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铁岭市(昌图县、调兵山市、银州区、开原市、铁岭县、西丰县、清河区)
佛山市(高明区、顺德区、南海区、禅城区、三水区)
安阳市(北关区、安阳县、文峰区、内黄县、汤阴县、龙安区、滑县、殷都区、林州市)
绵阳市(游仙区、涪城区、盐亭县、三台县、北川羌族自治县、梓潼县、平武县、江油市、安州区)
喀什地区(喀什市、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、疏附县、麦盖提县、巴楚县、英吉沙县、岳普湖县、疏勒县、莎车县、泽普县)
宿州市(泗县、萧县、砀山县、埇桥区、灵璧县)
九江市(永修县、濂溪区、德安县、庐山市、共青城市、柴桑区、湖口县、瑞昌市、修水县、都昌县、彭泽县、武宁县、浔阳区)
温州市(文成县、永嘉县、平阳县、瓯海区、苍南县、龙港市、泰顺县、龙湾区、瑞安市、洞头区、鹿城区、乐清市)
凉山彝族自治州(布拖县、盐源县、木里藏族自治县、宁南县、喜德县、会理市、会东县、金阳县、冕宁县、甘洛县、昭觉县、美姑县、雷波县、西昌市、普格县、越西县、德昌县)
白山市(抚松县、临江市、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区)
咸宁市(通山县、咸安区、通城县、崇阳县、赤壁市、嘉鱼县)
保定市(安国市、定兴县、涞源县、满城区、蠡县、雄县、博野县、莲池区、阜平县、容城县、清苑区、唐县、涞水县、望都县、高阳县、高碑店市、定州市、徐水区、曲阳县、涿州市、竞秀区、安新县、顺平县、易县)
邯郸市(成安县、大名县、峰峰矿区、曲周县、丛台区、永年区、肥乡区、邱县、复兴区、磁县、临漳县、武安市、涉县、馆陶县、广平县、魏县、邯山区、鸡泽县)
四平市(铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、梨树县)
张家界市(桑植县、慈利县、武陵源区、永定区)
宁夏回族自治区
铜川市(耀州区、王益区、宜君县、印台区)
内江市(东兴区、资中县、隆昌市、市中区、威远县)
梅州市(兴宁市、五华县、丰顺县、梅江区、大埔县、蕉岭县、梅县区、平远县)
日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)
西藏自治区
汉中市(西乡县、南郑区、洋县、勉县、宁强县、城固县、汉台区、留坝县、佛坪县、镇巴县、略阳县)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)
贵港市(平南县、港北区、桂平市、港南区、覃塘区)
攀枝花市(东区、西区、米易县、盐边县、仁和区)
永州市(新田县、祁阳市、江永县、双牌县、道县、蓝山县、冷水滩区、零陵区、东安县、江华瑶族自治县、宁远县)
沧州市(河间市、青县、盐山县、南皮县、沧县、献县、东光县、海兴县、泊头市、任丘市、肃宁县、运河区、吴桥县、新华区、黄骅市、孟村回族自治县)
遂宁市(船山区、蓬溪县、射洪市、安居区、大英县)
丽水市(松阳县、遂昌县、莲都区、缙云县、云和县、庆元县、龙泉市、景宁畲族自治县、青田县)
山南市(琼结县、扎囊县、贡嘎县、曲松县、措美县、桑日县、浪卡子县、错那市、加查县、乃东区、隆子县、洛扎县)
楚雄彝族自治州(元谋县、楚雄市、牟定县、姚安县、双柏县、武定县、大姚县、南华县、永仁县、禄丰市)
阜新市(彰武县、阜新蒙古族自治县、清河门区、细河区、太平区、海州区、新邱区)
连云港市(海州区、赣榆区、灌南县、连云区、灌云县、东海县)
六安市(裕安区、叶集区、金安区、霍邱县、霍山县、金寨县、舒城县)
咸阳市(泾阳县、长武县、武功县、杨陵区、三原县、秦都区、礼泉县、永寿县、兴平市、彬州市、旬邑县、渭城区、乾县、淳化县)
杭州市(临安区、上城区、钱塘区、西湖区、萧山区、富阳区、余杭区、滨江区、桐庐县、建德市、临平区、拱墅区、淳安县)
香港特别行政区
龙岩市(武平县、漳平市、永定区、上杭县、连城县、新罗区、长汀县)
云浮市(云城区、云安区、郁南县、罗定市、新兴县)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
