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大理白族自治州(永平县、弥渡县、大理市、南涧彝族自治县、宾川县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、祥云县、洱源县、云龙县、剑川县、鹤庆县)
佛山市(顺德区、三水区、南海区、高明区、禅城区)
莆田市(秀屿区、仙游县、涵江区、城厢区、荔城区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)
平顶山市(汝州市、湛河区、鲁山县、郏县、舞钢市、卫东区、叶县、宝丰县、石龙区、新华区)
孝感市(应城市、孝南区、云梦县、大悟县、安陆市、汉川市、孝昌县)
荆门市(沙洋县、钟祥市、掇刀区、东宝区、京山市)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
兴安盟(乌兰浩特市、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗)
苏州市(太仓市、虎丘区、常熟市、吴江区、昆山市、姑苏区、吴中区、相城区、张家港市)
抚顺市(新宾满族自治县、抚顺县、清原满族自治县、新抚区、望花区、东洲区、顺城区)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
抚州市(广昌县、南城县、宜黄县、乐安县、金溪县、东乡区、资溪县、崇仁县、临川区、黎川县、南丰县)
丹东市(凤城市、元宝区、东港市、振安区、宽甸满族自治县、振兴区)
五指山市(东方市、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、琼海市、屯昌县、临高县、澄迈县、乐东黎族自治县、文昌市、万宁市、琼中黎族苗族自治县、定安县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县)
信阳市(息县、淮滨县、商城县、光山县、固始县、浉河区、罗山县、潢川县、新县、平桥区)
扬州市(邗江区、高邮市、广陵区、仪征市、宝应县、江都区)
来宾市(兴宾区、武宣县、金秀瑶族自治县、合山市、象州县、忻城县)
湘西土家族苗族自治州(保靖县、吉首市、永顺县、花垣县、泸溪县、古丈县、龙山县、凤凰县)
深圳市(光明区、罗湖区、盐田区、龙岗区、宝安区、南山区、龙华区、坪山区、福田区)
商丘市(民权县、睢县、梁园区、夏邑县、柘城县、虞城县、宁陵县、睢阳区、永城市)
昆明市(盘龙区、宜良县、五华区、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、呈贡区、东川区、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、官渡区、安宁市、富民县、西山区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县)
黄山市(黟县、祁门县、歙县、徽州区、屯溪区、黄山区、休宁县)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、建水县、泸西县、个旧市、开远市、蒙自市、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、弥勒市、红河县、元阳县)
茂名市(电白区、茂南区、化州市、信宜市、高州市)
漳州市(龙文区、漳浦县、诏安县、龙海区、云霄县、芗城区、华安县、南靖县、东山县、长泰区、平和县)
株洲市(天元区、茶陵县、石峰区、炎陵县、攸县、醴陵市、渌口区、荷塘区、芦淞区)
宿迁市(宿豫区、泗洪县、泗阳县、宿城区、沭阳县)
白银市(景泰县、靖远县、会宁县、白银区、平川区)
雅安市(芦山县、荥经县、雨城区、宝兴县、名山区、汉源县、石棉县、天全县)
张掖市(民乐县、高台县、临泽县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县)
香港特别行政区
常德市(汉寿县、石门县、安乡县、桃源县、武陵区、津市市、鼎城区、澧县、临澧县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
长沙市(长沙县、浏阳市、雨花区、望城区、芙蓉区、开福区、天心区、岳麓区、宁乡市)
广元市(苍溪县、剑阁县、旺苍县、利州区、昭化区、青川县、朝天区)
中山市
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
咸阳市(礼泉县、乾县、旬邑县、永寿县、彬州市、渭城区、兴平市、武功县、淳化县、杨陵区、三原县、秦都区、泾阳县、长武县)
马鞍山市(和县、博望区、雨山区、当涂县、含山县、花山区)
渭南市(白水县、澄城县、临渭区、蒲城县、韩城市、潼关县、大荔县、华州区、合阳县、华阴市、富平县)
忻州市(静乐县、偏关县、忻府区、代县、保德县、河曲县、五台县、宁武县、原平市、岢岚县、神池县、定襄县、繁峙县、五寨县)
呼和浩特市(玉泉区、土默特左旗、赛罕区、新城区、和林格尔县、武川县、托克托县、清水河县、回民区)
柳州市(鱼峰区、柳北区、柳江区、柳城县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、鹿寨县、城中区、融安县、柳南区)
南昌市(新建区、红谷滩区、青云谱区、西湖区、南昌县、东湖区、青山湖区、进贤县、安义县)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴仁市、贞丰县、兴义市、安龙县、普安县、晴隆县、望谟县)
运城市(河津市、垣曲县、平陆县、万荣县、夏县、芮城县、稷山县、绛县、永济市、临猗县、盐湖区、闻喜县、新绛县)
蚌埠市(固镇县、龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区、怀远县、五河县)
九江市(湖口县、修水县、德安县、永修县、彭泽县、瑞昌市、庐山市、共青城市、都昌县、柴桑区、浔阳区、濂溪区、武宁县)
北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)
六安市(霍邱县、金安区、裕安区、舒城县、金寨县、叶集区、霍山县)
郑州市(登封市、金水区、上街区、二七区、中牟县、管城回族区、荥阳市、中原区、新郑市、巩义市、新密市、惠济区)
保山市(施甸县、隆阳区、龙陵县、腾冲市、昌宁县)
宝鸡市(太白县、千阳县、扶风县、麟游县、凤翔区、陈仓区、金台区、渭滨区、眉县、陇县、凤县、岐山县)
鞍山市(千山区、铁东区、岫岩满族自治县、立山区、铁西区、台安县、海城市)
南阳市(方城县、淅川县、唐河县、卧龙区、内乡县、宛城区、南召县、镇平县、社旗县、邓州市、桐柏县、新野县、西峡县)
盘锦市(双台子区、盘山县、大洼区、兴隆台区)
庆阳市(庆城县、宁县、正宁县、华池县、合水县、镇原县、环县、西峰区)
上海市(青浦区、崇明区、奉贤区、宝山区、徐汇区、松江区、浦东新区、虹口区、黄浦区、长宁区、杨浦区、嘉定区、静安区、普陀区、金山区、闵行区)
昌都市(八宿县、贡觉县、丁青县、左贡县、类乌齐县、洛隆县、察雅县、芒康县、江达县、卡若区、边坝县)
岳阳市(湘阴县、汨罗市、岳阳楼区、云溪区、君山区、平江县、岳阳县、华容县、临湘市)
烟台市(莱州市、栖霞市、芝罘区、牟平区、蓬莱区、海阳市、招远市、龙口市、莱阳市、福山区、莱山区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
广西壮族自治区
铁岭市(开原市、银州区、西丰县、铁岭县、调兵山市、昌图县、清河区)
惠州市(龙门县、惠城区、惠阳区、惠东县、博罗县)
白山市(浑江区、抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、江源区、靖宇县)
汉中市(留坝县、城固县、宁强县、洋县、镇巴县、西乡县、南郑区、汉台区、略阳县、佛坪县、勉县)
秦皇岛市(山海关区、抚宁区、北戴河区、昌黎县、海港区、青龙满族自治县、卢龙县)
汕头市(濠江区、金平区、潮南区、潮阳区、南澳县、澄海区、龙湖区)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、惠水县、罗甸县、都匀市、福泉市、瓮安县、平塘县、龙里县、长顺县、独山县、三都水族自治县、贵定县)
咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、通山县、赤壁市、通城县、咸安区)
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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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