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上海市(静安区、浦东新区、杨浦区、金山区、嘉定区、徐汇区、青浦区、崇明区、黄浦区、普陀区、奉贤区、长宁区、宝山区、闵行区、虹口区、松江区)
抚顺市(望花区、东洲区、清原满族自治县、新抚区、抚顺县、顺城区、新宾满族自治县)
湛江市(吴川市、廉江市、坡头区、赤坎区、麻章区、霞山区、遂溪县、徐闻县、雷州市)
长治市(平顺县、壶关县、潞州区、沁源县、长子县、上党区、襄垣县、沁县、武乡县、屯留区、潞城区、黎城县)
泰州市(高港区、姜堰区、泰兴市、靖江市、兴化市、海陵区)
宜宾市(筠连县、叙州区、南溪区、高县、长宁县、屏山县、江安县、兴文县、翠屏区、珙县)
香港特别行政区
淮南市(寿县、谢家集区、八公山区、潘集区、田家庵区、大通区、凤台县)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭西县、揭东区、榕城区)
攀枝花市(米易县、仁和区、东区、盐边县、西区)
荆州市(沙市区、荆州区、公安县、松滋市、监利市、洪湖市、石首市、江陵县)
辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、共和县、兴海县、同德县)
阿克苏地区(柯坪县、温宿县、乌什县、沙雅县、库车市、阿瓦提县、拜城县、阿克苏市、新和县)
达州市(通川区、宣汉县、大竹县、渠县、万源市、开江县、达川区)
武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)
贵阳市(观山湖区、开阳县、息烽县、乌当区、清镇市、修文县、白云区、南明区、云岩区、花溪区)
恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、宣恩县、利川市、巴东县、建始县、咸丰县、恩施市、来凤县)
枣庄市(山亭区、滕州市、市中区、台儿庄区、薛城区、峄城区)
黄冈市(团风县、罗田县、黄州区、英山县、麻城市、蕲春县、黄梅县、红安县、浠水县、武穴市)
盐城市(射阳县、滨海县、亭湖区、阜宁县、盐都区、东台市、响水县、大丰区、建湖县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县)
昭通市(彝良县、鲁甸县、绥江县、盐津县、昭阳区、水富市、威信县、永善县、镇雄县、大关县、巧家县)
柳州市(柳南区、鹿寨县、融水苗族自治县、融安县、柳江区、鱼峰区、柳北区、三江侗族自治县、柳城县、城中区)
石河子市(新星市、北屯市、铁门关市、昆玉市、阿拉尔市、双河市、图木舒克市、白杨市、可克达拉市、胡杨河市、五家渠市)
那曲市(双湖县、班戈县、安多县、嘉黎县、巴青县、申扎县、索县、尼玛县、色尼区、比如县、聂荣县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、泸溪县、保靖县、吉首市、凤凰县、花垣县、龙山县、古丈县)
日喀则市(桑珠孜区、康马县、定日县、仁布县、萨迦县、吉隆县、亚东县、南木林县、岗巴县、萨嘎县、仲巴县、定结县、谢通门县、白朗县、拉孜县、江孜县、聂拉木县、昂仁县)
惠州市(惠城区、惠阳区、博罗县、龙门县、惠东县)
泰安市(岱岳区、肥城市、宁阳县、东平县、泰山区、新泰市)
青岛市(即墨区、崂山区、李沧区、黄岛区、市南区、城阳区、莱西市、市北区、胶州市、平度市)
佛山市(禅城区、南海区、顺德区、高明区、三水区)
乐山市(峨眉山市、井研县、马边彝族自治县、犍为县、峨边彝族自治县、五通桥区、金口河区、沐川县、市中区、沙湾区、夹江县)
汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)
广西壮族自治区
金昌市(永昌县、金川区)
鹤岗市(东山区、工农区、兴安区、绥滨县、萝北县、南山区、向阳区、兴山区)
西宁市(湟源县、湟中区、城中区、城北区、大通回族土族自治县、城东区、城西区)
吴忠市(青铜峡市、同心县、红寺堡区、利通区、盐池县)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
平顶山市(石龙区、宝丰县、新华区、郏县、叶县、舞钢市、汝州市、湛河区、卫东区、鲁山县)
娄底市(双峰县、涟源市、冷水江市、新化县、娄星区)
