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来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、武宣县、兴宾区、象州县、忻城县)

岳阳市(岳阳楼区、湘阴县、临湘市、汨罗市、君山区、云溪区、岳阳县、平江县、华容县)

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

湘潭市(韶山市、湘乡市、岳塘区、湘潭县、雨湖区)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

新疆维吾尔自治区

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

辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)

吕梁市(交城县、柳林县、文水县、方山县、交口县、临县、中阳县、岚县、孝义市、石楼县、离石区、汾阳市、兴县)

黑河市(五大连池市、嫩江市、北安市、逊克县、爱辉区、孙吴县)

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

承德市(丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、滦平县、隆化县、双桥区、平泉市、双滦区、兴隆县、承德县)

银川市(兴庆区、灵武市、永宁县、贺兰县、西夏区、金凤区)

白银市(平川区、靖远县、白银区、会宁县、景泰县)

鄂尔多斯市(鄂托克前旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、康巴什区、东胜区、乌审旗、准格尔旗、达拉特旗、杭锦旗)

金华市(婺城区、磐安县、金东区、东阳市、兰溪市、永康市、浦江县、义乌市、武义县)

西藏自治区

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

汉中市(略阳县、城固县、洋县、佛坪县、留坝县、宁强县、汉台区、西乡县、勉县、镇巴县、南郑区)

深圳市(龙岗区、光明区、盐田区、龙华区、南山区、罗湖区、坪山区、宝安区、福田区)

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

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)

日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)

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

商洛市(镇安县、丹凤县、山阳县、洛南县、商州区、商南县、柞水县)

益阳市(安化县、沅江市、赫山区、资阳区、南县、桃江县)

宿州市(泗县、萧县、灵璧县、埇桥区、砀山县)

鸡西市(梨树区、鸡东县、滴道区、鸡冠区、恒山区、麻山区、虎林市、城子河区、密山市)

林芝市(察隅县、朗县、巴宜区、工布江达县、米林市、墨脱县、波密县)

贺州市(昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区)

上海市(青浦区、普陀区、黄浦区、长宁区、嘉定区、闵行区、宝山区、崇明区、金山区、松江区、杨浦区、奉贤区、虹口区、静安区、徐汇区、浦东新区)

聊城市(临清市、莘县、东阿县、东昌府区、茌平区、冠县、高唐县、阳谷县)

铜仁市(思南县、玉屏侗族自治县、万山区、江口县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、碧江区、印江土家族苗族自治县、德江县、石阡县)

马鞍山市(雨山区、当涂县、花山区、博望区、和县、含山县)

宁波市(海曙区、镇海区、象山县、江北区、奉化区、鄞州区、北仑区、宁海县、余姚市、慈溪市)

黄石市(阳新县、下陆区、铁山区、大冶市、黄石港区、西塞山区)

厦门市(翔安区、同安区、湖里区、集美区、思明区、海沧区)

张家界市(慈利县、永定区、桑植县、武陵源区)

枣庄市(滕州市、峄城区、台儿庄区、山亭区、薛城区、市中区)

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

日喀则市(康马县、岗巴县、萨迦县、谢通门县、定结县、亚东县、仁布县、萨嘎县、南木林县、定日县、拉孜县、吉隆县、白朗县、昂仁县、聂拉木县、江孜县、桑珠孜区、仲巴县)

白山市(抚松县、江源区、靖宇县、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县)

阳泉市(城区、平定县、矿区、盂县、郊区)

铁岭市(昌图县、铁岭县、清河区、调兵山市、西丰县、银州区、开原市)

茂名市(茂南区、化州市、电白区、信宜市、高州市)

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

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

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

儋州市

韶关市(曲江区、新丰县、翁源县、仁化县、武江区、南雄市、始兴县、浈江区、乳源瑶族自治县、乐昌市)

绍兴市(柯桥区、嵊州市、诸暨市、越城区、新昌县、上虞区)

云浮市(罗定市、郁南县、云城区、云安区、新兴县)

苏州市(太仓市、昆山市、常熟市、张家港市、吴江区、相城区、吴中区、姑苏区、虎丘区)

许昌市(襄城县、长葛市、魏都区、鄢陵县、建安区、禹州市)

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

三门峡市(义马市、湖滨区、陕州区、渑池县、灵宝市、卢氏县)

龙岩市(长汀县、漳平市、上杭县、武平县、连城县、永定区、新罗区)

赤峰市(林西县、翁牛特旗、宁城县、喀喇沁旗、松山区、巴林右旗、元宝山区、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、克什克腾旗、红山区)

安庆市(宿松县、迎江区、太湖县、大观区、潜山市、怀宁县、望江县、岳西县、宜秀区、桐城市)

平凉市(华亭市、灵台县、静宁县、庄浪县、崇信县、泾川县、崆峒区)

延安市(宝塔区、吴起县、安塞区、甘泉县、富县、延川县、黄陵县、志丹县、黄龙县、洛川县、延长县、宜川县、子长市)

