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平顶山市(汝州市、卫东区、宝丰县、新华区、石龙区、郏县、湛河区、叶县、舞钢市、鲁山县)
赣州市(全南县、大余县、宁都县、寻乌县、兴国县、赣县区、石城县、龙南市、安远县、会昌县、定南县、上犹县、崇义县、南康区、于都县、信丰县、瑞金市、章贡区)
泰安市(岱岳区、宁阳县、东平县、肥城市、新泰市、泰山区)
铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、芒市、盈江县、梁河县、瑞丽市)
铁岭市(开原市、昌图县、西丰县、清河区、调兵山市、铁岭县、银州区)
泉州市(安溪县、泉港区、南安市、丰泽区、鲤城区、永春县、德化县、晋江市、洛江区、惠安县、金门县、石狮市)
聊城市(东昌府区、临清市、阳谷县、东阿县、莘县、高唐县、冠县、茌平区)
枣庄市(台儿庄区、薛城区、滕州市、山亭区、市中区、峄城区)
海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)
柳州市(融安县、城中区、鱼峰区、柳城县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳南区、鹿寨县、柳北区、柳江区)
安阳市(文峰区、殷都区、内黄县、汤阴县、滑县、林州市、安阳县、龙安区、北关区)
成都市(新都区、崇州市、邛崃市、青白江区、锦江区、都江堰市、彭州市、双流区、青羊区、龙泉驿区、温江区、武侯区、大邑县、简阳市、金堂县、成华区、金牛区、郫都区、新津区、蒲江县)
曲靖市(麒麟区、会泽县、陆良县、马龙区、宣威市、沾益区、富源县、师宗县、罗平县)
中山市
沧州市(沧县、献县、孟村回族自治县、任丘市、吴桥县、盐山县、肃宁县、海兴县、运河区、南皮县、泊头市、黄骅市、新华区、河间市、东光县、青县)
大连市(普兰店区、长海县、庄河市、甘井子区、中山区、沙河口区、旅顺口区、西岗区、金州区、瓦房店市)
阳泉市(盂县、平定县、郊区、矿区、城区)
三沙市(西沙区、南沙区)
滨州市(无棣县、滨城区、邹平市、博兴县、阳信县、惠民县、沾化区)
西藏自治区
衡阳市(衡东县、常宁市、南岳区、衡阳县、珠晖区、耒阳市、祁东县、衡山县、石鼓区、雁峰区、衡南县、蒸湘区)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)
韶关市(乳源瑶族自治县、始兴县、南雄市、乐昌市、曲江区、新丰县、武江区、仁化县、翁源县、浈江区)
淄博市(临淄区、淄川区、高青县、沂源县、博山区、桓台县、周村区、张店区)
长沙市(宁乡市、望城区、长沙县、开福区、浏阳市、岳麓区、雨花区、天心区、芙蓉区)
衢州市(开化县、衢江区、常山县、柯城区、江山市、龙游县)
澳门特别行政区
玉溪市(江川区、峨山彝族自治县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、新平彝族傣族自治县、易门县、华宁县、红塔区)
承德市(兴隆县、平泉市、承德县、滦平县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、双滦区、丰宁满族自治县、隆化县、围场满族蒙古族自治县、双桥区)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
淮南市(田家庵区、寿县、潘集区、凤台县、八公山区、大通区、谢家集区)
德州市(禹城市、齐河县、乐陵市、临邑县、庆云县、夏津县、武城县、宁津县、陵城区、平原县、德城区)
贵阳市(清镇市、南明区、修文县、息烽县、白云区、花溪区、开阳县、云岩区、观山湖区、乌当区)
三门峡市(卢氏县、渑池县、陕州区、灵宝市、义马市、湖滨区)
三明市(将乐县、清流县、宁化县、永安市、泰宁县、沙县区、尤溪县、三元区、大田县、建宁县、明溪县)
哈尔滨市(松北区、宾县、道外区、平房区、香坊区、呼兰区、南岗区、道里区、双城区、依兰县、通河县、阿城区、木兰县、五常市、尚志市、方正县、巴彦县、延寿县)
邯郸市(磁县、曲周县、永年区、武安市、鸡泽县、邱县、临漳县、涉县、广平县、邯山区、大名县、馆陶县、复兴区、魏县、成安县、峰峰矿区、丛台区、肥乡区)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
洛阳市(嵩县、涧西区、偃师区、新安县、洛龙区、西工区、孟津区、老城区、伊川县、汝阳县、瀍河回族区、洛宁县、宜阳县、栾川县)
马鞍山市(花山区、和县、含山县、雨山区、博望区、当涂县)
嘉峪关市
安庆市(桐城市、岳西县、宜秀区、宿松县、迎江区、太湖县、潜山市、望江县、怀宁县、大观区)
亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)