铜仁市(印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、思南县、万山区、碧江区、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、石阡县、德江县、江口县)
晋中市(榆次区、昔阳县、祁县、寿阳县、榆社县、介休市、太谷区、平遥县、左权县、灵石县、和顺县)
泰州市(兴化市、靖江市、海陵区、高港区、泰兴市、姜堰区)
柳州市(融安县、鱼峰区、柳北区、鹿寨县、柳南区、柳城县、柳江区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区)
宜昌市(远安县、当阳市、秭归县、长阳土家族自治县、猇亭区、夷陵区、枝江市、伍家岗区、西陵区、兴山县、五峰土家族自治县、点军区、宜都市)
衡阳市(石鼓区、衡东县、衡阳县、耒阳市、祁东县、雁峰区、衡南县、衡山县、珠晖区、蒸湘区、常宁市、南岳区)
东营市(东营区、河口区、利津县、垦利区、广饶县)
达州市(大竹县、宣汉县、达川区、渠县、通川区、万源市、开江县)
昭通市(盐津县、绥江县、大关县、水富市、彝良县、永善县、巧家县、昭阳区、鲁甸县、威信县、镇雄县)
珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)
盐城市(亭湖区、阜宁县、盐都区、东台市、响水县、大丰区、滨海县、射阳县、建湖县)
昌都市(丁青县、边坝县、洛隆县、察雅县、卡若区、八宿县、左贡县、芒康县、江达县、类乌齐县、贡觉县)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、阿尔山市、乌兰浩特市)
南宁市(上林县、青秀区、西乡塘区、武鸣区、江南区、马山县、隆安县、兴宁区、横州市、宾阳县、良庆区、邕宁区)
肇庆市(端州区、四会市、封开县、怀集县、德庆县、广宁县、鼎湖区、高要区)
怀化市(沅陵县、通道侗族自治县、鹤城区、洪江市、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、中方县、会同县、辰溪县、麻阳苗族自治县)
保山市(施甸县、昌宁县、隆阳区、龙陵县、腾冲市)
张家口市(蔚县、尚义县、涿鹿县、赤城县、宣化区、张北县、崇礼区、桥东区、怀安县、阳原县、桥西区、万全区、沽源县、怀来县、康保县、下花园区)
毕节市(七星关区、大方县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、赫章县、金沙县、黔西市)
新疆维吾尔自治区
包头市(土默特右旗、青山区、固阳县、东河区、白云鄂博矿区、九原区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区)
信阳市(息县、固始县、潢川县、商城县、新县、浉河区、罗山县、光山县、平桥区、淮滨县)
南充市(仪陇县、阆中市、西充县、营山县、高坪区、顺庆区、南部县、蓬安县、嘉陵区)
襄阳市(南漳县、宜城市、樊城区、襄城区、谷城县、枣阳市、老河口市、保康县、襄州区)
辽阳市(白塔区、太子河区、文圣区、宏伟区、弓长岭区、辽阳县、灯塔市)
上饶市(婺源县、德兴市、鄱阳县、横峰县、万年县、弋阳县、铅山县、余干县、信州区、广信区、玉山县、广丰区)
长治市(黎城县、襄垣县、长子县、沁源县、潞州区、上党区、屯留区、平顺县、武乡县、沁县、壶关县、潞城区)
锦州市(北镇市、义县、凌河区、古塔区、凌海市、黑山县、太和区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
嘉峪关市
内蒙古自治区
白银市(靖远县、景泰县、平川区、会宁县、白银区)
本溪市(南芬区、平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区、明山区)
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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。
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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