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普洱市(景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县)
邯郸市(永年区、邯山区、涉县、大名县、肥乡区、武安市、丛台区、魏县、鸡泽县、邱县、广平县、曲周县、馆陶县、复兴区、成安县、临漳县、峰峰矿区、磁县)
中山市
平凉市(静宁县、崇信县、灵台县、崆峒区、泾川县、华亭市、庄浪县)
芜湖市(弋江区、南陵县、无为市、鸠江区、繁昌区、镜湖区、湾沚区)
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
苏州市(吴中区、张家港市、吴江区、常熟市、昆山市、太仓市、虎丘区、姑苏区、相城区)
绵阳市(三台县、安州区、盐亭县、游仙区、北川羌族自治县、平武县、涪城区、江油市、梓潼县)
鸡西市(城子河区、虎林市、梨树区、恒山区、麻山区、密山市、鸡冠区、滴道区、鸡东县)
蚌埠市(怀远县、蚌山区、禹会区、五河县、淮上区、龙子湖区、固镇县)
湛江市(霞山区、坡头区、吴川市、麻章区、赤坎区、雷州市、遂溪县、徐闻县、廉江市)
巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、若羌县、且末县、库尔勒市、焉耆回族自治县、和静县、轮台县、尉犁县、博湖县)
忻州市(定襄县、偏关县、五寨县、繁峙县、神池县、五台县、河曲县、代县、宁武县、静乐县、保德县、岢岚县、忻府区、原平市)
宁波市(宁海县、余姚市、北仑区、慈溪市、奉化区、江北区、镇海区、海曙区、鄞州区、象山县)
海东市(互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)
重庆市(南岸区、北碚区、垫江县、城口县、潼南区、石柱土家族自治县、巴南区、南川区、合川区、沙坪坝区、大渡口区、璧山区、梁平区、九龙坡区、忠县、彭水苗族土家族自治县、黔江区、渝北区、开州区、酉阳土家族苗族自治县、云阳县、秀山土家族苗族自治县、渝中区、武隆区、綦江区、巫山县、江北区、涪陵区、奉节县、丰都县、永川区、荣昌区、万州区、巫溪县、大足区、铜梁区、长寿区、江津区)
哈尔滨市(香坊区、木兰县、阿城区、巴彦县、延寿县、双城区、南岗区、依兰县、道里区、尚志市、宾县、平房区、方正县、通河县、道外区、呼兰区、五常市、松北区)
金华市(浦江县、兰溪市、义乌市、东阳市、永康市、磐安县、武义县、婺城区、金东区)
厦门市(海沧区、翔安区、集美区、同安区、湖里区、思明区)
贵阳市(白云区、乌当区、开阳县、云岩区、花溪区、观山湖区、息烽县、清镇市、修文县、南明区)
武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)
百色市(靖西市、田东县、平果市、乐业县、西林县、那坡县、田林县、德保县、右江区、凌云县、田阳区、隆林各族自治县)
长春市(朝阳区、榆树市、南关区、德惠市、九台区、农安县、双阳区、公主岭市、宽城区、二道区、绿园区)
呼和浩特市(回民区、玉泉区、赛罕区、托克托县、新城区、清水河县、武川县、和林格尔县、土默特左旗)
汉中市(西乡县、宁强县、佛坪县、略阳县、留坝县、勉县、洋县、南郑区、城固县、汉台区、镇巴县)
驻马店市(泌阳县、汝南县、遂平县、正阳县、确山县、上蔡县、新蔡县、平舆县、驿城区、西平县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、芒市、梁河县、盈江县)
东营市(垦利区、东营区、利津县、河口区、广饶县)
塔城地区(裕民县、托里县、沙湾市、额敏县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市)
兰州市(七里河区、红古区、榆中县、城关区、永登县、西固区、皋兰县、安宁区)
自贡市(贡井区、富顺县、荣县、大安区、沿滩区、自流井区)
青岛市(黄岛区、胶州市、即墨区、市南区、平度市、李沧区、市北区、城阳区、莱西市、崂山区)
阿勒泰地区(布尔津县、吉木乃县、青河县、哈巴河县、富蕴县、阿勒泰市、福海县)
庆阳市(镇原县、西峰区、庆城县、宁县、环县、合水县、正宁县、华池县)
东莞市
玉溪市(澄江市、峨山彝族自治县、华宁县、红塔区、易门县、江川区、新平彝族傣族自治县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
白银市(白银区、景泰县、靖远县、会宁县、平川区)
济宁市(曲阜市、鱼台县、兖州区、微山县、邹城市、梁山县、任城区、嘉祥县、金乡县、汶上县、泗水县)
阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)
宣城市(宣州区、郎溪县、绩溪县、泾县、宁国市、广德市、旌德县)
阿坝藏族羌族自治州(金川县、理县、茂县、松潘县、阿坝县、九寨沟县、黑水县、若尔盖县、汶川县、小金县、红原县、壤塘县、马尔康市)
大同市(平城区、天镇县、云州区、新荣区、云冈区、左云县、阳高县、浑源县、广灵县、灵丘县)
嘉兴市(秀洲区、桐乡市、平湖市、南湖区、海盐县、海宁市、嘉善县)
喀什地区(莎车县、岳普湖县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、疏附县、英吉沙县、麦盖提县、巴楚县、疏勒县、泽普县、叶城县)
宜昌市(宜都市、枝江市、秭归县、伍家岗区、点军区、五峰土家族自治县、当阳市、夷陵区、长阳土家族自治县、猇亭区、兴山县、远安县、西陵区)
凉山彝族自治州(德昌县、昭觉县、普格县、越西县、会东县、冕宁县、雷波县、美姑县、喜德县、甘洛县、金阳县、西昌市、布拖县、宁南县、盐源县、会理市、木里藏族自治县)
菏泽市(东明县、单县、成武县、曹县、定陶区、牡丹区、郓城县、巨野县、鄄城县)