温州市(洞头区、苍南县、瓯海区、鹿城区、瑞安市、文成县、乐清市、泰顺县、龙湾区、永嘉县、龙港市、平阳县)
宝鸡市(扶风县、凤县、陇县、凤翔区、金台区、千阳县、太白县、眉县、岐山县、渭滨区、陈仓区、麟游县)
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福州市(长乐区、马尾区、连江县、罗源县、闽清县、仓山区、晋安区、闽侯县、鼓楼区、福清市、台江区、永泰县、平潭县)
双鸭山市(集贤县、尖山区、四方台区、宝清县、岭东区、饶河县、宝山区、友谊县)
太原市(杏花岭区、小店区、尖草坪区、迎泽区、娄烦县、万柏林区、阳曲县、古交市、清徐县、晋源区)
三明市(大田县、将乐县、建宁县、永安市、三元区、明溪县、宁化县、清流县、沙县区、泰宁县、尤溪县)
焦作市(沁阳市、孟州市、山阳区、博爱县、武陟县、温县、中站区、解放区、修武县、马村区)
宁夏回族自治区
西藏自治区
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、黑水县、金川县、小金县、茂县、若尔盖县、马尔康市、阿坝县、松潘县、九寨沟县、理县、红原县、汶川县)
淄博市(淄川区、桓台县、高青县、临淄区、博山区、周村区、沂源县、张店区)
海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)
德州市(武城县、庆云县、平原县、乐陵市、临邑县、德城区、禹城市、夏津县、宁津县、陵城区、齐河县)
营口市(盖州市、西市区、老边区、鲅鱼圈区、大石桥市、站前区)
宁德市(屏南县、霞浦县、古田县、寿宁县、福安市、蕉城区、周宁县、柘荣县、福鼎市)
山南市(措美县、隆子县、扎囊县、乃东区、贡嘎县、琼结县、错那市、桑日县、曲松县、加查县、洛扎县、浪卡子县)
聊城市(东阿县、东昌府区、冠县、阳谷县、临清市、茌平区、莘县、高唐县)
南阳市(唐河县、卧龙区、宛城区、西峡县、新野县、社旗县、内乡县、镇平县、邓州市、桐柏县、方城县、淅川县、南召县)
玉林市(北流市、福绵区、兴业县、玉州区、容县、博白县、陆川县)
开封市(鼓楼区、龙亭区、祥符区、尉氏县、禹王台区、杞县、通许县、顺河回族区、兰考县)
烟台市(莱州市、莱阳市、招远市、牟平区、栖霞市、海阳市、福山区、蓬莱区、莱山区、龙口市、芝罘区)
定西市(漳县、渭源县、通渭县、安定区、岷县、陇西县、临洮县)
阿里地区(普兰县、措勤县、改则县、噶尔县、札达县、日土县、革吉县)
三门峡市(卢氏县、陕州区、义马市、渑池县、灵宝市、湖滨区)
通化市(二道江区、辉南县、梅河口市、东昌区、集安市、通化县、柳河县)
济源市
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
六安市(霍邱县、舒城县、霍山县、金安区、金寨县、裕安区、叶集区)
芜湖市(无为市、鸠江区、弋江区、镜湖区、南陵县、湾沚区、繁昌区)
孝感市(汉川市、云梦县、应城市、孝南区、安陆市、孝昌县、大悟县)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、盈江县、瑞丽市、芒市)
湖州市(安吉县、吴兴区、德清县、长兴县、南浔区)
郑州市(二七区、惠济区、金水区、新郑市、巩义市、新密市、荥阳市、中原区、中牟县、登封市、上街区、管城回族区)
固原市(隆德县、泾源县、西吉县、彭阳县、原州区)
阳泉市(平定县、郊区、城区、矿区、盂县)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、洱源县、永平县、剑川县、祥云县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、云龙县、大理市、宾川县)
陇南市(武都区、西和县、宕昌县、两当县、徽县、礼县、康县、文县、成县)
上饶市(横峰县、信州区、德兴市、鄱阳县、铅山县、广信区、万年县、余干县、弋阳县、婺源县、广丰区、玉山县)
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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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