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宝鸡市(陇县、凤县、麟游县、渭滨区、金台区、扶风县、眉县、太白县、凤翔区、岐山县、陈仓区、千阳县)
和田地区(于田县、民丰县、策勒县、皮山县、墨玉县、和田市、洛浦县、和田县)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
绍兴市(上虞区、柯桥区、诸暨市、新昌县、嵊州市、越城区)
烟台市(莱山区、蓬莱区、莱州市、龙口市、海阳市、莱阳市、芝罘区、招远市、牟平区、栖霞市、福山区)
宿迁市(泗阳县、泗洪县、沭阳县、宿豫区、宿城区)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、西秀区)
海口市(龙华区、秀英区、美兰区、琼山区)
牡丹江市(西安区、穆棱市、绥芬河市、阳明区、林口县、宁安市、东宁市、东安区、爱民区、海林市)
盐城市(建湖县、射阳县、亭湖区、滨海县、东台市、盐都区、响水县、阜宁县、大丰区)
梧州市(万秀区、蒙山县、岑溪市、藤县、苍梧县、龙圩区、长洲区)
徐州市(新沂市、鼓楼区、邳州市、贾汪区、铜山区、睢宁县、泉山区、沛县、丰县、云龙区)
襄阳市(老河口市、保康县、襄城区、宜城市、樊城区、襄州区、南漳县、枣阳市、谷城县)
马鞍山市(含山县、花山区、和县、当涂县、博望区、雨山区)
临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、永德县、镇康县、云县、凤庆县、沧源佤族自治县)
新乡市(封丘县、新乡县、辉县市、凤泉区、卫滨区、长垣市、卫辉市、原阳县、获嘉县、延津县、红旗区、牧野区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、瑞丽市、盈江县、芒市)
聊城市(临清市、莘县、东昌府区、高唐县、冠县、茌平区、阳谷县、东阿县)
雅安市(荥经县、名山区、石棉县、宝兴县、雨城区、汉源县、芦山县、天全县)
河源市(龙川县、东源县、紫金县、源城区、连平县、和平县)
营口市(大石桥市、盖州市、西市区、老边区、鲅鱼圈区、站前区)
固原市(原州区、西吉县、泾源县、隆德县、彭阳县)
林芝市(工布江达县、墨脱县、察隅县、米林市、朗县、巴宜区、波密县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、乌兰县、天峻县、德令哈市、都兰县、茫崖市)
阿克苏地区(沙雅县、新和县、拜城县、温宿县、阿瓦提县、库车市、乌什县、柯坪县、阿克苏市)
信阳市(平桥区、淮滨县、光山县、罗山县、浉河区、息县、商城县、新县、潢川县、固始县)
鸡西市(滴道区、虎林市、鸡冠区、城子河区、恒山区、梨树区、密山市、麻山区、鸡东县)
保山市(施甸县、昌宁县、隆阳区、龙陵县、腾冲市)
张掖市(山丹县、民乐县、肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、甘州区)
毕节市(七星关区、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、黔西市、织金县、大方县、纳雍县)
怀化市(麻阳苗族自治县、会同县、溆浦县、沅陵县、通道侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、辰溪县、鹤城区、新晃侗族自治县、中方县、靖州苗族侗族自治县)
汉中市(城固县、南郑区、汉台区、西乡县、佛坪县、宁强县、勉县、洋县、略阳县、留坝县、镇巴县)
咸阳市(长武县、永寿县、礼泉县、泾阳县、杨陵区、旬邑县、秦都区、武功县、兴平市、渭城区、三原县、彬州市、乾县、淳化县)
随州市(随县、曾都区、广水市)
苏州市(虎丘区、吴江区、昆山市、姑苏区、太仓市、张家港市、相城区、吴中区、常熟市)
黄石市(铁山区、黄石港区、西塞山区、大冶市、下陆区、阳新县)
南宁市(青秀区、江南区、邕宁区、宾阳县、西乡塘区、良庆区、武鸣区、兴宁区、隆安县、横州市、马山县、上林县)
银川市(永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市)
延边朝鲜族自治州(龙井市、安图县、和龙市、敦化市、汪清县、延吉市、图们市、珲春市)
肇庆市(怀集县、四会市、广宁县、高要区、德庆县、端州区、鼎湖区、封开县)
宜宾市(筠连县、高县、叙州区、南溪区、翠屏区、长宁县、兴文县、屏山县、江安县、珙县)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、伊宁县、昭苏县、巩留县、伊宁市、霍城县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、新源县、尼勒克县)
驻马店市(西平县、上蔡县、泌阳县、新蔡县、确山县、驿城区、正阳县、汝南县、遂平县、平舆县)
天水市(秦州区、麦积区、武山县、清水县、张家川回族自治县、秦安县、甘谷县)
齐齐哈尔市(依安县、昂昂溪区、建华区、龙江县、甘南县、讷河市、富拉尔基区、富裕县、克山县、铁锋区、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、拜泉县、碾子山区、克东县、泰来县)
郴州市(桂阳县、宜章县、永兴县、嘉禾县、汝城县、苏仙区、资兴市、临武县、北湖区、安仁县、桂东县)
海东市(平安区、乐都区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县)
河池市(都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、宜州区、天峨县、南丹县、金城江区、凤山县、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、东兰县)
松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市、乾安县)
来宾市(忻城县、兴宾区、武宣县、金秀瑶族自治县、象州县、合山市)
防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)
甘南藏族自治州(碌曲县、卓尼县、夏河县、迭部县、玛曲县、舟曲县、合作市、临潭县)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、晴隆县、安龙县、普安县、兴义市、兴仁市、册亨县、望谟县)
崇左市(凭祥市、大新县、江州区、扶绥县、天等县、龙州县、宁明县)
鹤壁市(淇县、浚县、鹤山区、山城区、淇滨区)
庆阳市(正宁县、宁县、华池县、环县、庆城县、合水县、西峰区、镇原县)
乌兰察布市(察哈尔右翼后旗、化德县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、商都县、丰镇市、集宁区、卓资县、凉城县、察哈尔右翼前旗、兴和县)
重庆市(城口县、南岸区、潼南区、长寿区、丰都县、忠县、垫江县、云阳县、渝中区、彭水苗族土家族自治县、巫山县、江北区、永川区、铜梁区、梁平区、秀山土家族苗族自治县、江津区、南川区、酉阳土家族苗族自治县、万州区、璧山区、荣昌区、黔江区、大渡口区、奉节县、綦江区、北碚区、巫溪县、涪陵区、巴南区、大足区、九龙坡区、渝北区、开州区、石柱土家族自治县、合川区、沙坪坝区、武隆区)
湛江市(吴川市、赤坎区、麻章区、坡头区、霞山区、雷州市、徐闻县、遂溪县、廉江市)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
沈阳市(法库县、苏家屯区、大东区、皇姑区、康平县、沈北新区、辽中区、于洪区、和平区、浑南区、铁西区、新民市、沈河区)
东莞市
连云港市(灌南县、东海县、海州区、赣榆区、灌云县、连云区)
揭阳市(榕城区、惠来县、揭东区、揭西县、普宁市)
贵阳市(开阳县、修文县、白云区、花溪区、云岩区、息烽县、清镇市、南明区、乌当区、观山湖区)
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锡林郭勒盟(苏尼特左旗、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、多伦县、正镶白旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、二连浩特市)
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安庆市(宜秀区、潜山市、迎江区、岳西县、太湖县、怀宁县、宿松县、大观区、桐城市、望江县)
茂名市(茂南区、化州市、高州市、电白区、信宜市)
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。
新闻结尾
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