济宁市(金乡县、微山县、曲阜市、任城区、嘉祥县、鱼台县、汶上县、泗水县、兖州区、邹城市、梁山县)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、正蓝旗、镶黄旗、二连浩特市、苏尼特左旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正镶白旗、阿巴嘎旗)
连云港市(连云区、灌南县、灌云县、海州区、赣榆区、东海县)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、昂昂溪区、泰来县、龙江县、克山县、富裕县、依安县、建华区、碾子山区、铁锋区、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、讷河市、甘南县、拜泉县、克东县)
新乡市(牧野区、延津县、新乡县、卫滨区、凤泉区、长垣市、卫辉市、原阳县、辉县市、获嘉县、红旗区、封丘县)
绥化市(安达市、望奎县、兰西县、青冈县、北林区、绥棱县、明水县、海伦市、庆安县、肇东市)
漯河市(郾城区、源汇区、舞阳县、临颍县、召陵区)
鞍山市(台安县、立山区、铁西区、千山区、铁东区、岫岩满族自治县、海城市)
金华市(兰溪市、东阳市、浦江县、义乌市、婺城区、永康市、武义县、金东区、磐安县)
许昌市(鄢陵县、建安区、长葛市、禹州市、魏都区、襄城县)
玉树藏族自治州(治多县、称多县、曲麻莱县、杂多县、囊谦县、玉树市)
鹤壁市(浚县、鹤山区、淇县、淇滨区、山城区)
昆明市(东川区、安宁市、官渡区、富民县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、西山区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、嵩明县、呈贡区、宜良县、石林彝族自治县、五华区)
商丘市(宁陵县、梁园区、夏邑县、睢阳区、永城市、柘城县、睢县、民权县、虞城县)
巴彦淖尔市(五原县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区、磴口县)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
铜仁市(沿河土家族自治县、碧江区、德江县、玉屏侗族自治县、万山区、印江土家族苗族自治县、思南县、松桃苗族自治县、石阡县、江口县)
信阳市(罗山县、光山县、商城县、潢川县、固始县、平桥区、息县、淮滨县、新县、浉河区)
镇江市(丹阳市、扬中市、润州区、京口区、句容市、丹徒区)
三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)
佛山市(南海区、顺德区、高明区、禅城区、三水区)
来宾市(兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、忻城县、合山市、武宣县)
南通市(如皋市、海安市、启东市、海门区、崇川区、如东县、通州区)
杭州市(萧山区、钱塘区、淳安县、拱墅区、余杭区、临平区、西湖区、上城区、建德市、桐庐县、滨江区、临安区、富阳区)
扬州市(高邮市、仪征市、江都区、邗江区、广陵区、宝应县)
凉山彝族自治州(雷波县、金阳县、甘洛县、盐源县、会理市、德昌县、昭觉县、木里藏族自治县、布拖县、冕宁县、喜德县、越西县、会东县、西昌市、宁南县、普格县、美姑县)
菏泽市(定陶区、东明县、单县、巨野县、曹县、牡丹区、郓城县、成武县、鄄城县)
烟台市(莱阳市、芝罘区、莱州市、栖霞市、海阳市、福山区、龙口市、蓬莱区、莱山区、招远市、牟平区)
鄂尔多斯市(准格尔旗、康巴什区、鄂托克前旗、东胜区、鄂托克旗、伊金霍洛旗、达拉特旗、乌审旗、杭锦旗)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
随州市(随县、广水市、曾都区)
滁州市(来安县、天长市、全椒县、琅琊区、明光市、南谯区、凤阳县、定远县)
兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市)
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阜阳市(颍东区、颍上县、颍泉区、临泉县、太和县、颍州区、界首市、阜南县)
南充市(嘉陵区、仪陇县、南部县、西充县、营山县、高坪区、蓬安县、顺庆区、阆中市)
怀化市(麻阳苗族自治县、洪江市、辰溪县、芷江侗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、中方县、鹤城区、通道侗族自治县、溆浦县、会同县、新晃侗族自治县)
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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