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普洱市(西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县)

梧州市(万秀区、岑溪市、长洲区、蒙山县、藤县、龙圩区、苍梧县)

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

山南市(浪卡子县、乃东区、扎囊县、隆子县、琼结县、曲松县、洛扎县、错那市、加查县、贡嘎县、措美县、桑日县)  阿里地区(噶尔县、日土县、普兰县、措勤县、札达县、改则县、革吉县)

莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、仙游县、荔城区)

新余市(分宜县、渝水区)

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

合肥市(肥东县、包河区、长丰县、庐阳区、巢湖市、肥西县、蜀山区、瑶海区、庐江县)  菏泽市(牡丹区、定陶区、成武县、郓城县、鄄城县、曹县、单县、东明县、巨野县)

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

银川市(金凤区、西夏区、贺兰县、兴庆区、灵武市、永宁县)

娄底市(娄星区、涟源市、双峰县、冷水江市、新化县)

雅安市(名山区、雨城区、天全县、汉源县、宝兴县、石棉县、芦山县、荥经县)

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

滁州市(定远县、全椒县、南谯区、明光市、凤阳县、天长市、来安县、琅琊区)

德阳市(中江县、罗江区、什邡市、广汉市、旌阳区、绵竹市)

林芝市(朗县、巴宜区、米林市、墨脱县、波密县、察隅县、工布江达县)

嘉峪关市

钦州市(灵山县、钦南区、浦北县、钦北区)

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

淄博市(沂源县、高青县、临淄区、桓台县、博山区、周村区、张店区、淄川区)

孝感市(云梦县、应城市、汉川市、孝昌县、大悟县、安陆市、孝南区)

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

葫芦岛市(龙港区、连山区、绥中县、南票区、兴城市、建昌县)

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

贺州市(平桂区、钟山县、八步区、昭平县、富川瑶族自治县)

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

延安市(子长市、志丹县、黄陵县、吴起县、洛川县、宜川县、富县、黄龙县、延长县、安塞区、延川县、宝塔区、甘泉县)

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汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)

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

贵阳市(息烽县、观山湖区、白云区、花溪区、乌当区、云岩区、清镇市、开阳县、修文县、南明区)

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)  衡水市(阜城县、桃城区、武邑县、景县、故城县、安平县、饶阳县、武强县、冀州区、深州市、枣强县)

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

唐山市(古冶区、路北区、丰润区、迁西县、遵化市、丰南区、曹妃甸区、路南区、迁安市、滦州市、玉田县、开平区、滦南县、乐亭县)

厦门市(翔安区、思明区、集美区、湖里区、海沧区、同安区)铜川市(王益区、耀州区、宜君县、印台区)

包头市(东河区、石拐区、昆都仑区、白云鄂博矿区、九原区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、青山区)  昌都市(卡若区、江达县、洛隆县、边坝县、八宿县、贡觉县、丁青县、类乌齐县、察雅县、左贡县、芒康县)

甘孜藏族自治州(雅江县、色达县、炉霍县、丹巴县、德格县、理塘县、巴塘县、石渠县、白玉县、乡城县、康定市、新龙县、九龙县、得荣县、稻城县、道孚县、泸定县、甘孜县)

乌鲁木齐市(达坂城区、乌鲁木齐县、天山区、米东区、新市区、水磨沟区、沙依巴克区、头屯河区)

铜陵市(郊区、铜官区、义安区、枞阳县)扬州市(仪征市、邗江区、广陵区、江都区、高邮市、宝应县)

淮安市(金湖县、淮阴区、洪泽区、涟水县、盱眙县、淮安区、清江浦区)

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

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

大同市(灵丘县、云州区、浑源县、新荣区、平城区、天镇县、云冈区、广灵县、左云县、阳高县)

南阳市(桐柏县、南召县、卧龙区、内乡县、西峡县、新野县、社旗县、镇平县、宛城区、唐河县、邓州市、方城县、淅川县)

邯郸市(磁县、复兴区、峰峰矿区、邯山区、魏县、曲周县、馆陶县、丛台区、成安县、广平县、邱县、鸡泽县、武安市、大名县、永年区、临漳县、肥乡区、涉县)

临沧市(沧源佤族自治县、云县、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、镇康县、临翔区、永德县)

蚌埠市(固镇县、怀远县、龙子湖区、淮上区、蚌山区、五河县、禹会区)

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

揭阳市(揭东区、揭西县、榕城区、普宁市、惠来县)

遵义市(道真仡佬族苗族自治县、习水县、正安县、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、赤水市、仁怀市、绥阳县、湄潭县、播州区、凤冈县、余庆县、桐梓县)

营口市(站前区、大石桥市、盖州市、老边区、西市区、鲅鱼圈区)

锡林郭勒盟(正蓝旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、太仆寺旗、正镶白旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、苏尼特左旗、多伦县、西乌珠穆沁旗)

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

安顺市(紫云苗族布依族自治县、平坝区、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县)

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

　　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。