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恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、来凤县、恩施市、咸丰县、巴东县、宣恩县、建始县、利川市)
甘南藏族自治州(舟曲县、迭部县、夏河县、临潭县、碌曲县、合作市、卓尼县、玛曲县)
遂宁市(蓬溪县、射洪市、船山区、大英县、安居区)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
伊春市(金林区、大箐山县、汤旺县、丰林县、铁力市、嘉荫县、伊美区、南岔县、友好区、乌翠区)
锦州市(北镇市、古塔区、黑山县、凌河区、义县、凌海市、太和区)
金华市(义乌市、武义县、金东区、兰溪市、东阳市、浦江县、磐安县、永康市、婺城区)
周口市(西华县、郸城县、商水县、沈丘县、川汇区、扶沟县、淮阳区、项城市、太康县、鹿邑县)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)
青岛市(胶州市、平度市、黄岛区、李沧区、市北区、市南区、崂山区、城阳区、莱西市、即墨区)
山南市(措美县、浪卡子县、乃东区、贡嘎县、错那市、扎囊县、琼结县、桑日县、曲松县、洛扎县、隆子县、加查县)
乌兰察布市(丰镇市、兴和县、凉城县、察哈尔右翼后旗、四子王旗、商都县、集宁区、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、化德县、卓资县)
宝鸡市(麟游县、扶风县、凤县、金台区、太白县、陇县、千阳县、岐山县、陈仓区、眉县、凤翔区、渭滨区)
贵阳市(南明区、修文县、白云区、观山湖区、乌当区、清镇市、息烽县、花溪区、云岩区、开阳县)
南通市(如东县、海安市、崇川区、如皋市、海门区、启东市、通州区)
舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)
深圳市(宝安区、南山区、龙华区、龙岗区、罗湖区、福田区、坪山区、光明区、盐田区)
临汾市(安泽县、隰县、汾西县、乡宁县、吉县、洪洞县、古县、浮山县、霍州市、永和县、蒲县、大宁县、翼城县、襄汾县、尧都区、曲沃县、侯马市)
龙岩市(连城县、漳平市、新罗区、长汀县、武平县、上杭县、永定区)
四平市(梨树县、伊通满族自治县、铁西区、铁东区、双辽市)
平顶山市(舞钢市、石龙区、鲁山县、汝州市、郏县、新华区、湛河区、宝丰县、卫东区、叶县)
新余市(分宜县、渝水区)
泰安市(东平县、岱岳区、新泰市、肥城市、泰山区、宁阳县)
湖州市(安吉县、德清县、吴兴区、南浔区、长兴县)
达州市(通川区、万源市、大竹县、宣汉县、渠县、开江县、达川区)
洛阳市(瀍河回族区、老城区、洛龙区、孟津区、洛宁县、宜阳县、汝阳县、涧西区、新安县、西工区、伊川县、栾川县、偃师区、嵩县)
湘潭市(岳塘区、湘乡市、韶山市、湘潭县、雨湖区)
西藏自治区
黔东南苗族侗族自治州(镇远县、从江县、剑河县、雷山县、天柱县、岑巩县、丹寨县、麻江县、黎平县、黄平县、榕江县、台江县、三穗县、施秉县、锦屏县、凯里市)
德州市(夏津县、乐陵市、武城县、平原县、临邑县、陵城区、德城区、禹城市、宁津县、齐河县、庆云县)
雅安市(芦山县、雨城区、宝兴县、名山区、天全县、汉源县、石棉县、荥经县)
西安市(灞桥区、临潼区、鄠邑区、雁塔区、阎良区、新城区、高陵区、长安区、碑林区、莲湖区、蓝田县、未央区、周至县)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
安康市(宁陕县、石泉县、汉滨区、汉阴县、紫阳县、白河县、镇坪县、平利县、岚皋县、旬阳市)
荆州市(石首市、松滋市、荆州区、洪湖市、江陵县、沙市区、监利市、公安县)
文山壮族苗族自治州(马关县、文山市、广南县、麻栗坡县、西畴县、丘北县、富宁县、砚山县)
焦作市(温县、马村区、中站区、解放区、沁阳市、武陟县、孟州市、博爱县、山阳区、修武县)
襄阳市(老河口市、南漳县、枣阳市、保康县、襄城区、襄州区、谷城县、樊城区、宜城市)
嘉兴市(海宁市、秀洲区、南湖区、海盐县、嘉善县、桐乡市、平湖市)
汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、博湖县、轮台县、焉耆回族自治县、尉犁县、库尔勒市、若羌县、且末县、和硕县)
邵阳市(大祥区、邵阳县、新宁县、邵东市、新邵县、绥宁县、洞口县、城步苗族自治县、双清区、北塔区、武冈市、隆回县)
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合肥市(肥西县、瑶海区、肥东县、庐江县、蜀山区、长丰县、巢湖市、包河区、庐阳区)
蚌埠市(禹会区、五河县、龙子湖区、固镇县、淮上区、怀远县、蚌山区)
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宁德市(霞浦县、寿宁县、古田县、福安市、柘荣县、屏南县、周宁县、蕉城区、福鼎市)
常州市(新北区、溧阳市、钟楼区、武进区、天宁区、金坛区)
白城市(大安市、洮南市、洮北区、镇赉县、通榆县)
云浮市(郁南县、云城区、云安区、罗定市、新兴县)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)
商洛市(镇安县、丹凤县、柞水县、商南县、山阳县、洛南县、商州区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
福州市(永泰县、晋安区、鼓楼区、长乐区、马尾区、罗源县、福清市、平潭县、闽侯县、闽清县、连江县、台江区、仓山区)
六安市(叶集区、舒城县、霍山县、霍邱县、金安区、裕安区、金寨县)
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南宁市(武鸣区、横州市、青秀区、江南区、宾阳县、上林县、隆安县、兴宁区、西乡塘区、马山县、良庆区、邕宁区)
肇庆市(鼎湖区、四会市、怀集县、封开县、端州区、高要区、德庆县、广宁县)
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博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
柳州市(柳江区、柳城县、融水苗族自治县、柳北区、柳南区、鹿寨县、融安县、鱼峰区、三江侗族自治县、城中区)
哈尔滨市(依兰县、通河县、木兰县、平房区、尚志市、双城区、五常市、阿城区、方正县、延寿县、道外区、宾县、香坊区、呼兰区、巴彦县、道里区、松北区、南岗区)
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抚州市(乐安县、南丰县、黎川县、东乡区、宜黄县、崇仁县、南城县、资溪县、临川区、广昌县、金溪县)
忻州市(偏关县、五寨县、宁武县、岢岚县、五台县、河曲县、定襄县、忻府区、原平市、繁峙县、代县、神池县、静乐县、保德县)
漯河市(临颍县、舞阳县、召陵区、郾城区、源汇区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、红原县、九寨沟县、理县、若尔盖县、小金县、汶川县、茂县、马尔康市、松潘县、壤塘县、黑水县、金川县)
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鹤岗市(绥滨县、萝北县、向阳区、兴山区、南山区、工农区、兴安区、东山区)
大庆市(萨尔图区、龙凤区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、肇源县、让胡路区、肇州县、林甸县)
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石家庄市(井陉县、赞皇县、深泽县、桥西区、辛集市、行唐县、灵寿县、晋州市、新华区、无极县、新乐市、长安区、栾城区、藁城区、正定县、井陉矿区、鹿泉区、裕华区、赵县、高邑县、元氏县、平山县)
上饶市(婺源县、德兴市、信州区、横峰县、广信区、余干县、弋阳县、广丰区、鄱阳县、万年县、铅山县、玉山县)
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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