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

随州市(随县、曾都区、广水市)

广元市(旺苍县、苍溪县、青川县、朝天区、利州区、昭化区、剑阁县)

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

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

安庆市(宿松县、桐城市、迎江区、潜山市、望江县、岳西县、大观区、怀宁县、太湖县、宜秀区)

保山市(隆阳区、腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县)

铜仁市(德江县、思南县、万山区、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、碧江区、石阡县、江口县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县)  日照市(莒县、五莲县、岚山区、东港区)

潍坊市(寿光市、坊子区、临朐县、昌邑市、诸城市、青州市、昌乐县、寒亭区、潍城区、安丘市、高密市、奎文区)

萍乡市(湘东区、莲花县、上栗县、安源区、芦溪县)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)

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

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

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

合肥市(瑶海区、巢湖市、包河区、庐阳区、庐江县、肥西县、长丰县、肥东县、蜀山区)

贵港市(港南区、平南县、港北区、桂平市、覃塘区)

安顺市(西秀区、平坝区、紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)

荆门市(钟祥市、京山市、东宝区、掇刀区、沙洋县)

徐州市(睢宁县、新沂市、泉山区、鼓楼区、贾汪区、铜山区、沛县、云龙区、邳州市、丰县)

咸阳市(长武县、渭城区、旬邑县、泾阳县、乾县、永寿县、武功县、兴平市、淳化县、秦都区、彬州市、杨陵区、礼泉县、三原县)

宣城市(宁国市、绩溪县、广德市、旌德县、宣州区、郎溪县、泾县)

昌都市(卡若区、类乌齐县、八宿县、左贡县、丁青县、洛隆县、芒康县、边坝县、察雅县、贡觉县、江达县)

阳泉市(平定县、矿区、城区、盂县、郊区)

拉萨市(尼木县、当雄县、曲水县、林周县、墨竹工卡县、达孜区、城关区、堆龙德庆区)

临夏回族自治州(临夏市、东乡族自治县、康乐县、永靖县、和政县、临夏县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

淮南市(八公山区、潘集区、寿县、田家庵区、谢家集区、凤台县、大通区)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

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张家界市(永定区、桑植县、慈利县、武陵源区)

绥化市(兰西县、北林区、肇东市、明水县、望奎县、青冈县、绥棱县、庆安县、海伦市、安达市)

烟台市(福山区、招远市、蓬莱区、莱阳市、栖霞市、莱山区、莱州市、龙口市、牟平区、芝罘区、海阳市)

孝感市(大悟县、孝昌县、应城市、孝南区、汉川市、安陆市、云梦县)  韶关市(翁源县、始兴县、仁化县、乐昌市、南雄市、新丰县、武江区、乳源瑶族自治县、曲江区、浈江区)

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

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

天水市(麦积区、甘谷县、清水县、秦州区、武山县、张家川回族自治县、秦安县)和田地区(民丰县、皮山县、于田县、洛浦县、和田县、策勒县、和田市、墨玉县)

乐山市(夹江县、金口河区、犍为县、峨边彝族自治县、沙湾区、峨眉山市、井研县、五通桥区、市中区、沐川县、马边彝族自治县)  齐齐哈尔市(建华区、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、克山县、依安县、克东县、甘南县、碾子山区、富裕县、龙江县、拜泉县、铁锋区、泰来县、昂昂溪区、讷河市、龙沙区)

莆田市(仙游县、荔城区、城厢区、涵江区、秀屿区)

芜湖市(弋江区、镜湖区、南陵县、鸠江区、繁昌区、湾沚区、无为市)

丹东市(东港市、宽甸满族自治县、元宝区、振安区、振兴区、凤城市)海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)

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

嘉兴市(嘉善县、海盐县、秀洲区、桐乡市、南湖区、海宁市、平湖市)

德阳市(罗江区、旌阳区、广汉市、绵竹市、什邡市、中江县)

岳阳市(岳阳县、君山区、岳阳楼区、华容县、湘阴县、云溪区、汨罗市、平江县、临湘市)

眉山市(洪雅县、东坡区、仁寿县、丹棱县、青神县、彭山区)

澳门特别行政区

濮阳市(台前县、华龙区、清丰县、濮阳县、范县、南乐县)

兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、扎赉特旗、阿尔山市)

铜川市(王益区、印台区、耀州区、宜君县)

儋州市

延边朝鲜族自治州(和龙市、图们市、龙井市、安图县、珲春市、延吉市、汪清县、敦化市)

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

河源市(源城区、连平县、龙川县、紫金县、和平县、东源县)

北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)

庆阳市(正宁县、华池县、环县、西峰区、合水县、庆城县、宁县、镇原县)

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

　　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。