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池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)
新乡市(卫辉市、红旗区、牧野区、获嘉县、长垣市、卫滨区、延津县、原阳县、封丘县、凤泉区、新乡县、辉县市)
兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、突泉县)
金华市(婺城区、东阳市、浦江县、武义县、金东区、义乌市、永康市、兰溪市、磐安县)
新疆维吾尔自治区
盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)
淮安市(盱眙县、清江浦区、金湖县、洪泽区、淮安区、淮阴区、涟水县)
山南市(贡嘎县、扎囊县、隆子县、乃东区、琼结县、洛扎县、桑日县、加查县、曲松县、措美县、错那市、浪卡子县)
通化市(辉南县、通化县、二道江区、东昌区、梅河口市、集安市、柳河县)
朔州市(平鲁区、怀仁市、应县、右玉县、山阴县、朔城区)
广安市(岳池县、前锋区、广安区、华蓥市、武胜县、邻水县)
遵义市(赤水市、播州区、红花岗区、绥阳县、正安县、汇川区、桐梓县、仁怀市、习水县、湄潭县、凤冈县、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县)
宿州市(泗县、埇桥区、砀山县、萧县、灵璧县)
衡阳市(珠晖区、南岳区、耒阳市、衡山县、蒸湘区、常宁市、雁峰区、衡南县、祁东县、衡阳县、石鼓区、衡东县)
北京市(海淀区、密云区、东城区、西城区、门头沟区、怀柔区、昌平区、通州区、平谷区、大兴区、朝阳区、丰台区、房山区、延庆区、石景山区、顺义区)
抚州市(南城县、广昌县、金溪县、宜黄县、东乡区、南丰县、临川区、黎川县、资溪县、崇仁县、乐安县)
南充市(仪陇县、嘉陵区、西充县、高坪区、营山县、蓬安县、南部县、顺庆区、阆中市)
忻州市(忻府区、河曲县、五台县、五寨县、原平市、代县、定襄县、偏关县、神池县、繁峙县、保德县、静乐县、宁武县、岢岚县)
克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区)
伊春市(伊美区、铁力市、南岔县、汤旺县、友好区、乌翠区、丰林县、大箐山县、金林区、嘉荫县)
盐城市(东台市、建湖县、大丰区、盐都区、响水县、滨海县、射阳县、阜宁县、亭湖区)
石河子市(胡杨河市、铁门关市、阿拉尔市、可克达拉市、双河市、五家渠市、昆玉市、图木舒克市、白杨市、新星市、北屯市)
深圳市(龙华区、龙岗区、罗湖区、光明区、南山区、宝安区、盐田区、福田区、坪山区)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市、江川区、易门县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、华宁县)
南平市(松溪县、建瓯市、政和县、邵武市、延平区、顺昌县、武夷山市、浦城县、建阳区、光泽县)
安阳市(文峰区、龙安区、滑县、安阳县、林州市、北关区、汤阴县、内黄县、殷都区)
保山市(昌宁县、隆阳区、施甸县、腾冲市、龙陵县)
济源市
宝鸡市(扶风县、凤县、渭滨区、麟游县、陈仓区、千阳县、岐山县、凤翔区、太白县、眉县、金台区、陇县)
邯郸市(邯山区、临漳县、馆陶县、鸡泽县、复兴区、涉县、峰峰矿区、邱县、魏县、武安市、成安县、肥乡区、丛台区、永年区、广平县、磁县、曲周县、大名县)
邢台市(南宫市、清河县、巨鹿县、柏乡县、信都区、任泽区、广宗县、隆尧县、宁晋县、襄都区、平乡县、新河县、内丘县、威县、临西县、南和区、临城县、沙河市)
齐齐哈尔市(讷河市、泰来县、富拉尔基区、依安县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、克东县、龙沙区、拜泉县、富裕县、碾子山区、建华区、昂昂溪区、甘南县、克山县、龙江县)
昌吉回族自治州(昌吉市、阜康市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县)
宜昌市(点军区、西陵区、宜都市、猇亭区、夷陵区、秭归县、伍家岗区、远安县、当阳市、长阳土家族自治县、枝江市、五峰土家族自治县、兴山县)
葫芦岛市(连山区、绥中县、兴城市、南票区、龙港区、建昌县)
佛山市(高明区、顺德区、南海区、三水区、禅城区)
红河哈尼族彝族自治州(绿春县、个旧市、元阳县、建水县、蒙自市、石屏县、泸西县、开远市、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、红河县)
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临沂市(沂南县、河东区、兰山区、临沭县、莒南县、费县、兰陵县、罗庄区、沂水县、平邑县、蒙阴县、郯城县)
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舟山市(嵊泗县、定海区、岱山县、普陀区)
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昭通市(水富市、巧家县、绥江县、镇雄县、威信县、盐津县、彝良县、鲁甸县、昭阳区、永善县、大关县)
兰州市(榆中县、七里河区、皋兰县、安宁区、永登县、西固区、城关区、红古区)
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普洱市(江城哈尼族彝族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)
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迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
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衢州市(柯城区、衢江区、常山县、龙游县、江山市、开化县)
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白银市(景泰县、白银区、平川区、靖远县、会宁县)
儋州市
广西壮族自治区
牡丹江市(爱民区、东宁市、绥芬河市、林口县、海林市、穆棱市、宁安市、东安区、西安区、阳明区)
吕梁市(兴县、方山县、交口县、离石区、石楼县、文水县、临县、岚县、交城县、汾阳市、柳林县、孝义市、中阳县)
德州市(武城县、宁津县、陵城区、庆云县、德城区、平原县、临邑县、夏津县、乐陵市、齐河县、禹城市)
海东市(民和回族土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县)
张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)
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。
新闻结尾
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