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甘南藏族自治州(玛曲县、迭部县、临潭县、夏河县、卓尼县、合作市、舟曲县、碌曲县)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、格尔木市、德令哈市、都兰县、天峻县、乌兰县)

镇江市(扬中市、丹阳市、京口区、润州区、句容市、丹徒区)

儋州市  海南藏族自治州(贵德县、同德县、贵南县、共和县、兴海县)

沧州市(沧县、南皮县、新华区、青县、泊头市、东光县、孟村回族自治县、盐山县、献县、黄骅市、海兴县、河间市、运河区、肃宁县、任丘市、吴桥县)

乐山市(夹江县、峨边彝族自治县、金口河区、市中区、沐川县、五通桥区、井研县、马边彝族自治县、峨眉山市、犍为县、沙湾区)

文山壮族苗族自治州(文山市、麻栗坡县、丘北县、砚山县、富宁县、广南县、西畴县、马关县)

滨州市(惠民县、滨城区、阳信县、无棣县、博兴县、沾化区、邹平市)  承德市(双滦区、隆化县、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、双桥区、平泉市、滦平县、围场满族蒙古族自治县、承德县、兴隆县、丰宁满族自治县)

武汉市(江汉区、洪山区、江夏区、黄陂区、东西湖区、江岸区、新洲区、汉南区、青山区、武昌区、汉阳区、蔡甸区、硚口区)

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

苏州市(吴江区、虎丘区、姑苏区、吴中区、太仓市、常熟市、相城区、昆山市、张家港市)

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

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

百色市(右江区、德保县、隆林各族自治县、田林县、田东县、田阳区、靖西市、西林县、凌云县、乐业县、平果市、那坡县)

泸州市(合江县、龙马潭区、江阳区、纳溪区、叙永县、泸县、古蔺县)

沈阳市(皇姑区、于洪区、和平区、康平县、辽中区、苏家屯区、法库县、沈河区、铁西区、新民市、浑南区、大东区、沈北新区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)

杭州市(拱墅区、余杭区、桐庐县、钱塘区、富阳区、临平区、淳安县、建德市、临安区、上城区、萧山区、西湖区、滨江区)

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

自贡市(自流井区、荣县、贡井区、沿滩区、富顺县、大安区)

陇南市(康县、西和县、徽县、成县、礼县、武都区、文县、两当县、宕昌县)

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

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

泰州市(姜堰区、海陵区、泰兴市、高港区、兴化市、靖江市)

中山市

黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)

黄冈市(浠水县、黄梅县、团风县、武穴市、蕲春县、麻城市、罗田县、英山县、黄州区、红安县)

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鹤岗市(东山区、萝北县、向阳区、兴山区、南山区、工农区、兴安区、绥滨县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

衡阳市(衡山县、衡南县、耒阳市、珠晖区、常宁市、蒸湘区、衡东县、石鼓区、祁东县、衡阳县、雁峰区、南岳区)

喀什地区(巴楚县、伽师县、莎车县、喀什市、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、疏勒县、麦盖提县、泽普县、叶城县、岳普湖县)  广州市(越秀区、白云区、花都区、番禺区、增城区、荔湾区、从化区、天河区、南沙区、海珠区、黄埔区)

吉林市(船营区、永吉县、蛟河市、舒兰市、磐石市、昌邑区、丰满区、桦甸市、龙潭区)

宜春市(铜鼓县、靖安县、奉新县、上高县、宜丰县、袁州区、高安市、万载县、丰城市、樟树市)

温州市(洞头区、泰顺县、永嘉县、鹿城区、龙湾区、乐清市、龙港市、瑞安市、苍南县、瓯海区、文成县、平阳县)深圳市(宝安区、南山区、光明区、罗湖区、龙岗区、坪山区、福田区、龙华区、盐田区)

合肥市(肥西县、长丰县、巢湖市、包河区、庐阳区、瑶海区、肥东县、蜀山区、庐江县)  成都市(蒲江县、新都区、邛崃市、双流区、龙泉驿区、大邑县、彭州市、青白江区、都江堰市、锦江区、青羊区、崇州市、武侯区、金牛区、温江区、金堂县、成华区、郫都区、简阳市、新津区)

西安市(未央区、莲湖区、阎良区、新城区、碑林区、鄠邑区、高陵区、长安区、灞桥区、周至县、蓝田县、临潼区、雁塔区)

玉林市(陆川县、博白县、北流市、福绵区、容县、玉州区、兴业县)

巴中市(通江县、恩阳区、平昌县、南江县、巴州区)咸阳市(乾县、武功县、杨陵区、旬邑县、三原县、兴平市、渭城区、秦都区、泾阳县、永寿县、礼泉县、彬州市、长武县、淳化县)

哈尔滨市(松北区、香坊区、延寿县、巴彦县、阿城区、呼兰区、通河县、依兰县、宾县、五常市、尚志市、木兰县、南岗区、双城区、道外区、道里区、方正县、平房区)

济源市

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

阿里地区(札达县、日土县、普兰县、措勤县、革吉县、噶尔县、改则县)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)

汉中市(留坝县、洋县、西乡县、勉县、南郑区、佛坪县、城固县、略阳县、宁强县、汉台区、镇巴县)

信阳市(浉河区、新县、潢川县、光山县、息县、淮滨县、商城县、平桥区、罗山县、固始县)

抚州市(资溪县、南丰县、宜黄县、东乡区、乐安县、崇仁县、南城县、广昌县、黎川县、临川区、金溪县)

昭通市(鲁甸县、绥江县、盐津县、昭阳区、彝良县、大关县、威信县、巧家县、永善县、镇雄县、水富市)

晋中市(左权县、平遥县、和顺县、祁县、昔阳县、榆次区、灵石县、太谷区、寿阳县、榆社县、介休市)

池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)

酒泉市(敦煌市、金塔县、玉门市、肃北蒙古族自治县、瓜州县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县)

阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)

葫芦岛市(南票区、连山区、兴城市、建昌县、龙港区、绥中县)

西藏自治区

　　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。