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武汉市(青山区、新洲区、汉阳区、武昌区、江岸区、硚口区、东西湖区、黄陂区、洪山区、蔡甸区、江夏区、汉南区、江汉区)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
喀什地区(泽普县、巴楚县、麦盖提县、英吉沙县、疏附县、伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、叶城县、岳普湖县、疏勒县、莎车县)
贺州市(平桂区、八步区、钟山县、富川瑶族自治县、昭平县)
汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)
宜春市(奉新县、樟树市、靖安县、上高县、袁州区、铜鼓县、丰城市、宜丰县、万载县、高安市)
抚州市(宜黄县、临川区、金溪县、南城县、东乡区、乐安县、南丰县、崇仁县、资溪县、广昌县、黎川县)
汉中市(宁强县、西乡县、汉台区、城固县、略阳县、留坝县、勉县、南郑区、镇巴县、洋县、佛坪县)
金昌市(金川区、永昌县)
防城港市(东兴市、港口区、防城区、上思县)
海东市(平安区、民和回族土族自治县、乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县)
梅州市(大埔县、五华县、蕉岭县、平远县、兴宁市、梅江区、丰顺县、梅县区)
贵港市(覃塘区、平南县、桂平市、港北区、港南区)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
天水市(秦安县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、清水县、甘谷县、武山县)
吕梁市(石楼县、文水县、方山县、交口县、汾阳市、孝义市、岚县、柳林县、临县、离石区、交城县、中阳县、兴县)
盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)
眉山市(洪雅县、丹棱县、仁寿县、青神县、东坡区、彭山区)
吉安市(井冈山市、吉安县、峡江县、吉水县、吉州区、永丰县、万安县、安福县、青原区、泰和县、新干县、永新县、遂川县)
河池市(都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、金城江区、罗城仫佬族自治县、宜州区、南丹县、东兰县、天峨县)
台州市(温岭市、椒江区、黄岩区、玉环市、三门县、仙居县、天台县、临海市、路桥区)
日照市(莒县、五莲县、岚山区、东港区)
固原市(彭阳县、隆德县、西吉县、原州区、泾源县)
宜宾市(长宁县、筠连县、叙州区、兴文县、珙县、南溪区、屏山县、高县、翠屏区、江安县)
白银市(景泰县、靖远县、白银区、会宁县、平川区)
牡丹江市(西安区、阳明区、绥芬河市、东宁市、海林市、穆棱市、宁安市、林口县、爱民区、东安区)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、贵定县、罗甸县、三都水族自治县、荔波县、惠水县、平塘县、福泉市、龙里县、独山县、都匀市、瓮安县)
铜川市(印台区、王益区、宜君县、耀州区)
株洲市(渌口区、石峰区、天元区、芦淞区、荷塘区、炎陵县、茶陵县、醴陵市、攸县)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
鹤壁市(浚县、鹤山区、山城区、淇滨区、淇县)
邢台市(信都区、清河县、广宗县、平乡县、南宫市、隆尧县、任泽区、襄都区、宁晋县、新河县、南和区、巨鹿县、内丘县、临西县、柏乡县、临城县、沙河市、威县)
肇庆市(德庆县、高要区、封开县、四会市、鼎湖区、广宁县、端州区、怀集县)
呼和浩特市(清水河县、新城区、武川县、和林格尔县、托克托县、土默特左旗、玉泉区、回民区、赛罕区)
成都市(金牛区、简阳市、龙泉驿区、成华区、青白江区、彭州市、崇州市、青羊区、武侯区、郫都区、新都区、锦江区、邛崃市、蒲江县、双流区、新津区、金堂县、大邑县、都江堰市、温江区)
大同市(新荣区、云州区、云冈区、左云县、广灵县、天镇县、阳高县、浑源县、平城区、灵丘县)
庆阳市(镇原县、合水县、宁县、正宁县、西峰区、华池县、庆城县、环县)
来宾市(合山市、武宣县、象州县、忻城县、金秀瑶族自治县、兴宾区)
梧州市(长洲区、万秀区、苍梧县、岑溪市、藤县、龙圩区、蒙山县)
