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淄博市(淄川区、桓台县、高青县、临淄区、博山区、周村区、沂源县、张店区)

南昌市(青山湖区、安义县、青云谱区、西湖区、进贤县、南昌县、红谷滩区、东湖区、新建区)

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

汉中市(城固县、宁强县、留坝县、南郑区、镇巴县、洋县、佛坪县、汉台区、略阳县、勉县、西乡县)  盘锦市(大洼区、盘山县、双台子区、兴隆台区)

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

固原市(原州区、隆德县、西吉县、彭阳县、泾源县)

荆门市(东宝区、沙洋县、钟祥市、掇刀区、京山市)

漳州市(诏安县、长泰区、芗城区、平和县、华安县、东山县、龙文区、漳浦县、龙海区、云霄县、南靖县)  新疆维吾尔自治区

海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)

七台河市(桃山区、勃利县、茄子河区、新兴区)

张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)

牡丹江市(东宁市、爱民区、绥芬河市、穆棱市、西安区、海林市、宁安市、林口县、阳明区、东安区)

福州市(连江县、永泰县、罗源县、晋安区、长乐区、福清市、仓山区、闽清县、台江区、马尾区、平潭县、闽侯县、鼓楼区)

无锡市(江阴市、梁溪区、滨湖区、宜兴市、新吴区、锡山区、惠山区)

西藏自治区

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

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、格尔木市、乌兰县、德令哈市、都兰县、天峻县)

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

银川市(贺兰县、兴庆区、金凤区、永宁县、西夏区、灵武市)

黔南布依族苗族自治州(独山县、荔波县、平塘县、都匀市、瓮安县、三都水族自治县、长顺县、龙里县、福泉市、罗甸县、惠水县、贵定县)

宁德市(寿宁县、霞浦县、屏南县、柘荣县、古田县、福安市、蕉城区、周宁县、福鼎市)

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

洛阳市(涧西区、瀍河回族区、新安县、偃师区、栾川县、汝阳县、洛龙区、老城区、伊川县、嵩县、宜阳县、孟津区、洛宁县、西工区)

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

伊春市(大箐山县、汤旺县、乌翠区、铁力市、金林区、伊美区、南岔县、丰林县、友好区、嘉荫县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)

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北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)

曲靖市(陆良县、麒麟区、会泽县、马龙区、宣威市、罗平县、沾益区、富源县、师宗县)

十堰市(竹山县、丹江口市、竹溪县、房县、张湾区、茅箭区、郧阳区、郧西县)

上海市(徐汇区、虹口区、嘉定区、宝山区、闵行区、松江区、青浦区、普陀区、长宁区、静安区、黄浦区、浦东新区、奉贤区、崇明区、金山区、杨浦区)  永州市(宁远县、江永县、双牌县、东安县、蓝山县、道县、祁阳市、冷水滩区、零陵区、新田县、江华瑶族自治县)

淮南市(寿县、凤台县、大通区、潘集区、田家庵区、谢家集区、八公山区)

鞍山市(海城市、铁西区、立山区、岫岩满族自治县、台安县、千山区、铁东区)

黄冈市(武穴市、蕲春县、罗田县、黄州区、浠水县、红安县、黄梅县、团风县、麻城市、英山县)南通市(崇川区、海安市、启东市、通州区、如皋市、海门区、如东县)

咸宁市(通城县、嘉鱼县、赤壁市、崇阳县、咸安区、通山县)  乌兰察布市(卓资县、丰镇市、察哈尔右翼前旗、四子王旗、凉城县、商都县、察哈尔右翼中旗、集宁区、化德县、察哈尔右翼后旗、兴和县)

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

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、五原县、临河区、杭锦后旗、磴口县)

巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、尉犁县、库尔勒市、焉耆回族自治县、且末县、博湖县、和静县、轮台县、和硕县)泰州市(兴化市、海陵区、高港区、姜堰区、靖江市、泰兴市)

乐山市(马边彝族自治县、沐川县、夹江县、市中区、沙湾区、犍为县、五通桥区、峨眉山市、井研县、峨边彝族自治县、金口河区)

铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)

随州市(随县、曾都区、广水市)

吕梁市(交城县、汾阳市、离石区、岚县、临县、柳林县、交口县、文水县、石楼县、方山县、兴县、中阳县、孝义市)

武汉市(青山区、硚口区、汉南区、黄陂区、汉阳区、江夏区、江岸区、洪山区、武昌区、江汉区、新洲区、蔡甸区、东西湖区)

防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)

邯郸市(邱县、馆陶县、肥乡区、成安县、武安市、永年区、曲周县、魏县、大名县、临漳县、磁县、丛台区、鸡泽县、复兴区、峰峰矿区、涉县、邯山区、广平县)

惠州市(惠东县、惠阳区、龙门县、惠城区、博罗县)

泉州市(丰泽区、石狮市、泉港区、永春县、南安市、惠安县、晋江市、洛江区、金门县、鲤城区、德化县、安溪县)

榆林市(米脂县、子洲县、佳县、绥德县、靖边县、横山区、府谷县、定边县、吴堡县、清涧县、榆阳区、神木市)

崇左市(扶绥县、天等县、江州区、龙州县、凭祥市、宁明县、大新县)

德州市(陵城区、乐陵市、禹城市、武城县、夏津县、庆云县、平原县、齐河县、宁津县、德城区、临邑县)

安阳市(内黄县、汤阴县、北关区、滑县、文峰区、龙安区、安阳县、林州市、殷都区)

德阳市(绵竹市、中江县、旌阳区、什邡市、广汉市、罗江区)

南京市(秦淮区、栖霞区、江宁区、建邺区、玄武区、六合区、溧水区、高淳区、浦口区、雨花台区、鼓楼区)

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

　　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。