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惠州市(惠东县、龙门县、惠阳区、惠城区、博罗县)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
葫芦岛市(连山区、南票区、龙港区、建昌县、兴城市、绥中县)
绵阳市(三台县、安州区、梓潼县、涪城区、北川羌族自治县、平武县、江油市、盐亭县、游仙区)
信阳市(淮滨县、光山县、固始县、罗山县、息县、潢川县、新县、浉河区、商城县、平桥区)
百色市(田阳区、靖西市、田林县、凌云县、右江区、德保县、隆林各族自治县、平果市、那坡县、西林县、田东县、乐业县)
石河子市(昆玉市、图木舒克市、双河市、白杨市、胡杨河市、五家渠市、可克达拉市、铁门关市、阿拉尔市、新星市、北屯市)
防城港市(东兴市、防城区、港口区、上思县)
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天津市(河东区、宝坻区、河北区、津南区、武清区、河西区、滨海新区、宁河区、和平区、东丽区、蓟州区、西青区、静海区、红桥区、北辰区、南开区)
临夏回族自治州(广河县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏市、东乡族自治县、临夏县、永靖县)
漯河市(郾城区、源汇区、临颍县、舞阳县、召陵区)
渭南市(白水县、华阴市、华州区、蒲城县、合阳县、潼关县、临渭区、韩城市、澄城县、大荔县、富平县)
巴中市(南江县、巴州区、平昌县、通江县、恩阳区)
周口市(鹿邑县、沈丘县、川汇区、扶沟县、西华县、太康县、项城市、郸城县、淮阳区、商水县)
襄阳市(枣阳市、宜城市、南漳县、保康县、襄城区、老河口市、樊城区、谷城县、襄州区)
衡水市(饶阳县、深州市、阜城县、安平县、枣强县、景县、桃城区、故城县、武邑县、武强县、冀州区)
重庆市(铜梁区、云阳县、梁平区、秀山土家族苗族自治县、巫溪县、南川区、涪陵区、大足区、黔江区、巫山县、荣昌区、长寿区、渝中区、九龙坡区、潼南区、合川区、垫江县、渝北区、江津区、江北区、璧山区、永川区、丰都县、忠县、奉节县、彭水苗族土家族自治县、巴南区、万州区、大渡口区、石柱土家族自治县、北碚区、武隆区、开州区、綦江区、城口县、沙坪坝区、南岸区、酉阳土家族苗族自治县)
淮安市(淮安区、淮阴区、金湖县、涟水县、洪泽区、盱眙县、清江浦区)
甘南藏族自治州(临潭县、舟曲县、合作市、碌曲县、卓尼县、迭部县、夏河县、玛曲县)
十堰市(郧西县、竹山县、郧阳区、丹江口市、竹溪县、茅箭区、房县、张湾区)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县、乌兰县、茫崖市)
湘潭市(岳塘区、湘乡市、湘潭县、雨湖区、韶山市)
常德市(桃源县、武陵区、鼎城区、汉寿县、澧县、临澧县、津市市、安乡县、石门县)
凉山彝族自治州(越西县、盐源县、西昌市、宁南县、会理市、昭觉县、普格县、甘洛县、会东县、金阳县、美姑县、布拖县、德昌县、雷波县、冕宁县、木里藏族自治县、喜德县)
广安市(岳池县、武胜县、邻水县、广安区、前锋区、华蓥市)
内蒙古自治区
湘西土家族苗族自治州(龙山县、泸溪县、吉首市、古丈县、凤凰县、花垣县、永顺县、保靖县)
开封市(顺河回族区、禹王台区、杞县、通许县、祥符区、兰考县、尉氏县、鼓楼区、龙亭区)
固原市(西吉县、原州区、彭阳县、隆德县、泾源县)
西藏自治区
赤峰市(巴林左旗、宁城县、敖汉旗、喀喇沁旗、松山区、克什克腾旗、红山区、翁牛特旗、元宝山区、林西县、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗)
湛江市(吴川市、雷州市、坡头区、徐闻县、霞山区、遂溪县、廉江市、赤坎区、麻章区)
达州市(渠县、通川区、开江县、大竹县、万源市、宣汉县、达川区)
香港特别行政区
安顺市(西秀区、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县)
定西市(漳县、陇西县、岷县、临洮县、通渭县、安定区、渭源县)
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、个旧市、红河县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、绿春县、泸西县、建水县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、开远市、元阳县)
