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中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

甘孜藏族自治州(丹巴县、泸定县、新龙县、色达县、得荣县、德格县、康定市、乡城县、理塘县、石渠县、稻城县、道孚县、巴塘县、九龙县、雅江县、甘孜县、炉霍县、白玉县)

呼和浩特市(和林格尔县、清水河县、赛罕区、回民区、新城区、玉泉区、武川县、土默特左旗、托克托县)

吕梁市(离石区、临县、孝义市、交城县、兴县、交口县、文水县、岚县、汾阳市、方山县、中阳县、石楼县、柳林县)  攀枝花市(东区、米易县、盐边县、仁和区、西区)

松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、宁江区、乾安县)

湘潭市(湘潭县、湘乡市、雨湖区、韶山市、岳塘区)

洛阳市(洛龙区、孟津区、瀍河回族区、新安县、伊川县、偃师区、洛宁县、栾川县、老城区、嵩县、西工区、宜阳县、涧西区、汝阳县)乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

周口市(扶沟县、川汇区、西华县、郸城县、商水县、鹿邑县、沈丘县、项城市、淮阳区、太康县)  来宾市(象州县、兴宾区、武宣县、合山市、金秀瑶族自治县、忻城县)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、轮台县、库尔勒市、尉犁县、若羌县、和硕县、和静县、博湖县、且末县)

雅安市(天全县、宝兴县、雨城区、石棉县、汉源县、荥经县、芦山县、名山区)

马鞍山市(当涂县、和县、博望区、花山区、雨山区、含山县)

荆门市(掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区、钟祥市)

山南市(乃东区、贡嘎县、浪卡子县、加查县、曲松县、隆子县、措美县、错那市、洛扎县、琼结县、扎囊县、桑日县)

三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)

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

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

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

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

揭阳市(揭东区、惠来县、普宁市、榕城区、揭西县)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区)

吴忠市(同心县、利通区、红寺堡区、盐池县、青铜峡市)

自贡市(大安区、沿滩区、荣县、富顺县、贡井区、自流井区)

宿迁市(宿豫区、泗洪县、沭阳县、宿城区、泗阳县)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)

新疆维吾尔自治区

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

漳州市(平和县、长泰区、东山县、漳浦县、华安县、龙文区、南靖县、诏安县、云霄县、龙海区、芗城区)

廊坊市(固安县、广阳区、永清县、香河县、霸州市、文安县、安次区、大厂回族自治县、三河市、大城县)

银川市(灵武市、永宁县、金凤区、贺兰县、兴庆区、西夏区)  娄底市(涟源市、冷水江市、双峰县、娄星区、新化县)

连云港市(赣榆区、灌云县、海州区、灌南县、连云区、东海县)

固原市(西吉县、隆德县、原州区、彭阳县、泾源县)

大庆市(让胡路区、萨尔图区、肇州县、林甸县、龙凤区、红岗区、大同区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县)阜阳市(阜南县、临泉县、太和县、颍州区、界首市、颍泉区、颍东区、颍上县)

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

绍兴市(上虞区、越城区、嵊州市、诸暨市、新昌县、柯桥区)

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

阿克苏地区(库车市、温宿县、乌什县、拜城县、沙雅县、柯坪县、阿克苏市、阿瓦提县、新和县)潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

北海市(海城区、银海区、合浦县、铁山港区)

三沙市(西沙区、南沙区)

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

铜陵市(义安区、郊区、枞阳县、铜官区)

定西市(安定区、岷县、漳县、渭源县、通渭县、陇西县、临洮县)

萍乡市(安源区、上栗县、芦溪县、湘东区、莲花县)

天水市(秦州区、甘谷县、武山县、麦积区、秦安县、清水县、张家川回族自治县)

湘西土家族苗族自治州(保靖县、龙山县、花垣县、泸溪县、永顺县、古丈县、吉首市、凤凰县)

临汾市(曲沃县、永和县、古县、蒲县、隰县、翼城县、浮山县、襄汾县、尧都区、乡宁县、霍州市、安泽县、吉县、大宁县、侯马市、汾西县、洪洞县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)

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

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

嘉兴市(桐乡市、平湖市、南湖区、秀洲区、海盐县、嘉善县、海宁市)

汕头市(潮南区、金平区、澄海区、南澳县、潮阳区、濠江区、龙湖区)

威海市(荣成市、乳山市、文登区、环翠区)

河池市(都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、东兰县、南丹县、天峨县、巴马瑶族自治县、凤山县、金城江区、宜州区、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县)

　　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。