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

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

自贡市(大安区、富顺县、荣县、贡井区、自流井区、沿滩区)

七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)  东莞市

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

辽阳市(辽阳县、宏伟区、白塔区、太子河区、文圣区、灯塔市、弓长岭区)

宿迁市(泗洪县、宿城区、沭阳县、泗阳县、宿豫区)

酒泉市(玉门市、肃北蒙古族自治县、敦煌市、瓜州县、肃州区、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县)  白银市(白银区、景泰县、会宁县、靖远县、平川区)

玉林市(玉州区、兴业县、陆川县、北流市、福绵区、博白县、容县)

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

遂宁市(射洪市、蓬溪县、安居区、船山区、大英县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

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

金华市(东阳市、永康市、浦江县、磐安县、婺城区、兰溪市、义乌市、武义县、金东区)

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

芜湖市(湾沚区、繁昌区、南陵县、鸠江区、镜湖区、无为市、弋江区)

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

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

抚顺市(望花区、东洲区、新宾满族自治县、顺城区、清原满族自治县、抚顺县、新抚区)

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

上海市(崇明区、静安区、黄浦区、嘉定区、奉贤区、徐汇区、杨浦区、虹口区、浦东新区、闵行区、金山区、普陀区、宝山区、松江区、长宁区、青浦区)

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

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

郴州市(桂阳县、永兴县、安仁县、嘉禾县、桂东县、苏仙区、北湖区、汝城县、资兴市、临武县、宜章县)

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

新疆维吾尔自治区

南平市(顺昌县、武夷山市、光泽县、建瓯市、松溪县、浦城县、建阳区、延平区、政和县、邵武市)

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梧州市(龙圩区、万秀区、岑溪市、长洲区、藤县、苍梧县、蒙山县)

忻州市(繁峙县、河曲县、五寨县、原平市、静乐县、偏关县、神池县、忻府区、岢岚县、宁武县、代县、五台县、保德县、定襄县)

昆明市(安宁市、呈贡区、石林彝族自治县、五华区、东川区、寻甸回族彝族自治县、宜良县、官渡区、盘龙区、晋宁区、西山区、富民县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县)

聊城市(阳谷县、东昌府区、东阿县、茌平区、高唐县、冠县、临清市、莘县)  鹤岗市(东山区、工农区、向阳区、萝北县、南山区、兴安区、绥滨县、兴山区)

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

茂名市(电白区、茂南区、信宜市、高州市、化州市)

洛阳市(涧西区、栾川县、老城区、孟津区、西工区、洛龙区、嵩县、伊川县、宜阳县、洛宁县、偃师区、瀍河回族区、新安县、汝阳县)山南市(浪卡子县、洛扎县、乃东区、曲松县、扎囊县、琼结县、隆子县、错那市、贡嘎县、桑日县、措美县、加查县)

菏泽市(牡丹区、定陶区、郓城县、东明县、单县、曹县、鄄城县、巨野县、成武县)  伊春市(嘉荫县、汤旺县、铁力市、丰林县、南岔县、金林区、伊美区、大箐山县、乌翠区、友好区)

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

江门市(恩平市、台山市、蓬江区、江海区、鹤山市、开平市、新会区)

内江市(隆昌市、市中区、资中县、东兴区、威远县)固原市(西吉县、原州区、泾源县、彭阳县、隆德县)

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

柳州市(城中区、三江侗族自治县、柳南区、柳城县、柳江区、融安县、鱼峰区、柳北区、鹿寨县、融水苗族自治县)

本溪市(平山区、桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、明山区)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

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

南宁市(武鸣区、西乡塘区、上林县、邕宁区、兴宁区、马山县、隆安县、江南区、横州市、宾阳县、良庆区、青秀区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

嘉兴市(嘉善县、南湖区、桐乡市、平湖市、海宁市、秀洲区、海盐县)

钦州市(灵山县、钦北区、浦北县、钦南区)

宿州市(砀山县、萧县、灵璧县、泗县、埇桥区)

莆田市(城厢区、仙游县、荔城区、秀屿区、涵江区)

双鸭山市(友谊县、宝清县、集贤县、四方台区、饶河县、岭东区、宝山区、尖山区)

丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、振安区、元宝区、东港市、振兴区)

湘潭市(湘潭县、韶山市、雨湖区、湘乡市、岳塘区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

　　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。