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

沈阳市(皇姑区、苏家屯区、浑南区、康平县、新民市、沈北新区、大东区、辽中区、于洪区、和平区、铁西区、法库县、沈河区)

天水市(张家川回族自治县、麦积区、秦州区、武山县、清水县、秦安县、甘谷县)

深圳市(龙岗区、罗湖区、福田区、光明区、龙华区、盐田区、坪山区、宝安区、南山区)  梅州市(五华县、梅江区、梅县区、平远县、丰顺县、蕉岭县、兴宁市、大埔县)

济宁市(微山县、嘉祥县、金乡县、任城区、兖州区、邹城市、汶上县、鱼台县、泗水县、梁山县、曲阜市)

昭通市(巧家县、鲁甸县、昭阳区、绥江县、永善县、威信县、水富市、盐津县、镇雄县、彝良县、大关县)

齐齐哈尔市(拜泉县、龙沙区、昂昂溪区、富拉尔基区、富裕县、甘南县、梅里斯达斡尔族区、克山县、泰来县、讷河市、建华区、克东县、龙江县、依安县、铁锋区、碾子山区)

昆明市(呈贡区、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、嵩明县、西山区、宜良县、富民县、盘龙区、安宁市、寻甸回族彝族自治县、东川区、官渡区、五华区)  太原市(娄烦县、尖草坪区、清徐县、小店区、杏花岭区、万柏林区、晋源区、古交市、阳曲县、迎泽区)

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

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

大庆市(肇州县、林甸县、萨尔图区、大同区、红岗区、龙凤区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县)

河池市(凤山县、宜州区、东兰县、巴马瑶族自治县、南丹县、金城江区、罗城仫佬族自治县、天峨县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县)

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

四平市(伊通满族自治县、双辽市、梨树县、铁东区、铁西区)

三明市(明溪县、三元区、永安市、沙县区、将乐县、尤溪县、清流县、建宁县、泰宁县、大田县、宁化县)

松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县)

儋州市

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

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

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

枣庄市(薛城区、市中区、山亭区、滕州市、台儿庄区、峄城区)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

眉山市(洪雅县、东坡区、彭山区、仁寿县、丹棱县、青神县)

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

烟台市(福山区、蓬莱区、莱州市、海阳市、栖霞市、莱阳市、龙口市、芝罘区、牟平区、莱山区、招远市)

凉山彝族自治州(金阳县、越西县、普格县、美姑县、盐源县、西昌市、甘洛县、会东县、喜德县、宁南县、雷波县、冕宁县、昭觉县、布拖县、德昌县、木里藏族自治县、会理市)

青岛市(市北区、崂山区、平度市、莱西市、黄岛区、即墨区、城阳区、胶州市、李沧区、市南区)

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安阳市(龙安区、内黄县、滑县、文峰区、林州市、汤阴县、北关区、安阳县、殷都区)

嘉峪关市

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

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)  楚雄彝族自治州(双柏县、武定县、牟定县、南华县、楚雄市、禄丰市、大姚县、姚安县、永仁县、元谋县)

台州市(温岭市、临海市、椒江区、黄岩区、天台县、玉环市、三门县、路桥区、仙居县)

佛山市(顺德区、禅城区、高明区、三水区、南海区)

西宁市(城中区、城北区、城东区、湟源县、城西区、大通回族土族自治县、湟中区)保定市(徐水区、博野县、涞源县、易县、清苑区、安新县、涞水县、阜平县、唐县、满城区、高碑店市、定州市、容城县、望都县、涿州市、竞秀区、莲池区、定兴县、安国市、顺平县、雄县、曲阳县、高阳县、蠡县)

韶关市(浈江区、南雄市、翁源县、始兴县、仁化县、曲江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、武江区、新丰县)  合肥市(蜀山区、庐阳区、肥东县、巢湖市、包河区、长丰县、瑶海区、庐江县、肥西县)

白银市(会宁县、靖远县、平川区、白银区、景泰县)

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

呼和浩特市(和林格尔县、玉泉区、赛罕区、托克托县、武川县、土默特左旗、新城区、回民区、清水河县)邵阳市(北塔区、武冈市、邵阳县、新宁县、洞口县、双清区、大祥区、绥宁县、新邵县、隆回县、邵东市、城步苗族自治县)

上饶市(鄱阳县、德兴市、广信区、万年县、玉山县、广丰区、婺源县、余干县、铅山县、弋阳县、信州区、横峰县)

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

中山市

随州市(曾都区、广水市、随县)

郑州市(巩义市、新郑市、登封市、管城回族区、荥阳市、上街区、中原区、金水区、惠济区、新密市、二七区、中牟县)

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

济源市

淮南市(田家庵区、八公山区、凤台县、潘集区、谢家集区、大通区、寿县)

牡丹江市(西安区、东宁市、穆棱市、海林市、绥芬河市、爱民区、阳明区、林口县、东安区、宁安市)

南平市(建阳区、建瓯市、延平区、政和县、松溪县、浦城县、邵武市、顺昌县、光泽县、武夷山市)

广州市(从化区、黄埔区、番禺区、增城区、南沙区、海珠区、花都区、白云区、荔湾区、越秀区、天河区)

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

濮阳市(范县、濮阳县、清丰县、台前县、南乐县、华龙区)

曲靖市(沾益区、马龙区、师宗县、陆良县、罗平县、麒麟区、会泽县、富源县、宣威市)

长沙市(长沙县、芙蓉区、望城区、宁乡市、岳麓区、浏阳市、开福区、天心区、雨花区)

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

　　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。