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哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

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

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

太原市(阳曲县、古交市、清徐县、杏花岭区、尖草坪区、晋源区、娄烦县、万柏林区、小店区、迎泽区)  海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)

辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)

安康市(汉阴县、石泉县、旬阳市、汉滨区、宁陕县、白河县、岚皋县、紫阳县、平利县、镇坪县)

果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、玛多县、班玛县、达日县、甘德县)榆林市(绥德县、靖边县、神木市、米脂县、清涧县、榆阳区、子洲县、定边县、横山区、佳县、府谷县、吴堡县)

襄阳市(老河口市、襄州区、樊城区、保康县、枣阳市、谷城县、宜城市、襄城区、南漳县)  常德市(鼎城区、澧县、津市市、武陵区、桃源县、临澧县、汉寿县、石门县、安乡县)

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

濮阳市(南乐县、范县、台前县、清丰县、濮阳县、华龙区)

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

丽水市(遂昌县、莲都区、云和县、庆元县、青田县、龙泉市、景宁畲族自治县、松阳县、缙云县)

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

聊城市(东昌府区、茌平区、东阿县、莘县、临清市、冠县、阳谷县、高唐县)

那曲市(巴青县、申扎县、班戈县、双湖县、尼玛县、索县、聂荣县、色尼区、嘉黎县、比如县、安多县)

巴中市(恩阳区、通江县、平昌县、南江县、巴州区)

常州市(天宁区、钟楼区、武进区、溧阳市、金坛区、新北区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

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

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

白城市(洮北区、洮南市、大安市、镇赉县、通榆县)

济宁市(任城区、泗水县、兖州区、邹城市、嘉祥县、金乡县、曲阜市、鱼台县、梁山县、汶上县、微山县)

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

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

黄石市(西塞山区、黄石港区、大冶市、下陆区、铁山区、阳新县)

玉树藏族自治州(玉树市、治多县、曲麻莱县、称多县、囊谦县、杂多县)

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

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六安市(舒城县、霍邱县、叶集区、金安区、霍山县、裕安区、金寨县)

铜川市(印台区、王益区、宜君县、耀州区)

锦州市(北镇市、太和区、古塔区、义县、凌河区、黑山县、凌海市)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县)  包头市(达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、青山区、昆都仑区、九原区、固阳县、东河区、石拐区、土默特右旗)

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

临沧市(云县、镇康县、沧源佤族自治县、临翔区、永德县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

葫芦岛市(连山区、兴城市、建昌县、南票区、绥中县、龙港区)玉溪市(江川区、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、澄江市、红塔区、通海县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县)

红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、蒙自市、个旧市、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、石屏县、开远市、红河县、弥勒市、元阳县、泸西县)  攀枝花市(东区、仁和区、米易县、盐边县、西区)

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

银川市(灵武市、兴庆区、永宁县、西夏区、金凤区、贺兰县)

通辽市(科尔沁左翼中旗、开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、霍林郭勒市、科尔沁区、奈曼旗)天水市(麦积区、清水县、甘谷县、张家川回族自治县、武山县、秦州区、秦安县)

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

鸡西市(虎林市、城子河区、滴道区、鸡冠区、鸡东县、密山市、恒山区、麻山区、梨树区)

厦门市(集美区、湖里区、海沧区、翔安区、同安区、思明区)

济南市(章丘区、商河县、平阴县、历下区、槐荫区、天桥区、钢城区、济阳区、历城区、长清区、市中区、莱芜区)

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

长沙市(长沙县、浏阳市、岳麓区、望城区、天心区、芙蓉区、宁乡市、雨花区、开福区)

马鞍山市(和县、雨山区、博望区、花山区、含山县、当涂县)

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

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

孝感市(云梦县、汉川市、大悟县、安陆市、孝南区、孝昌县、应城市)

德阳市(中江县、广汉市、罗江区、什邡市、绵竹市、旌阳区)

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

娄底市(双峰县、娄星区、冷水江市、新化县、涟源市)

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

塔城地区(额敏县、乌苏市、塔城市、裕民县、托里县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县)

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

　　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。