泰安市(东平县、新泰市、泰山区、肥城市、宁阳县、岱岳区)

佳木斯市(桦南县、向阳区、汤原县、前进区、东风区、郊区、富锦市、抚远市、同江市、桦川县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市)

眉山市(彭山区、洪雅县、青神县、东坡区、仁寿县、丹棱县)

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

黔东南苗族侗族自治州(三穗县、镇远县、丹寨县、台江县、从江县、榕江县、剑河县、凯里市、锦屏县、麻江县、黄平县、黎平县、岑巩县、施秉县、雷山县、天柱县)

濮阳市(清丰县、台前县、范县、华龙区、濮阳县、南乐县)

钦州市(浦北县、灵山县、钦北区、钦南区)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

咸宁市(通城县、赤壁市、崇阳县、嘉鱼县、咸安区、通山县)

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

崇左市(江州区、宁明县、龙州县、凭祥市、大新县、天等县、扶绥县)

大庆市(肇源县、林甸县、大同区、萨尔图区、让胡路区、红岗区、肇州县、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县)

孝感市(大悟县、孝南区、云梦县、孝昌县、应城市、安陆市、汉川市)

七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、华宁县、江川区、红塔区、峨山彝族自治县、易门县、新平彝族傣族自治县、通海县)

张掖市(甘州区、民乐县、临泽县、高台县、山丹县、肃南裕固族自治县)

武汉市(东西湖区、汉阳区、蔡甸区、新洲区、黄陂区、武昌区、汉南区、江汉区、硚口区、青山区、江夏区、江岸区、洪山区)

攀枝花市(仁和区、米易县、盐边县、西区、东区)

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

黔南布依族苗族自治州(贵定县、瓮安县、三都水族自治县、长顺县、都匀市、平塘县、福泉市、独山县、龙里县、荔波县、惠水县、罗甸县)

肇庆市(封开县、端州区、四会市、鼎湖区、广宁县、高要区、德庆县、怀集县)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、镇康县、临翔区、永德县、云县、凤庆县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、乌恰县、阿克陶县)

锡林郭勒盟(正镶白旗、镶黄旗、苏尼特左旗、正蓝旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗)

雅安市(名山区、芦山县、宝兴县、荥经县、石棉县、汉源县、雨城区、天全县)

四平市(伊通满族自治县、梨树县、铁西区、铁东区、双辽市)

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

襄阳市(枣阳市、保康县、襄州区、樊城区、谷城县、襄城区、南漳县、宜城市、老河口市)

丹东市(振安区、元宝区、凤城市、宽甸满族自治县、东港市、振兴区)

巴彦淖尔市(五原县、乌拉特中旗、临河区、磴口县、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特前旗)

安阳市(龙安区、林州市、北关区、滑县、内黄县、殷都区、汤阴县、文峰区、安阳县)

济宁市(邹城市、汶上县、任城区、微山县、曲阜市、鱼台县、梁山县、嘉祥县、兖州区、泗水县、金乡县)

辽阳市(白塔区、辽阳县、太子河区、灯塔市、文圣区、弓长岭区、宏伟区)

阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)

广元市(利州区、昭化区、苍溪县、青川县、剑阁县、朝天区、旺苍县)

广州市(白云区、南沙区、增城区、从化区、花都区、黄埔区、越秀区、天河区、番禺区、荔湾区、海珠区)

十堰市(郧西县、房县、张湾区、丹江口市、竹溪县、茅箭区、郧阳区、竹山县)

  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。

  据知情人士透露,美国国防部的三名高级官员因涉嫌未经授权的信息披露被停职,于周五被解雇。

  在周六的一份联合声明中,这些官员声称五角大楼“在我们离职之际用毫无根据的攻击诋毁我们的人格”。

  美媒此前报道,国防部长皮特・赫格塞斯的高级顾问丹・考德威尔因涉嫌未经授权的信息披露接受调查后,在X平台上发布了该声明。赫格塞斯的副幕僚长达林・塞尔尼克以及国防部副部长史蒂夫・范伯格的幕僚长科林・卡罗尔本周也被解雇,他们在声明上签了名。

  这三人写道:“目前,我们仍未被告知究竟为何接受调查,是否仍有正在进行的调查,或者一开始是否真的有对‘泄密’的调查。”他们还补充说:“我们三人都曾身着军装为国家荣誉服务——我们中的两人曾在伊拉克和阿富汗战争中服役。基于我们的共同服役经历,我们明白信息安全的重要性,并每天都在努力保护它。”

  赫格塞斯的幕僚长乔・卡斯珀在3月份宣布,在五角大楼为埃隆・马斯克安排的机密简报被泄露给《纽约时报》后,国防部将展开广泛的泄密调查,包括使用测谎仪。

  这三名被解雇的官员表示他们将继续支持政府,他们写道:“尽管这段经历令人难以忍受,但我们仍然支持特朗普-万斯政府让五角大楼再次强大并通过实力实现和平的使命。我们希望未来能以不同的身份支持这些努力。”

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。

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