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三明市(泰宁县、永安市、尤溪县、将乐县、三元区、宁化县、沙县区、建宁县、清流县、大田县、明溪县)

无锡市(宜兴市、惠山区、梁溪区、新吴区、江阴市、锡山区、滨湖区)

赣州市(龙南市、会昌县、大余县、定南县、南康区、瑞金市、宁都县、崇义县、信丰县、石城县、安远县、全南县、章贡区、于都县、赣县区、兴国县、上犹县、寻乌县)

荆州市(洪湖市、沙市区、江陵县、监利市、石首市、公安县、荆州区、松滋市)  太原市(晋源区、杏花岭区、万柏林区、尖草坪区、清徐县、古交市、阳曲县、娄烦县、小店区、迎泽区)

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

大理白族自治州(洱源县、宾川县、永平县、南涧彝族自治县、祥云县、大理市、漾濞彝族自治县、云龙县、鹤庆县、剑川县、巍山彝族回族自治县、弥渡县)

随州市(广水市、曾都区、随县)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、都兰县、天峻县、格尔木市、德令哈市、茫崖市)  泉州市(安溪县、金门县、德化县、石狮市、鲤城区、惠安县、洛江区、丰泽区、泉港区、晋江市、南安市、永春县)

吉林市(船营区、永吉县、丰满区、桦甸市、蛟河市、舒兰市、磐石市、龙潭区、昌邑区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

锦州市(黑山县、古塔区、太和区、凌海市、北镇市、义县、凌河区)

漳州市(平和县、长泰区、龙文区、诏安县、东山县、云霄县、漳浦县、芗城区、华安县、龙海区、南靖县)

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

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

镇江市(润州区、句容市、丹阳市、扬中市、京口区、丹徒区)

白城市(大安市、镇赉县、通榆县、洮南市、洮北区)

果洛藏族自治州(达日县、玛多县、班玛县、久治县、玛沁县、甘德县)

沈阳市(法库县、浑南区、沈北新区、和平区、苏家屯区、沈河区、辽中区、新民市、于洪区、皇姑区、铁西区、康平县、大东区)

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

十堰市(竹山县、郧阳区、茅箭区、丹江口市、郧西县、张湾区、竹溪县、房县)

阳泉市(矿区、盂县、城区、平定县、郊区)

合肥市(庐阳区、长丰县、肥东县、包河区、巢湖市、瑶海区、庐江县、蜀山区、肥西县)

怀化市(中方县、沅陵县、洪江市、芷江侗族自治县、鹤城区、辰溪县、会同县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县)

台州市(玉环市、路桥区、天台县、仙居县、温岭市、黄岩区、临海市、三门县、椒江区)

白山市(靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、抚松县)

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

阜新市(阜新蒙古族自治县、海州区、新邱区、太平区、清河门区、细河区、彰武县)

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濮阳市(华龙区、濮阳县、范县、南乐县、清丰县、台前县)

蚌埠市(固镇县、怀远县、龙子湖区、淮上区、禹会区、蚌山区、五河县)

马鞍山市(花山区、当涂县、雨山区、和县、博望区、含山县)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、晴隆县、贞丰县、兴义市、兴仁市、册亨县、望谟县、普安县)  佛山市(三水区、禅城区、南海区、顺德区、高明区)

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

湘潭市(湘潭县、雨湖区、湘乡市、岳塘区、韶山市)

嘉峪关市丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

鹤岗市(兴安区、东山区、萝北县、兴山区、向阳区、工农区、南山区、绥滨县)  白银市(白银区、靖远县、平川区、会宁县、景泰县)

宝鸡市(麟游县、陈仓区、金台区、岐山县、太白县、凤县、眉县、陇县、凤翔区、渭滨区、千阳县、扶风县)

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

盐城市(响水县、盐都区、滨海县、东台市、阜宁县、大丰区、亭湖区、射阳县、建湖县)荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、东宝区、京山市)

南昌市(安义县、东湖区、西湖区、新建区、红谷滩区、青云谱区、进贤县、南昌县、青山湖区)

厦门市(集美区、同安区、海沧区、湖里区、思明区、翔安区)

咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、通城县、赤壁市、通山县、咸安区)

桂林市(秀峰区、临桂区、兴安县、全州县、雁山区、资源县、恭城瑶族自治县、阳朔县、叠彩区、平乐县、七星区、龙胜各族自治县、象山区、荔浦市、灵川县、灌阳县、永福县)

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

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

海东市(民和回族土族自治县、平安区、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县)

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

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

崇左市(天等县、扶绥县、龙州县、江州区、凭祥市、大新县、宁明县)

渭南市(华阴市、潼关县、富平县、临渭区、华州区、大荔县、合阳县、韩城市、澄城县、蒲城县、白水县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市)

金昌市(永昌县、金川区)

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

牡丹江市(西安区、穆棱市、宁安市、阳明区、林口县、绥芬河市、爱民区、海林市、东宁市、东安区)

　　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。