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崇左市(天等县、江州区、大新县、凭祥市、扶绥县、宁明县、龙州县)

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

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

宁德市(蕉城区、周宁县、霞浦县、古田县、福鼎市、寿宁县、柘荣县、福安市、屏南县)  济宁市(鱼台县、兖州区、嘉祥县、金乡县、任城区、泗水县、曲阜市、微山县、汶上县、梁山县、邹城市)

文山壮族苗族自治州(丘北县、富宁县、马关县、文山市、西畴县、广南县、砚山县、麻栗坡县)

新疆维吾尔自治区

宁波市(鄞州区、镇海区、江北区、北仑区、慈溪市、象山县、海曙区、奉化区、余姚市、宁海县)安阳市(汤阴县、内黄县、林州市、安阳县、文峰区、殷都区、北关区、龙安区、滑县)

宝鸡市(金台区、渭滨区、扶风县、岐山县、陈仓区、麟游县、太白县、眉县、凤县、陇县、千阳县、凤翔区)  临沂市(费县、河东区、临沭县、蒙阴县、莒南县、沂南县、沂水县、罗庄区、郯城县、兰山区、平邑县、兰陵县)

陇南市(宕昌县、成县、文县、徽县、两当县、康县、西和县、礼县、武都区)

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)

黄山市(黟县、徽州区、休宁县、屯溪区、祁门县、歙县、黄山区)

聊城市(茌平区、高唐县、莘县、东昌府区、临清市、东阿县、阳谷县、冠县)

云浮市(郁南县、云城区、罗定市、新兴县、云安区)

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

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

长春市(二道区、农安县、公主岭市、绿园区、德惠市、宽城区、朝阳区、榆树市、双阳区、南关区、九台区)

宜宾市(屏山县、长宁县、叙州区、南溪区、兴文县、江安县、翠屏区、筠连县、高县、珙县)

毕节市(赫章县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、纳雍县、黔西市、大方县、金沙县)

晋中市(榆次区、太谷区、平遥县、灵石县、和顺县、榆社县、昔阳县、左权县、介休市、祁县、寿阳县)

绍兴市(嵊州市、上虞区、新昌县、越城区、诸暨市、柯桥区)

廊坊市(固安县、大厂回族自治县、霸州市、安次区、大城县、永清县、香河县、文安县、广阳区、三河市)

钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)

海南藏族自治州(共和县、贵德县、贵南县、同德县、兴海县)

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

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

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

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商丘市(梁园区、夏邑县、永城市、柘城县、睢县、民权县、宁陵县、睢阳区、虞城县)

桂林市(象山区、资源县、永福县、灌阳县、荔浦市、阳朔县、恭城瑶族自治县、临桂区、秀峰区、龙胜各族自治县、全州县、灵川县、雁山区、叠彩区、平乐县、七星区、兴安县)

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

上饶市(玉山县、万年县、广丰区、信州区、余干县、横峰县、广信区、鄱阳县、婺源县、弋阳县、铅山县、德兴市)  无锡市(锡山区、滨湖区、惠山区、新吴区、江阴市、宜兴市、梁溪区)

辽阳市(太子河区、白塔区、弓长岭区、辽阳县、文圣区、灯塔市、宏伟区)

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

天水市(秦州区、张家川回族自治县、武山县、清水县、甘谷县、秦安县、麦积区)太原市(迎泽区、杏花岭区、阳曲县、古交市、小店区、晋源区、万柏林区、清徐县、尖草坪区、娄烦县)

濮阳市(范县、濮阳县、清丰县、台前县、南乐县、华龙区)  固原市(泾源县、彭阳县、原州区、隆德县、西吉县)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、瑞丽市、盈江县、芒市)

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

安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县、关岭布依族苗族自治县)三门峡市(湖滨区、灵宝市、渑池县、卢氏县、义马市、陕州区)

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

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

揭阳市(普宁市、揭东区、榕城区、揭西县、惠来县)

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

丹东市(宽甸满族自治县、振兴区、东港市、凤城市、元宝区、振安区)

白银市(平川区、白银区、景泰县、靖远县、会宁县)

十堰市(竹山县、张湾区、丹江口市、郧西县、郧阳区、茅箭区、房县、竹溪县)

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

西藏自治区

舟山市(嵊泗县、岱山县、定海区、普陀区)

怀化市(鹤城区、辰溪县、通道侗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、中方县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、会同县、麻阳苗族自治县、洪江市、沅陵县)

开封市(杞县、禹王台区、鼓楼区、通许县、祥符区、龙亭区、尉氏县、顺河回族区、兰考县)

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

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

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

佳木斯市(桦川县、同江市、桦南县、抚远市、前进区、汤原县、东风区、向阳区、富锦市、郊区)

　　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。