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自贡市(大安区、富顺县、荣县、自流井区、贡井区、沿滩区)
甘孜藏族自治州(新龙县、白玉县、乡城县、泸定县、甘孜县、雅江县、巴塘县、德格县、色达县、九龙县、理塘县、稻城县、石渠县、康定市、道孚县、得荣县、炉霍县、丹巴县)
定西市(岷县、通渭县、安定区、渭源县、临洮县、陇西县、漳县)
拉萨市(曲水县、尼木县、堆龙德庆区、林周县、当雄县、墨竹工卡县、达孜区、城关区)
青岛市(市北区、城阳区、崂山区、胶州市、李沧区、黄岛区、市南区、平度市、莱西市、即墨区)
汉中市(留坝县、宁强县、镇巴县、略阳县、佛坪县、汉台区、城固县、南郑区、洋县、西乡县、勉县)
酒泉市(敦煌市、金塔县、瓜州县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县、玉门市)
伊春市(金林区、南岔县、乌翠区、友好区、铁力市、伊美区、大箐山县、汤旺县、嘉荫县、丰林县)
舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)
石河子市(图木舒克市、可克达拉市、胡杨河市、铁门关市、双河市、白杨市、阿拉尔市、昆玉市、北屯市、五家渠市、新星市)
苏州市(吴中区、虎丘区、太仓市、昆山市、相城区、姑苏区、张家港市、吴江区、常熟市)
广西壮族自治区
秦皇岛市(青龙满族自治县、抚宁区、山海关区、北戴河区、卢龙县、昌黎县、海港区)
福州市(福清市、闽侯县、仓山区、连江县、鼓楼区、闽清县、晋安区、平潭县、永泰县、台江区、马尾区、罗源县、长乐区)
玉树藏族自治州(治多县、称多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县、杂多县)
宁夏回族自治区
阳江市(阳春市、阳西县、阳东区、江城区)
潍坊市(临朐县、昌邑市、诸城市、青州市、安丘市、寒亭区、潍城区、昌乐县、寿光市、坊子区、高密市、奎文区)
洛阳市(老城区、洛龙区、洛宁县、瀍河回族区、涧西区、嵩县、西工区、新安县、偃师区、栾川县、宜阳县、伊川县、孟津区、汝阳县)
防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)
忻州市(静乐县、保德县、神池县、五寨县、河曲县、原平市、定襄县、宁武县、代县、五台县、岢岚县、偏关县、忻府区、繁峙县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
盐城市(建湖县、亭湖区、射阳县、盐都区、东台市、响水县、滨海县、大丰区、阜宁县)
朝阳市(凌源市、建平县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、龙城区、朝阳县)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)
绍兴市(上虞区、越城区、诸暨市、新昌县、嵊州市、柯桥区)
聊城市(高唐县、东阿县、阳谷县、冠县、东昌府区、莘县、临清市、茌平区)
台州市(临海市、三门县、黄岩区、温岭市、天台县、路桥区、仙居县、椒江区、玉环市)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、凤凰县、花垣县、龙山县、吉首市、古丈县、保靖县、泸溪县)
邢台市(南和区、宁晋县、平乡县、任泽区、南宫市、襄都区、威县、广宗县、清河县、隆尧县、临城县、信都区、沙河市、巨鹿县、内丘县、新河县、临西县、柏乡县)
南充市(西充县、高坪区、仪陇县、嘉陵区、营山县、阆中市、蓬安县、南部县、顺庆区)
呼伦贝尔市(根河市、牙克石市、额尔古纳市、满洲里市、鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、阿荣旗、新巴尔虎左旗)
长春市(绿园区、德惠市、公主岭市、农安县、双阳区、南关区、宽城区、二道区、朝阳区、九台区、榆树市)
新疆维吾尔自治区
北京市(密云区、昌平区、西城区、丰台区、延庆区、通州区、东城区、顺义区、门头沟区、平谷区、大兴区、房山区、怀柔区、朝阳区、石景山区、海淀区)
亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)
西宁市(湟中区、城西区、城东区、湟源县、大通回族土族自治县、城中区、城北区)
淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、伊宁市、昭苏县、尼勒克县、巩留县、霍尔果斯市、霍城县、伊宁县、特克斯县、新源县、察布查尔锡伯自治县)
三明市(宁化县、永安市、明溪县、大田县、建宁县、沙县区、三元区、泰宁县、清流县、将乐县、尤溪县)
驻马店市(西平县、驿城区、汝南县、平舆县、确山县、上蔡县、遂平县、泌阳县、新蔡县、正阳县)
廊坊市(霸州市、固安县、文安县、广阳区、安次区、永清县、大城县、香河县、三河市、大厂回族自治县)
平顶山市(鲁山县、汝州市、叶县、湛河区、卫东区、郏县、舞钢市、新华区、宝丰县、石龙区)
广州市(海珠区、白云区、增城区、从化区、花都区、荔湾区、南沙区、越秀区、天河区、黄埔区、番禺区)
清远市(英德市、佛冈县、连州市、清城区、连山壮族瑶族自治县、阳山县、连南瑶族自治县、清新区)
通化市(梅河口市、二道江区、辉南县、东昌区、集安市、通化县、柳河县)
佳木斯市(富锦市、向阳区、前进区、汤原县、同江市、东风区、抚远市、郊区、桦川县、桦南县)
宜昌市(宜都市、当阳市、秭归县、枝江市、猇亭区、夷陵区、点军区、兴山县、伍家岗区、西陵区、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县、远安县)
阿克苏地区(乌什县、沙雅县、阿克苏市、新和县、库车市、温宿县、阿瓦提县、柯坪县、拜城县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
常州市(溧阳市、新北区、天宁区、金坛区、钟楼区、武进区)
