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

太原市(阳曲县、尖草坪区、晋源区、古交市、迎泽区、万柏林区、小店区、清徐县、杏花岭区、娄烦县)

梅州市(丰顺县、平远县、五华县、大埔县、梅县区、兴宁市、梅江区、蕉岭县)

三沙市(南沙区、西沙区)  汕尾市(城区、海丰县、陆河县、陆丰市)

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

漳州市(漳浦县、华安县、芗城区、云霄县、平和县、长泰区、龙文区、龙海区、南靖县、东山县、诏安县)

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

唐山市(遵化市、滦南县、迁西县、滦州市、丰南区、开平区、古冶区、迁安市、乐亭县、路南区、曹妃甸区、丰润区、玉田县、路北区)  镇江市(句容市、京口区、丹徒区、扬中市、润州区、丹阳市)

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

乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼后旗、丰镇市、卓资县、凉城县、察哈尔右翼中旗、集宁区、化德县、商都县、四子王旗、兴和县)

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

那曲市(色尼区、聂荣县、申扎县、安多县、双湖县、索县、比如县、班戈县、尼玛县、巴青县、嘉黎县)

绥化市(兰西县、庆安县、北林区、绥棱县、明水县、青冈县、安达市、海伦市、望奎县、肇东市)

丹东市(凤城市、振兴区、元宝区、东港市、宽甸满族自治县、振安区)

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

广元市(利州区、昭化区、青川县、朝天区、旺苍县、苍溪县、剑阁县)

厦门市(集美区、思明区、海沧区、同安区、翔安区、湖里区)

十堰市(房县、茅箭区、竹山县、竹溪县、丹江口市、郧西县、郧阳区、张湾区)

营口市(西市区、老边区、盖州市、站前区、大石桥市、鲅鱼圈区)

雅安市(芦山县、汉源县、天全县、雨城区、名山区、荥经县、石棉县、宝兴县)

锦州市(太和区、黑山县、凌河区、凌海市、古塔区、北镇市、义县)

宁波市(鄞州区、北仑区、海曙区、奉化区、慈溪市、象山县、宁海县、镇海区、江北区、余姚市)

汕头市(潮南区、潮阳区、金平区、澄海区、濠江区、龙湖区、南澳县)

巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、博湖县、且末县、和静县、和硕县、焉耆回族自治县、若羌县、库尔勒市、尉犁县)

秦皇岛市(抚宁区、青龙满族自治县、海港区、北戴河区、山海关区、昌黎县、卢龙县)

铁岭市(银州区、清河区、铁岭县、开原市、西丰县、调兵山市、昌图县)

孝感市(孝昌县、云梦县、汉川市、安陆市、应城市、孝南区、大悟县)

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梧州市(岑溪市、蒙山县、龙圩区、长洲区、藤县、万秀区、苍梧县)

楚雄彝族自治州(南华县、牟定县、大姚县、禄丰市、双柏县、楚雄市、武定县、姚安县、元谋县、永仁县)

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

保定市(阜平县、徐水区、蠡县、满城区、定兴县、清苑区、莲池区、安新县、博野县、定州市、竞秀区、安国市、曲阳县、容城县、涿州市、涞水县、雄县、顺平县、唐县、高阳县、望都县、高碑店市、易县、涞源县)  海东市(乐都区、互助土族自治县、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)

七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)

深圳市(罗湖区、龙华区、福田区、龙岗区、盐田区、宝安区、光明区、坪山区、南山区)

莆田市(涵江区、秀屿区、仙游县、城厢区、荔城区)宜春市(奉新县、宜丰县、丰城市、袁州区、铜鼓县、樟树市、高安市、靖安县、万载县、上高县)

汉中市(勉县、洋县、城固县、镇巴县、佛坪县、略阳县、留坝县、汉台区、宁强县、西乡县、南郑区)  广州市(白云区、花都区、天河区、番禺区、南沙区、从化区、荔湾区、黄埔区、越秀区、增城区、海珠区)

海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵南县、共和县、贵德县)

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

黔南布依族苗族自治州(独山县、龙里县、罗甸县、福泉市、贵定县、瓮安县、荔波县、惠水县、三都水族自治县、长顺县、平塘县、都匀市)锡林郭勒盟(太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、正蓝旗、锡林浩特市、苏尼特左旗、镶黄旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、正镶白旗)

长治市(沁源县、上党区、武乡县、屯留区、黎城县、平顺县、壶关县、长子县、潞州区、沁县、潞城区、襄垣县)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

东营市(垦利区、广饶县、东营区、利津县、河口区)

滁州市(明光市、南谯区、来安县、定远县、凤阳县、天长市、全椒县、琅琊区)

石家庄市(井陉县、鹿泉区、赞皇县、赵县、行唐县、深泽县、元氏县、藁城区、平山县、裕华区、高邑县、桥西区、栾城区、无极县、井陉矿区、长安区、辛集市、灵寿县、新乐市、正定县、晋州市、新华区)

盐城市(射阳县、东台市、响水县、大丰区、建湖县、亭湖区、阜宁县、滨海县、盐都区)

阳泉市(郊区、城区、矿区、平定县、盂县)

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

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

昌吉回族自治州(奇台县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、吉木萨尔县、玛纳斯县、阜康市、呼图壁县)

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

运城市(盐湖区、永济市、平陆县、万荣县、河津市、稷山县、临猗县、绛县、新绛县、芮城县、闻喜县、垣曲县、夏县)

襄阳市(南漳县、樊城区、宜城市、老河口市、谷城县、保康县、襄州区、枣阳市、襄城区)

宁夏回族自治区

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

聊城市(莘县、高唐县、临清市、东阿县、东昌府区、阳谷县、冠县、茌平区)

　　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。