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晋城市(陵川县、沁水县、高平市、阳城县、城区、泽州县)

东营市(垦利区、河口区、广饶县、利津县、东营区)

百色市(平果市、田东县、田林县、靖西市、德保县、凌云县、右江区、西林县、田阳区、乐业县、那坡县、隆林各族自治县)

宁波市(慈溪市、鄞州区、宁海县、江北区、北仑区、镇海区、余姚市、奉化区、象山县、海曙区)  湖州市(安吉县、德清县、长兴县、吴兴区、南浔区)

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

福州市(晋安区、平潭县、长乐区、连江县、罗源县、闽侯县、马尾区、永泰县、鼓楼区、台江区、仓山区、闽清县、福清市)

贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、钟山县、八步区、平桂区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)  香港特别行政区

宿州市(埇桥区、砀山县、灵璧县、泗县、萧县)

濮阳市(华龙区、范县、清丰县、台前县、濮阳县、南乐县)

哈尔滨市(阿城区、方正县、木兰县、呼兰区、尚志市、延寿县、巴彦县、松北区、五常市、平房区、香坊区、道里区、双城区、通河县、道外区、宾县、依兰县、南岗区)

白城市(洮南市、大安市、洮北区、通榆县、镇赉县)

河源市(龙川县、连平县、紫金县、源城区、东源县、和平县)

凉山彝族自治州(甘洛县、美姑县、普格县、会理市、金阳县、昭觉县、木里藏族自治县、布拖县、盐源县、宁南县、越西县、喜德县、冕宁县、德昌县、会东县、雷波县、西昌市)

新乡市(红旗区、牧野区、封丘县、卫滨区、获嘉县、新乡县、长垣市、原阳县、延津县、卫辉市、辉县市、凤泉区)

徐州市(泉山区、新沂市、沛县、邳州市、丰县、铜山区、云龙区、鼓楼区、贾汪区、睢宁县)

衢州市(柯城区、常山县、衢江区、开化县、龙游县、江山市)

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

玉林市(容县、北流市、博白县、玉州区、福绵区、兴业县、陆川县)

绥化市(明水县、北林区、肇东市、青冈县、望奎县、安达市、庆安县、兰西县、海伦市、绥棱县)

济源市

包头市(白云鄂博矿区、固阳县、青山区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、九原区、昆都仑区、石拐区)

太原市(晋源区、阳曲县、小店区、迎泽区、古交市、清徐县、万柏林区、娄烦县、尖草坪区、杏花岭区)

雅安市(荥经县、汉源县、天全县、宝兴县、名山区、芦山县、石棉县、雨城区)

柳州市(城中区、融水苗族自治县、鱼峰区、鹿寨县、柳城县、三江侗族自治县、柳江区、柳北区、柳南区、融安县)

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

九江市(永修县、都昌县、柴桑区、浔阳区、湖口县、庐山市、瑞昌市、濂溪区、德安县、修水县、彭泽县、共青城市、武宁县)

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新疆维吾尔自治区

防城港市(防城区、港口区、上思县、东兴市)

辽源市(东辽县、东丰县、西安区、龙山区)

黔南布依族苗族自治州(独山县、瓮安县、罗甸县、贵定县、龙里县、福泉市、三都水族自治县、都匀市、长顺县、平塘县、惠水县、荔波县)  泉州市(南安市、晋江市、鲤城区、洛江区、泉港区、金门县、永春县、安溪县、丰泽区、惠安县、石狮市、德化县)

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

酒泉市(肃北蒙古族自治县、金塔县、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市、肃州区)

咸宁市(通城县、崇阳县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市、通山县)大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

镇江市(京口区、丹阳市、丹徒区、句容市、扬中市、润州区)  五指山市(文昌市、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、万宁市、琼海市、保亭黎族苗族自治县、东方市、屯昌县、昌江黎族自治县、临高县、定安县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县)

廊坊市(香河县、文安县、广阳区、大厂回族自治县、霸州市、安次区、大城县、永清县、三河市、固安县)

阿勒泰地区(哈巴河县、布尔津县、富蕴县、阿勒泰市、青河县、吉木乃县、福海县)

和田地区(墨玉县、民丰县、和田市、于田县、皮山县、策勒县、和田县、洛浦县)双鸭山市(岭东区、宝清县、四方台区、饶河县、宝山区、集贤县、友谊县、尖山区)

巴中市(通江县、恩阳区、南江县、巴州区、平昌县)

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

邯郸市(涉县、邱县、磁县、复兴区、广平县、邯山区、临漳县、成安县、永年区、肥乡区、魏县、鸡泽县、馆陶县、大名县、丛台区、峰峰矿区、曲周县、武安市)

滨州市(阳信县、博兴县、滨城区、邹平市、无棣县、沾化区、惠民县)

泰安市(泰山区、东平县、肥城市、新泰市、岱岳区、宁阳县)

商洛市(柞水县、商南县、镇安县、山阳县、商州区、洛南县、丹凤县)

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

荆州市(荆州区、石首市、沙市区、监利市、江陵县、松滋市、洪湖市、公安县)

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

延边朝鲜族自治州(敦化市、和龙市、汪清县、珲春市、安图县、延吉市、图们市、龙井市)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

内蒙古自治区

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

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

齐齐哈尔市(昂昂溪区、建华区、克东县、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、龙沙区、依安县、克山县、甘南县、富裕县、泰来县、讷河市、铁锋区、龙江县、拜泉县)

阿克苏地区(拜城县、沙雅县、乌什县、温宿县、库车市、新和县、阿克苏市、柯坪县、阿瓦提县)

　　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。