哈尔滨市(延寿县、道里区、依兰县、呼兰区、方正县、宾县、南岗区、道外区、尚志市、香坊区、平房区、巴彦县、松北区、通河县、双城区、木兰县、阿城区、五常市)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)
岳阳市(岳阳楼区、汨罗市、岳阳县、华容县、君山区、平江县、湘阴县、临湘市、云溪区)
鹤壁市(淇县、淇滨区、浚县、山城区、鹤山区)
肇庆市(德庆县、四会市、怀集县、封开县、端州区、鼎湖区、高要区、广宁县)
五指山市(东方市、乐东黎族自治县、临高县、琼海市、陵水黎族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、定安县、昌江黎族自治县、屯昌县、万宁市、文昌市、白沙黎族自治县、保亭黎族苗族自治县)
吉林市(永吉县、船营区、磐石市、昌邑区、舒兰市、丰满区、龙潭区、蛟河市、桦甸市)
临沧市(云县、凤庆县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
深圳市(光明区、宝安区、龙岗区、盐田区、龙华区、罗湖区、坪山区、南山区、福田区)
林芝市(波密县、朗县、巴宜区、工布江达县、墨脱县、察隅县、米林市)
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安庆市(迎江区、大观区、潜山市、岳西县、望江县、桐城市、太湖县、宿松县、怀宁县、宜秀区)
双鸭山市(饶河县、宝清县、友谊县、四方台区、宝山区、岭东区、集贤县、尖山区)
河源市(东源县、和平县、连平县、源城区、龙川县、紫金县)
蚌埠市(禹会区、固镇县、淮上区、怀远县、五河县、蚌山区、龙子湖区)
随州市(广水市、曾都区、随县)
鄂尔多斯市(准格尔旗、康巴什区、杭锦旗、乌审旗、东胜区、鄂托克旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、达拉特旗)
吕梁市(柳林县、中阳县、方山县、石楼县、孝义市、文水县、临县、交城县、离石区、兴县、岚县、汾阳市、交口县)
山南市(洛扎县、加查县、隆子县、错那市、贡嘎县、浪卡子县、桑日县、曲松县、乃东区、琼结县、扎囊县、措美县)
丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县)
赣州市(石城县、赣县区、瑞金市、龙南市、兴国县、信丰县、于都县、大余县、寻乌县、崇义县、全南县、安远县、南康区、定南县、上犹县、宁都县、会昌县、章贡区)
张家口市(尚义县、张北县、怀安县、沽源县、阳原县、怀来县、桥东区、桥西区、蔚县、宣化区、万全区、赤城县、崇礼区、康保县、涿鹿县、下花园区)
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大连市(甘井子区、瓦房店市、旅顺口区、长海县、西岗区、沙河口区、中山区、金州区、庄河市、普兰店区)
长沙市(望城区、长沙县、天心区、开福区、浏阳市、雨花区、宁乡市、岳麓区、芙蓉区)
泸州市(合江县、龙马潭区、泸县、叙永县、古蔺县、纳溪区、江阳区)
葫芦岛市(南票区、建昌县、绥中县、连山区、龙港区、兴城市)
昌都市(卡若区、贡觉县、江达县、察雅县、芒康县、丁青县、洛隆县、边坝县、类乌齐县、八宿县、左贡县)
乐山市(马边彝族自治县、五通桥区、沐川县、井研县、沙湾区、市中区、犍为县、金口河区、峨边彝族自治县、峨眉山市、夹江县)
济南市(历下区、槐荫区、天桥区、平阴县、市中区、济阳区、莱芜区、商河县、历城区、钢城区、长清区、章丘区)
锦州市(古塔区、黑山县、凌海市、义县、凌河区、北镇市、太和区)
呼和浩特市(土默特左旗、和林格尔县、回民区、清水河县、武川县、新城区、赛罕区、托克托县、玉泉区)
池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)
毕节市(金沙县、大方县、黔西市、七星关区、纳雍县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县)
漯河市(召陵区、源汇区、临颍县、郾城区、舞阳县)
沧州市(河间市、肃宁县、新华区、任丘市、黄骅市、盐山县、献县、吴桥县、泊头市、青县、孟村回族自治县、东光县、运河区、南皮县、海兴县、沧县)
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巴中市(巴州区、恩阳区、平昌县、南江县、通江县)
南昌市(进贤县、青山湖区、西湖区、南昌县、新建区、青云谱区、红谷滩区、安义县、东湖区)
厦门市(同安区、海沧区、集美区、思明区、湖里区、翔安区)
运城市(绛县、临猗县、平陆县、闻喜县、稷山县、永济市、河津市、垣曲县、盐湖区、新绛县、夏县、万荣县、芮城县)
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宁德市(古田县、寿宁县、霞浦县、屏南县、福鼎市、柘荣县、福安市、蕉城区、周宁县)
日照市(东港区、五莲县、岚山区、莒县)
宝鸡市(麟游县、眉县、千阳县、凤县、岐山县、凤翔区、扶风县、金台区、陈仓区、陇县、渭滨区、太白县)
莆田市(城厢区、仙游县、荔城区、涵江区、秀屿区)
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金昌市(永昌县、金川区)
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梧州市(万秀区、藤县、龙圩区、长洲区、蒙山县、苍梧县、岑溪市)
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黄山市(歙县、黄山区、徽州区、休宁县、屯溪区、祁门县、黟县)
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。
新闻结尾
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