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襄阳市(谷城县、宜城市、老河口市、南漳县、襄城区、枣阳市、保康县、襄州区、樊城区)

张家口市(涿鹿县、怀安县、张北县、沽源县、万全区、宣化区、桥西区、阳原县、康保县、蔚县、怀来县、崇礼区、尚义县、桥东区、下花园区、赤城县)

朝阳市(北票市、朝阳县、凌源市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、龙城区)

永州市(宁远县、江华瑶族自治县、冷水滩区、新田县、道县、零陵区、双牌县、祁阳市、江永县、东安县、蓝山县)  岳阳市(云溪区、汨罗市、岳阳楼区、岳阳县、湘阴县、君山区、平江县、华容县、临湘市)

丹东市(振安区、东港市、凤城市、宽甸满族自治县、元宝区、振兴区)

呼伦贝尔市(海拉尔区、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、额尔古纳市、新巴尔虎右旗、满洲里市、阿荣旗、根河市、牙克石市、鄂伦春自治旗)

天津市(蓟州区、河北区、宁河区、武清区、河西区、滨海新区、北辰区、静海区、津南区、宝坻区、南开区、和平区、东丽区、红桥区、河东区、西青区)

通辽市(霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、奈曼旗、库伦旗、扎鲁特旗)  娄底市(双峰县、娄星区、新化县、冷水江市、涟源市)

梧州市(藤县、龙圩区、岑溪市、苍梧县、蒙山县、万秀区、长洲区)

巴中市(平昌县、通江县、巴州区、恩阳区、南江县)

宜春市(铜鼓县、万载县、高安市、靖安县、宜丰县、袁州区、奉新县、樟树市、丰城市、上高县)

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

郴州市(北湖区、安仁县、宜章县、桂阳县、永兴县、桂东县、资兴市、临武县、嘉禾县、苏仙区、汝城县)

乌兰察布市(化德县、察哈尔右翼前旗、丰镇市、集宁区、察哈尔右翼后旗、商都县、凉城县、卓资县、四子王旗、察哈尔右翼中旗、兴和县)

昆明市(西山区、石林彝族自治县、东川区、盘龙区、五华区、富民县、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、呈贡区、官渡区、晋宁区、安宁市、嵩明县、寻甸回族彝族自治县)

大连市(瓦房店市、沙河口区、庄河市、中山区、西岗区、甘井子区、长海县、金州区、普兰店区、旅顺口区)

三门峡市(义马市、灵宝市、陕州区、渑池县、卢氏县、湖滨区)

清远市(连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连南瑶族自治县、阳山县、清城区、英德市、清新区、连州市)

乌鲁木齐市(头屯河区、新市区、乌鲁木齐县、水磨沟区、天山区、沙依巴克区、米东区、达坂城区)

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

青岛市(平度市、城阳区、李沧区、莱西市、市北区、即墨区、黄岛区、崂山区、市南区、胶州市)

铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)

漯河市(临颍县、源汇区、召陵区、舞阳县、郾城区)

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

阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

上饶市(德兴市、玉山县、鄱阳县、广丰区、弋阳县、铅山县、万年县、广信区、信州区、余干县、婺源县、横峰县)

中山市

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北京市(昌平区、延庆区、通州区、朝阳区、怀柔区、顺义区、平谷区、房山区、大兴区、海淀区、东城区、西城区、石景山区、密云区、门头沟区、丰台区)

芜湖市(无为市、繁昌区、南陵县、鸠江区、弋江区、湾沚区、镜湖区)

恩施土家族苗族自治州(来凤县、利川市、巴东县、鹤峰县、宣恩县、恩施市、建始县、咸丰县)

开封市(龙亭区、杞县、尉氏县、禹王台区、祥符区、顺河回族区、鼓楼区、兰考县、通许县)  遵义市(赤水市、正安县、务川仡佬族苗族自治县、播州区、红花岗区、仁怀市、道真仡佬族苗族自治县、习水县、汇川区、凤冈县、湄潭县、余庆县、绥阳县、桐梓县)

大同市(左云县、天镇县、云州区、灵丘县、广灵县、平城区、阳高县、浑源县、云冈区、新荣区)

焦作市(孟州市、山阳区、沁阳市、修武县、博爱县、解放区、中站区、武陟县、温县、马村区)

六盘水市(六枝特区、钟山区、水城区、盘州市)金昌市(金川区、永昌县)

七台河市(茄子河区、新兴区、勃利县、桃山区)  湛江市(吴川市、雷州市、麻章区、赤坎区、徐闻县、遂溪县、霞山区、坡头区、廉江市)

赤峰市(松山区、林西县、敖汉旗、元宝山区、翁牛特旗、宁城县、喀喇沁旗、巴林左旗、巴林右旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗)

六安市(霍邱县、霍山县、裕安区、金安区、金寨县、舒城县、叶集区)

新疆维吾尔自治区东营市(河口区、垦利区、利津县、东营区、广饶县)

儋州市

三沙市(西沙区、南沙区)

莆田市(仙游县、秀屿区、城厢区、涵江区、荔城区)

韶关市(南雄市、曲江区、仁化县、新丰县、翁源县、武江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、始兴县、浈江区)

盐城市(响水县、东台市、阜宁县、建湖县、亭湖区、射阳县、大丰区、滨海县、盐都区)

海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)

广西壮族自治区

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

邵阳市(绥宁县、大祥区、双清区、武冈市、洞口县、邵东市、新邵县、邵阳县、城步苗族自治县、北塔区、隆回县、新宁县)

宜宾市(长宁县、南溪区、高县、叙州区、筠连县、兴文县、翠屏区、屏山县、珙县、江安县)

阜阳市(临泉县、太和县、颍上县、界首市、颍东区、阜南县、颍泉区、颍州区)

南充市(南部县、顺庆区、西充县、营山县、仪陇县、阆中市、高坪区、蓬安县、嘉陵区)

齐齐哈尔市(克东县、铁锋区、碾子山区、依安县、富裕县、克山县、龙江县、甘南县、梅里斯达斡尔族区、讷河市、龙沙区、富拉尔基区、泰来县、建华区、昂昂溪区、拜泉县)

重庆市(巴南区、永川区、渝中区、荣昌区、城口县、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、忠县、南川区、大足区、九龙坡区、巫山县、垫江县、江津区、合川区、奉节县、丰都县、潼南区、秀山土家族苗族自治县、大渡口区、沙坪坝区、开州区、梁平区、云阳县、江北区、巫溪县、璧山区、北碚区、铜梁区、涪陵区、綦江区、万州区、长寿区、渝北区、黔江区、石柱土家族自治县、南岸区、武隆区)

深圳市(坪山区、光明区、盐田区、龙华区、龙岗区、宝安区、南山区、福田区、罗湖区)

河源市(龙川县、连平县、和平县、紫金县、源城区、东源县)

　　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。