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海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、都兰县、茫崖市、德令哈市、乌兰县)
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郑州市(巩义市、新郑市、上街区、惠济区、管城回族区、中原区、金水区、荥阳市、登封市、新密市、中牟县、二七区)
黄冈市(团风县、红安县、麻城市、浠水县、黄州区、武穴市、英山县、黄梅县、罗田县、蕲春县)
九江市(永修县、彭泽县、柴桑区、武宁县、德安县、濂溪区、湖口县、修水县、共青城市、浔阳区、瑞昌市、庐山市、都昌县)
丹东市(元宝区、振兴区、宽甸满族自治县、东港市、振安区、凤城市)
黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、剑河县、从江县、黄平县、施秉县、镇远县、锦屏县、麻江县、凯里市、天柱县、榕江县、黎平县、台江县、雷山县、三穗县、丹寨县)
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重庆市(石柱土家族自治县、巴南区、武隆区、北碚区、璧山区、潼南区、涪陵区、彭水苗族土家族自治县、荣昌区、江津区、奉节县、垫江县、渝中区、沙坪坝区、梁平区、长寿区、巫山县、忠县、丰都县、南岸区、南川区、九龙坡区、渝北区、合川区、城口县、大足区、云阳县、綦江区、万州区、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、黔江区、铜梁区、开州区、巫溪县、江北区、永川区、酉阳土家族苗族自治县)
呼和浩特市(清水河县、土默特左旗、和林格尔县、新城区、赛罕区、托克托县、武川县、玉泉区、回民区)
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南充市(顺庆区、阆中市、高坪区、嘉陵区、仪陇县、蓬安县、南部县、营山县、西充县)
无锡市(锡山区、惠山区、江阴市、滨湖区、宜兴市、梁溪区、新吴区)
锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、正蓝旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、多伦县、太仆寺旗、苏尼特右旗、镶黄旗、锡林浩特市、二连浩特市、东乌珠穆沁旗)
崇左市(扶绥县、江州区、天等县、宁明县、凭祥市、龙州县、大新县)
邢台市(新河县、隆尧县、威县、宁晋县、南和区、襄都区、沙河市、广宗县、任泽区、信都区、平乡县、巨鹿县、柏乡县、清河县、南宫市、临西县、内丘县、临城县)
三沙市(西沙区、南沙区)
玉林市(容县、北流市、玉州区、兴业县、陆川县、福绵区、博白县)
鹤壁市(浚县、鹤山区、淇滨区、山城区、淇县)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市)
普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县)
长沙市(长沙县、雨花区、芙蓉区、望城区、开福区、浏阳市、岳麓区、天心区、宁乡市)
大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
南平市(浦城县、延平区、建阳区、邵武市、松溪县、顺昌县、建瓯市、武夷山市、光泽县、政和县)
芜湖市(镜湖区、无为市、南陵县、湾沚区、鸠江区、弋江区、繁昌区)
德阳市(绵竹市、什邡市、旌阳区、罗江区、广汉市、中江县)
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汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)
吴忠市(利通区、盐池县、青铜峡市、红寺堡区、同心县)
徐州市(云龙区、泉山区、丰县、新沂市、邳州市、睢宁县、沛县、鼓楼区、贾汪区、铜山区)
黄山市(徽州区、屯溪区、歙县、黟县、黄山区、休宁县、祁门县)
信阳市(新县、潢川县、淮滨县、光山县、罗山县、息县、商城县、固始县、平桥区、浉河区)
湘潭市(湘乡市、岳塘区、韶山市、湘潭县、雨湖区)
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柳州市(三江侗族自治县、柳江区、柳南区、鹿寨县、城中区、融水苗族自治县、融安县、柳城县、鱼峰区、柳北区)
果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、久治县、甘德县、班玛县、玛多县)
广安市(华蓥市、前锋区、武胜县、邻水县、广安区、岳池县)
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晋城市(高平市、城区、沁水县、泽州县、阳城县、陵川县)
贺州市(昭平县、八步区、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、若羌县、焉耆回族自治县、轮台县、和静县、博湖县、尉犁县、和硕县、且末县)
固原市(原州区、彭阳县、西吉县、隆德县、泾源县)
临沂市(兰陵县、平邑县、罗庄区、费县、临沭县、莒南县、沂南县、河东区、兰山区、郯城县、蒙阴县、沂水县)
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鞍山市(立山区、铁西区、海城市、千山区、台安县、岫岩满族自治县、铁东区)
保定市(高碑店市、阜平县、安新县、竞秀区、博野县、莲池区、清苑区、雄县、唐县、安国市、满城区、望都县、定兴县、涞水县、曲阳县、徐水区、涞源县、高阳县、容城县、涿州市、易县、定州市、顺平县、蠡县)
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玉树藏族自治州(玉树市、称多县、曲麻莱县、囊谦县、治多县、杂多县)
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银川市(西夏区、兴庆区、金凤区、永宁县、灵武市、贺兰县)
西安市(长安区、临潼区、周至县、新城区、未央区、雁塔区、灞桥区、莲湖区、蓝田县、高陵区、碑林区、阎良区、鄠邑区)
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本溪市(明山区、本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区、南芬区)
新乡市(获嘉县、辉县市、牧野区、卫滨区、新乡县、长垣市、封丘县、红旗区、延津县、原阳县、卫辉市、凤泉区)
运城市(万荣县、临猗县、盐湖区、永济市、垣曲县、芮城县、稷山县、闻喜县、绛县、新绛县、河津市、夏县、平陆县)
淮安市(盱眙县、清江浦区、金湖县、涟水县、淮安区、洪泽区、淮阴区)
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
长春市(朝阳区、九台区、双阳区、榆树市、农安县、德惠市、南关区、二道区、宽城区、公主岭市、绿园区)
常德市(鼎城区、汉寿县、石门县、津市市、桃源县、武陵区、安乡县、澧县、临澧县)
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汉中市(汉台区、南郑区、佛坪县、洋县、留坝县、镇巴县、略阳县、城固县、西乡县、勉县、宁强县)
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迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
衢州市(柯城区、开化县、常山县、衢江区、江山市、龙游县)
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马鞍山市(花山区、当涂县、含山县、和县、博望区、雨山区)
揭阳市(榕城区、惠来县、普宁市、揭西县、揭东区)
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临沧市(临翔区、凤庆县、沧源佤族自治县、云县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
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眉山市(青神县、东坡区、仁寿县、洪雅县、彭山区、丹棱县)
白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、靖宇县、浑江区、江源区)
萍乡市(安源区、上栗县、芦溪县、湘东区、莲花县)
汕头市(金平区、龙湖区、南澳县、潮阳区、潮南区、濠江区、澄海区)
商洛市(洛南县、商南县、丹凤县、镇安县、柞水县、商州区、山阳县)
南京市(高淳区、江宁区、溧水区、雨花台区、建邺区、浦口区、六合区、鼓楼区、栖霞区、玄武区、秦淮区)
廊坊市(三河市、香河县、文安县、永清县、固安县、安次区、大厂回族自治县、大城县、广阳区、霸州市)
新余市(分宜县、渝水区)
广州市(白云区、从化区、荔湾区、海珠区、越秀区、黄埔区、增城区、番禺区、天河区、花都区、南沙区)
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。
新闻结尾
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