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

泉州市(永春县、晋江市、泉港区、惠安县、安溪县、丰泽区、石狮市、洛江区、金门县、德化县、鲤城区、南安市)

舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)

日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)  商洛市(丹凤县、洛南县、镇安县、商州区、山阳县、商南县、柞水县)

福州市(鼓楼区、晋安区、福清市、永泰县、闽清县、连江县、罗源县、闽侯县、马尾区、台江区、仓山区、长乐区、平潭县)

滁州市(天长市、凤阳县、南谯区、琅琊区、全椒县、定远县、明光市、来安县)

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

枣庄市(台儿庄区、薛城区、市中区、峄城区、山亭区、滕州市)  揭阳市(普宁市、榕城区、揭西县、惠来县、揭东区)

济源市

淮南市(八公山区、潘集区、凤台县、田家庵区、大通区、谢家集区、寿县)

临汾市(隰县、曲沃县、蒲县、襄汾县、古县、汾西县、永和县、侯马市、浮山县、安泽县、洪洞县、乡宁县、霍州市、吉县、翼城县、尧都区、大宁县)

莆田市(涵江区、城厢区、仙游县、荔城区、秀屿区)

西藏自治区

延边朝鲜族自治州(龙井市、延吉市、图们市、敦化市、珲春市、汪清县、安图县、和龙市)

嘉峪关市

阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)

三门峡市(陕州区、渑池县、卢氏县、灵宝市、湖滨区、义马市)

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

厦门市(思明区、同安区、翔安区、海沧区、集美区、湖里区)

临沂市(沂南县、莒南县、兰山区、沂水县、兰陵县、平邑县、临沭县、蒙阴县、河东区、郯城县、费县、罗庄区)

咸宁市(咸安区、崇阳县、嘉鱼县、赤壁市、通城县、通山县)

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)

东莞市

玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、曲麻莱县、玉树市、称多县、治多县)

遂宁市(射洪市、蓬溪县、大英县、船山区、安居区)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

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

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

天水市(甘谷县、秦州区、武山县、麦积区、秦安县、张家川回族自治县、清水县)

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

宣城市(郎溪县、泾县、绩溪县、宁国市、旌德县、广德市、宣州区)  宿迁市(宿豫区、宿城区、泗洪县、泗阳县、沭阳县)

兴安盟(科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、扎赉特旗、乌兰浩特市、突泉县)

南宁市(上林县、宾阳县、隆安县、横州市、兴宁区、邕宁区、青秀区、江南区、良庆区、西乡塘区、马山县、武鸣区)

儋州市南昌市(新建区、西湖区、南昌县、安义县、青云谱区、东湖区、青山湖区、进贤县、红谷滩区)

南阳市(邓州市、社旗县、唐河县、南召县、西峡县、内乡县、宛城区、新野县、桐柏县、镇平县、方城县、卧龙区、淅川县)  五指山市(临高县、定安县、东方市、文昌市、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、琼海市、白沙黎族自治县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、万宁市)

广元市(昭化区、苍溪县、剑阁县、朝天区、利州区、旺苍县、青川县)

庆阳市(正宁县、宁县、西峰区、华池县、环县、合水县、镇原县、庆城县)

阿里地区(普兰县、日土县、噶尔县、札达县、改则县、革吉县、措勤县)鹤壁市(山城区、淇滨区、浚县、淇县、鹤山区)

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

汉中市(南郑区、留坝县、洋县、城固县、西乡县、镇巴县、宁强县、汉台区、佛坪县、略阳县、勉县)

林芝市(朗县、墨脱县、工布江达县、察隅县、巴宜区、米林市、波密县)

日喀则市(聂拉木县、仲巴县、康马县、吉隆县、岗巴县、定日县、昂仁县、仁布县、定结县、亚东县、拉孜县、江孜县、萨迦县、白朗县、萨嘎县、谢通门县、桑珠孜区、南木林县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县、华坪县)

自贡市(大安区、贡井区、荣县、富顺县、自流井区、沿滩区)

河源市(和平县、紫金县、龙川县、源城区、东源县、连平县)

临沧市(沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、镇康县、云县)

大连市(中山区、庄河市、金州区、普兰店区、沙河口区、旅顺口区、甘井子区、西岗区、瓦房店市、长海县)

荆州市(监利市、沙市区、公安县、洪湖市、石首市、荆州区、松滋市、江陵县)

喀什地区(英吉沙县、泽普县、巴楚县、麦盖提县、疏勒县、叶城县、莎车县、岳普湖县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、伽师县)

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

驻马店市(确山县、遂平县、驿城区、汝南县、平舆县、上蔡县、正阳县、西平县、泌阳县、新蔡县)

黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)

濮阳市(华龙区、南乐县、范县、清丰县、台前县、濮阳县)

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

　　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。