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鹤岗市(萝北县、向阳区、南山区、兴山区、绥滨县、东山区、兴安区、工农区)

绵阳市(平武县、游仙区、安州区、江油市、涪城区、三台县、盐亭县、梓潼县、北川羌族自治县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

曲靖市(师宗县、麒麟区、马龙区、宣威市、沾益区、陆良县、会泽县、富源县、罗平县)  沧州市(河间市、任丘市、海兴县、南皮县、献县、泊头市、黄骅市、东光县、盐山县、青县、新华区、孟村回族自治县、运河区、沧县、吴桥县、肃宁县)

喀什地区(伽师县、巴楚县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、岳普湖县、英吉沙县、喀什市、叶城县、疏勒县、疏附县、泽普县)

娄底市(新化县、涟源市、娄星区、双峰县、冷水江市)

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

梅州市(平远县、丰顺县、梅县区、大埔县、蕉岭县、五华县、梅江区、兴宁市)  宜宾市(江安县、翠屏区、筠连县、珙县、屏山县、兴文县、长宁县、高县、叙州区、南溪区)

湛江市(廉江市、赤坎区、麻章区、雷州市、徐闻县、遂溪县、坡头区、吴川市、霞山区)

宝鸡市(太白县、麟游县、千阳县、凤翔区、渭滨区、凤县、眉县、金台区、扶风县、岐山县、陈仓区、陇县)

凉山彝族自治州(德昌县、冕宁县、越西县、金阳县、宁南县、布拖县、美姑县、盐源县、昭觉县、木里藏族自治县、普格县、会理市、雷波县、喜德县、甘洛县、西昌市、会东县)

通辽市(科尔沁左翼后旗、库伦旗、霍林郭勒市、开鲁县、奈曼旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区)

日喀则市(聂拉木县、昂仁县、拉孜县、吉隆县、仁布县、南木林县、江孜县、定结县、桑珠孜区、萨嘎县、萨迦县、白朗县、仲巴县、亚东县、定日县、岗巴县、谢通门县、康马县)

宁波市(象山县、北仑区、江北区、慈溪市、海曙区、镇海区、奉化区、鄞州区、余姚市、宁海县)

眉山市(丹棱县、东坡区、仁寿县、彭山区、青神县、洪雅县)

东营市(垦利区、东营区、利津县、河口区、广饶县)

抚州市(南城县、崇仁县、资溪县、东乡区、乐安县、宜黄县、临川区、黎川县、金溪县、南丰县、广昌县)

宁夏回族自治区

平顶山市(郏县、叶县、新华区、汝州市、卫东区、鲁山县、舞钢市、宝丰县、湛河区、石龙区)

昌吉回族自治州(奇台县、呼图壁县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、吉木萨尔县、阜康市)

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

佳木斯市(同江市、郊区、向阳区、桦南县、富锦市、桦川县、汤原县、前进区、东风区、抚远市)

荆门市(东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市、沙洋县)

五指山市(琼海市、东方市、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、临高县、万宁市、陵水黎族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、文昌市、定安县、昌江黎族自治县、屯昌县、乐东黎族自治县)

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

菏泽市(巨野县、定陶区、牡丹区、曹县、东明县、成武县、郓城县、单县、鄄城县)

石家庄市(栾城区、新华区、灵寿县、辛集市、裕华区、桥西区、高邑县、赞皇县、井陉县、无极县、新乐市、井陉矿区、平山县、元氏县、长安区、鹿泉区、正定县、晋州市、行唐县、赵县、藁城区、深泽县)

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南阳市(邓州市、内乡县、镇平县、宛城区、唐河县、淅川县、桐柏县、南召县、新野县、方城县、社旗县、卧龙区、西峡县)

怀化市(靖州苗族侗族自治县、会同县、芷江侗族自治县、辰溪县、沅陵县、鹤城区、中方县、溆浦县、洪江市、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县)

北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)

许昌市(襄城县、鄢陵县、禹州市、建安区、魏都区、长葛市)  咸阳市(淳化县、长武县、武功县、旬邑县、永寿县、渭城区、乾县、礼泉县、三原县、兴平市、杨陵区、彬州市、泾阳县、秦都区)

驻马店市(新蔡县、确山县、平舆县、驿城区、正阳县、遂平县、西平县、上蔡县、泌阳县、汝南县)

白银市(靖远县、景泰县、平川区、白银区、会宁县)

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、福贡县、泸水市)伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、昭苏县、霍城县、巩留县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、奎屯市、新源县、特克斯县、伊宁市)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴义市、兴仁市、安龙县、普安县、册亨县、晴隆县、贞丰县)  贵港市(桂平市、港南区、覃塘区、港北区、平南县)

长春市(南关区、双阳区、朝阳区、德惠市、农安县、九台区、二道区、榆树市、宽城区、公主岭市、绿园区)

江门市(开平市、蓬江区、江海区、鹤山市、台山市、新会区、恩平市)

衡水市(深州市、桃城区、武强县、冀州区、安平县、武邑县、故城县、景县、阜城县、饶阳县、枣强县)商丘市(虞城县、柘城县、睢阳区、永城市、民权县、夏邑县、宁陵县、梁园区、睢县)

孝感市(孝昌县、孝南区、云梦县、安陆市、应城市、汉川市、大悟县)

绍兴市(越城区、柯桥区、嵊州市、新昌县、诸暨市、上虞区)

银川市(金凤区、灵武市、永宁县、西夏区、兴庆区、贺兰县)

茂名市(信宜市、化州市、茂南区、电白区、高州市)

黔东南苗族侗族自治州(黄平县、麻江县、黎平县、从江县、锦屏县、台江县、雷山县、丹寨县、天柱县、施秉县、剑河县、三穗县、镇远县、凯里市、榕江县、岑巩县)

亳州市(涡阳县、蒙城县、谯城区、利辛县)

桂林市(秀峰区、龙胜各族自治县、雁山区、永福县、荔浦市、兴安县、叠彩区、阳朔县、资源县、七星区、灵川县、临桂区、象山区、全州县、平乐县、恭城瑶族自治县、灌阳县)

秦皇岛市(昌黎县、山海关区、卢龙县、北戴河区、青龙满族自治县、海港区、抚宁区)

梧州市(藤县、岑溪市、龙圩区、苍梧县、长洲区、万秀区、蒙山县)

鞍山市(岫岩满族自治县、台安县、千山区、立山区、铁西区、海城市、铁东区)

吉安市(峡江县、泰和县、吉安县、遂川县、永丰县、新干县、永新县、吉州区、吉水县、安福县、井冈山市、青原区、万安县)

惠州市(惠城区、博罗县、惠阳区、龙门县、惠东县)

丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县)

成都市(邛崃市、锦江区、新都区、新津区、青白江区、金堂县、金牛区、成华区、龙泉驿区、双流区、青羊区、武侯区、简阳市、温江区、郫都区、蒲江县、崇州市、彭州市、大邑县、都江堰市)

海南藏族自治州(贵南县、共和县、贵德县、同德县、兴海县)

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

　　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。