大理白族自治州(大理市、鹤庆县、漾濞彝族自治县、云龙县、洱源县、宾川县、剑川县、永平县、巍山彝族回族自治县、祥云县、南涧彝族自治县、弥渡县)
梅州市(五华县、大埔县、兴宁市、平远县、蕉岭县、丰顺县、梅江区、梅县区)
绍兴市(新昌县、嵊州市、上虞区、诸暨市、柯桥区、越城区)
内蒙古自治区
辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
商丘市(睢县、虞城县、民权县、夏邑县、宁陵县、柘城县、梁园区、永城市、睢阳区)
淮北市(濉溪县、烈山区、相山区、杜集区)
合肥市(肥西县、蜀山区、庐阳区、瑶海区、长丰县、庐江县、包河区、巢湖市、肥东县)
安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、普定县)
赣州市(石城县、全南县、兴国县、定南县、大余县、寻乌县、信丰县、上犹县、宁都县、会昌县、安远县、章贡区、南康区、龙南市、于都县、赣县区、崇义县、瑞金市)
酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、玉门市、敦煌市)
烟台市(莱山区、牟平区、龙口市、莱阳市、莱州市、栖霞市、芝罘区、蓬莱区、福山区、海阳市、招远市)
铜仁市(德江县、万山区、思南县、松桃苗族自治县、碧江区、石阡县、印江土家族苗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县)
通化市(辉南县、东昌区、柳河县、集安市、梅河口市、二道江区、通化县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
长沙市(天心区、岳麓区、宁乡市、长沙县、开福区、芙蓉区、浏阳市、雨花区、望城区)
阿里地区(噶尔县、普兰县、革吉县、日土县、札达县、措勤县、改则县)
德阳市(绵竹市、中江县、什邡市、广汉市、旌阳区、罗江区)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、福泉市、龙里县、荔波县、惠水县、独山县、瓮安县、平塘县、长顺县、贵定县、都匀市、三都水族自治县)
铜陵市(铜官区、枞阳县、郊区、义安区)
沈阳市(和平区、大东区、于洪区、沈河区、新民市、法库县、康平县、沈北新区、浑南区、皇姑区、辽中区、铁西区、苏家屯区)
平顶山市(舞钢市、新华区、郏县、湛河区、鲁山县、叶县、卫东区、石龙区、宝丰县、汝州市)
韶关市(曲江区、乳源瑶族自治县、始兴县、南雄市、新丰县、浈江区、武江区、仁化县、乐昌市、翁源县)
萍乡市(莲花县、湘东区、芦溪县、安源区、上栗县)
鹤壁市(淇县、淇滨区、山城区、鹤山区、浚县)
临夏回族自治州(东乡族自治县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、临夏县、广河县、康乐县、永靖县)
常德市(澧县、桃源县、汉寿县、石门县、临澧县、津市市、安乡县、武陵区、鼎城区)
黄石市(黄石港区、西塞山区、大冶市、铁山区、阳新县、下陆区)
长治市(屯留区、长子县、沁源县、沁县、襄垣县、黎城县、壶关县、平顺县、潞城区、武乡县、上党区、潞州区)
衢州市(常山县、柯城区、衢江区、开化县、江山市、龙游县)
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昌吉回族自治州(奇台县、阜康市、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、昌吉市、玛纳斯县、吉木萨尔县)
乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、凉城县、兴和县、商都县、察哈尔右翼前旗、集宁区、丰镇市、卓资县、化德县、察哈尔右翼后旗、四子王旗)
咸阳市(杨陵区、旬邑县、秦都区、礼泉县、淳化县、永寿县、泾阳县、渭城区、武功县、三原县、兴平市、彬州市、长武县、乾县)
张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)
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开封市(祥符区、顺河回族区、兰考县、禹王台区、龙亭区、鼓楼区、尉氏县、杞县、通许县)
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株洲市(茶陵县、天元区、荷塘区、芦淞区、渌口区、攸县、石峰区、炎陵县、醴陵市)
定西市(渭源县、临洮县、陇西县、通渭县、漳县、安定区、岷县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
西藏自治区
运城市(永济市、垣曲县、闻喜县、万荣县、芮城县、盐湖区、稷山县、夏县、绛县、临猗县、河津市、平陆县、新绛县)
荆门市(东宝区、京山市、掇刀区、沙洋县、钟祥市)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
晋城市(泽州县、阳城县、高平市、城区、沁水县、陵川县)
鄂尔多斯市(杭锦旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、东胜区、乌审旗、康巴什区、达拉特旗、准格尔旗、鄂托克前旗)
山南市(曲松县、措美县、贡嘎县、隆子县、桑日县、浪卡子县、扎囊县、琼结县、加查县、洛扎县、乃东区、错那市)
太原市(阳曲县、古交市、尖草坪区、晋源区、杏花岭区、迎泽区、万柏林区、清徐县、小店区、娄烦县)
周口市(商水县、鹿邑县、郸城县、扶沟县、淮阳区、西华县、太康县、川汇区、沈丘县、项城市)
吴忠市(利通区、同心县、盐池县、红寺堡区、青铜峡市)
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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