石家庄市(元氏县、正定县、长安区、赞皇县、高邑县、新华区、行唐县、井陉县、鹿泉区、平山县、深泽县、桥西区、井陉矿区、新乐市、裕华区、晋州市、藁城区、辛集市、灵寿县、栾城区、赵县、无极县)
自贡市(贡井区、富顺县、沿滩区、荣县、自流井区、大安区)
那曲市(色尼区、安多县、双湖县、嘉黎县、索县、班戈县、申扎县、巴青县、尼玛县、聂荣县、比如县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
萍乡市(上栗县、湘东区、莲花县、安源区、芦溪县)
儋州市
周口市(西华县、沈丘县、扶沟县、太康县、川汇区、鹿邑县、项城市、郸城县、淮阳区、商水县)
亳州市(涡阳县、蒙城县、谯城区、利辛县)
郑州市(管城回族区、金水区、登封市、荥阳市、新郑市、中牟县、新密市、上街区、二七区、中原区、惠济区、巩义市)
烟台市(栖霞市、海阳市、牟平区、莱阳市、芝罘区、莱山区、招远市、龙口市、莱州市、蓬莱区、福山区)
塔城地区(额敏县、乌苏市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、塔城市、托里县)
长春市(双阳区、农安县、九台区、绿园区、公主岭市、德惠市、南关区、朝阳区、榆树市、二道区、宽城区)
渭南市(富平县、白水县、蒲城县、临渭区、华州区、合阳县、澄城县、潼关县、韩城市、大荔县、华阴市)
齐齐哈尔市(建华区、龙江县、克山县、泰来县、碾子山区、富拉尔基区、龙沙区、富裕县、讷河市、甘南县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、依安县、克东县、拜泉县)
赤峰市(巴林左旗、巴林右旗、翁牛特旗、元宝山区、林西县、红山区、松山区、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、宁城县、敖汉旗)
淮安市(涟水县、金湖县、清江浦区、洪泽区、盱眙县、淮安区、淮阴区)
营口市(盖州市、鲅鱼圈区、老边区、西市区、大石桥市、站前区)
扬州市(高邮市、广陵区、仪征市、江都区、邗江区、宝应县)
马鞍山市(花山区、博望区、和县、雨山区、含山县、当涂县)
常州市(天宁区、金坛区、武进区、新北区、溧阳市、钟楼区)
十堰市(张湾区、丹江口市、房县、郧西县、竹溪县、郧阳区、竹山县、茅箭区)
乌兰察布市(化德县、商都县、察哈尔右翼中旗、凉城县、卓资县、集宁区、丰镇市、察哈尔右翼前旗、兴和县、四子王旗、察哈尔右翼后旗)
芜湖市(南陵县、湾沚区、鸠江区、无为市、繁昌区、弋江区、镜湖区)
西安市(临潼区、蓝田县、新城区、雁塔区、长安区、未央区、高陵区、周至县、阎良区、莲湖区、碑林区、灞桥区、鄠邑区)
松原市(宁江区、长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)
甘孜藏族自治州(康定市、色达县、雅江县、德格县、甘孜县、道孚县、石渠县、巴塘县、稻城县、白玉县、九龙县、炉霍县、丹巴县、乡城县、新龙县、得荣县、理塘县、泸定县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)
内江市(东兴区、威远县、市中区、隆昌市、资中县)
张掖市(高台县、山丹县、临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县、甘州区)
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)
湛江市(雷州市、廉江市、赤坎区、坡头区、遂溪县、麻章区、徐闻县、霞山区、吴川市)
苏州市(吴江区、常熟市、太仓市、相城区、吴中区、虎丘区、昆山市、姑苏区、张家港市)
漳州市(南靖县、漳浦县、龙文区、诏安县、芗城区、长泰区、平和县、龙海区、云霄县、东山县、华安县)
白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、抚松县、浑江区、靖宇县、临江市)
山南市(错那市、贡嘎县、桑日县、隆子县、措美县、扎囊县、洛扎县、浪卡子县、乃东区、曲松县、加查县、琼结县)
邯郸市(复兴区、魏县、邱县、成安县、磁县、馆陶县、临漳县、永年区、大名县、涉县、邯山区、曲周县、武安市、峰峰矿区、肥乡区、广平县、丛台区、鸡泽县)
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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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