甘孜藏族自治州(雅江县、理塘县、道孚县、泸定县、德格县、色达县、新龙县、得荣县、巴塘县、炉霍县、九龙县、石渠县、稻城县、白玉县、乡城县、丹巴县、甘孜县、康定市)
沧州市(黄骅市、肃宁县、盐山县、南皮县、河间市、运河区、任丘市、献县、东光县、青县、海兴县、泊头市、孟村回族自治县、吴桥县、新华区、沧县)
大同市(天镇县、阳高县、云州区、浑源县、左云县、广灵县、新荣区、云冈区、平城区、灵丘县)
苏州市(昆山市、太仓市、常熟市、姑苏区、相城区、虎丘区、吴江区、吴中区、张家港市)
衢州市(江山市、龙游县、衢江区、开化县、柯城区、常山县)
大理白族自治州(洱源县、剑川县、永平县、巍山彝族回族自治县、大理市、宾川县、鹤庆县、弥渡县、漾濞彝族自治县、云龙县、祥云县、南涧彝族自治县)
新余市(分宜县、渝水区)
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威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)
咸宁市(赤壁市、通城县、通山县、崇阳县、嘉鱼县、咸安区)
喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、疏附县、麦盖提县、巴楚县、疏勒县、叶城县、莎车县、喀什市、伽师县、英吉沙县、岳普湖县)
三沙市(西沙区、南沙区)
秦皇岛市(北戴河区、卢龙县、海港区、山海关区、昌黎县、青龙满族自治县、抚宁区)
承德市(承德县、双桥区、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、双滦区、隆化县、平泉市、兴隆县、滦平县、鹰手营子矿区)
福州市(长乐区、福清市、永泰县、仓山区、罗源县、晋安区、闽侯县、鼓楼区、马尾区、闽清县、平潭县、连江县、台江区)
运城市(绛县、盐湖区、芮城县、新绛县、临猗县、闻喜县、夏县、河津市、永济市、万荣县、垣曲县、平陆县、稷山县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、梁河县、陇川县、盈江县)
三明市(将乐县、建宁县、清流县、沙县区、永安市、泰宁县、尤溪县、明溪县、三元区、大田县、宁化县)
西宁市(湟中区、大通回族土族自治县、城东区、城北区、城中区、湟源县、城西区)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
昌都市(芒康县、江达县、八宿县、左贡县、贡觉县、察雅县、类乌齐县、丁青县、边坝县、卡若区、洛隆县)
哈尔滨市(巴彦县、双城区、方正县、通河县、呼兰区、延寿县、道里区、阿城区、松北区、木兰县、南岗区、尚志市、平房区、五常市、宾县、香坊区、道外区、依兰县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
广西壮族自治区
宜昌市(宜都市、长阳土家族自治县、秭归县、点军区、夷陵区、当阳市、兴山县、五峰土家族自治县、远安县、伍家岗区、西陵区、枝江市、猇亭区)
上海市(普陀区、嘉定区、长宁区、杨浦区、浦东新区、徐汇区、宝山区、闵行区、松江区、金山区、静安区、崇明区、黄浦区、青浦区、奉贤区、虹口区)
石家庄市(晋州市、赞皇县、辛集市、藁城区、长安区、赵县、无极县、深泽县、新乐市、桥西区、平山县、元氏县、井陉县、行唐县、井陉矿区、栾城区、灵寿县、正定县、新华区、裕华区、鹿泉区、高邑县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)
廊坊市(大城县、香河县、永清县、大厂回族自治县、固安县、文安县、安次区、广阳区、三河市、霸州市)
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景德镇市(乐平市、浮梁县、珠山区、昌江区)
铜仁市(万山区、思南县、玉屏侗族自治县、江口县、松桃苗族自治县、石阡县、德江县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、碧江区)
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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