、锡山区、惠山区、宜兴市、梁溪区)

荆州市(荆州区、江陵县、公安县、洪湖市、沙市区、松滋市、监利市、石首市)

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牡丹江市(爱民区、海林市、阳明区、宁安市、东安区、东宁市、绥芬河市、林口县、西安区、穆棱市)

西宁市(湟源县、城北区、城中区、湟中区、城东区、城西区、大通回族土族自治县)

衡水市(冀州区、深州市、武强县、故城县、武邑县、安平县、景县、饶阳县、桃城区、枣强县、阜城县)

宁波市(宁海县、海曙区、慈溪市、北仑区、镇海区、江北区、奉化区、鄞州区、象山县、余姚市)  温州市(文成县、平阳县、瓯海区、泰顺县、瑞安市、乐清市、龙湾区、洞头区、永嘉县、龙港市、鹿城区、苍南县)

三沙市(西沙区、南沙区)

济源市

内江市(隆昌市、市中区、威远县、资中县、东兴区)杭州市(淳安县、拱墅区、上城区、余杭区、建德市、滨江区、钱塘区、萧山区、富阳区、桐庐县、西湖区、临平区、临安区)

福州市(鼓楼区、闽清县、福清市、台江区、马尾区、仓山区、晋安区、罗源县、长乐区、平潭县、闽侯县、连江县、永泰县)  三门峡市(渑池县、义马市、卢氏县、灵宝市、湖滨区、陕州区)

芜湖市(鸠江区、繁昌区、无为市、南陵县、湾沚区、弋江区、镜湖区)

达州市(开江县、万源市、宣汉县、通川区、大竹县、渠县、达川区)

拉萨市(曲水县、尼木县、达孜区、当雄县、墨竹工卡县、城关区、堆龙德庆区、林周县)营口市(鲅鱼圈区、西市区、老边区、站前区、大石桥市、盖州市)

滨州市(阳信县、滨城区、惠民县、博兴县、无棣县、邹平市、沾化区)

果洛藏族自治州(玛沁县、甘德县、玛多县、久治县、达日县、班玛县)

南宁市(武鸣区、宾阳县、江南区、马山县、西乡塘区、隆安县、上林县、青秀区、邕宁区、良庆区、兴宁区、横州市)

宣城市(郎溪县、广德市、泾县、宁国市、旌德县、绩溪县、宣州区)

宿州市(萧县、埇桥区、砀山县、灵璧县、泗县)

临汾市(永和县、汾西县、安泽县、隰县、古县、洪洞县、襄汾县、吉县、曲沃县、霍州市、浮山县、尧都区、侯马市、乡宁县、蒲县、大宁县、翼城县)

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

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、米东区、新市区、沙依巴克区、天山区、达坂城区、水磨沟区、头屯河区)

宝鸡市(陈仓区、凤县、岐山县、凤翔区、渭滨区、太白县、陇县、眉县、扶风县、麟游县、千阳县、金台区)

大同市(新荣区、云冈区、浑源县、阳高县、云州区、广灵县、平城区、天镇县、左云县、灵丘县)

临夏回族自治州(临夏县、临夏市、东乡族自治县、康乐县、广河县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县)

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

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

防城港市(港口区、防城区、东兴市、上思县)

银川市(兴庆区、永宁县、贺兰县、灵武市、西夏区、金凤区)

绵阳市(三台县、平武县、安州区、梓潼县、游仙区、涪城区、北川羌族自治县、江油市、盐亭县)

　　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。