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张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县、山丹县、甘州区、高台县)

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

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

绥化市(庆安县、明水县、绥棱县、望奎县、安达市、兰西县、肇东市、青冈县、海伦市、北林区)  陇南市(宕昌县、康县、礼县、西和县、徽县、两当县、成县、武都区、文县)

昌都市(察雅县、八宿县、边坝县、类乌齐县、丁青县、芒康县、左贡县、贡觉县、江达县、卡若区、洛隆县)

玉林市(福绵区、博白县、容县、玉州区、陆川县、北流市、兴业县)

恩施土家族苗族自治州(建始县、咸丰县、利川市、恩施市、宣恩县、巴东县、来凤县、鹤峰县)

芜湖市(弋江区、南陵县、镜湖区、鸠江区、无为市、繁昌区、湾沚区)  咸宁市(通城县、通山县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市、崇阳县)

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

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

巴中市(通江县、南江县、平昌县、恩阳区、巴州区)

咸阳市(永寿县、彬州市、杨陵区、秦都区、兴平市、武功县、礼泉县、乾县、旬邑县、泾阳县、渭城区、淳化县、长武县、三原县)

邢台市(平乡县、广宗县、沙河市、隆尧县、临城县、临西县、威县、任泽区、宁晋县、南宫市、信都区、南和区、新河县、柏乡县、内丘县、襄都区、巨鹿县、清河县)

阳泉市(城区、矿区、平定县、盂县、郊区)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

白山市(临江市、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、靖宇县、浑江区)

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

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

铜仁市(石阡县、万山区、碧江区、德江县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、江口县、思南县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县)

三门峡市(陕州区、卢氏县、义马市、灵宝市、渑池县、湖滨区)

天津市(静海区、东丽区、宝坻区、北辰区、红桥区、河东区、西青区、蓟州区、滨海新区、武清区、南开区、和平区、河西区、津南区、宁河区、河北区)

南充市(蓬安县、营山县、西充县、仪陇县、顺庆区、高坪区、嘉陵区、阆中市、南部县)

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

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

和田地区(策勒县、民丰县、于田县、皮山县、和田市、墨玉县、和田县、洛浦县)

嘉兴市(海宁市、平湖市、海盐县、嘉善县、秀洲区、桐乡市、南湖区)

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

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衢州市(龙游县、江山市、衢江区、常山县、柯城区、开化县)

阜阳市(颍泉区、阜南县、太和县、界首市、颍上县、颍州区、颍东区、临泉县)

洛阳市(嵩县、洛宁县、栾川县、瀍河回族区、汝阳县、涧西区、新安县、偃师区、孟津区、洛龙区、西工区、伊川县、宜阳县、老城区)

沈阳市(辽中区、苏家屯区、新民市、皇姑区、法库县、沈河区、康平县、于洪区、大东区、和平区、浑南区、沈北新区、铁西区)  大理白族自治州(宾川县、大理市、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、永平县、祥云县、剑川县、洱源县、云龙县、鹤庆县、南涧彝族自治县)

荆门市(沙洋县、掇刀区、京山市、钟祥市、东宝区)

石河子市(双河市、北屯市、昆玉市、图木舒克市、五家渠市、新星市、阿拉尔市、可克达拉市、铁门关市、胡杨河市、白杨市)

榆林市(定边县、府谷县、榆阳区、横山区、佳县、清涧县、子洲县、靖边县、绥德县、神木市、米脂县、吴堡县)石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

吉林市(磐石市、龙潭区、丰满区、船营区、昌邑区、舒兰市、桦甸市、蛟河市、永吉县)  红河哈尼族彝族自治州(石屏县、屏边苗族自治县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、弥勒市、泸西县、元阳县、蒙自市、开远市、红河县、河口瑶族自治县、绿春县)

雅安市(天全县、名山区、宝兴县、荥经县、汉源县、石棉县、芦山县、雨城区)

济源市

广安市(武胜县、广安区、华蓥市、岳池县、前锋区、邻水县)茂名市(茂南区、信宜市、电白区、高州市、化州市)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

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

鄂尔多斯市(东胜区、准格尔旗、达拉特旗、康巴什区、伊金霍洛旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、杭锦旗、乌审旗)

汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)

温州市(瑞安市、龙港市、乐清市、苍南县、泰顺县、永嘉县、瓯海区、洞头区、龙湾区、鹿城区、文成县、平阳县)

朝阳市(龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、凌源市、北票市、双塔区、朝阳县)

海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)

三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)

湘潭市(岳塘区、雨湖区、湘乡市、韶山市、湘潭县)

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

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、乌兰县、茫崖市、德令哈市、都兰县)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、甘德县、达日县、班玛县、玛多县)

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

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

滁州市(凤阳县、南谯区、琅琊区、明光市、天长市、来安县、全椒县、定远县)

　　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。