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

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哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

玉溪市(峨山彝族自治县、澄江市、易门县、红塔区、通海县、华宁县、新平彝族傣族自治县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县)

呼和浩特市(武川县、回民区、清水河县、玉泉区、赛罕区、新城区、土默特左旗、和林格尔县、托克托县)

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

益阳市(赫山区、桃江县、沅江市、南县、安化县、资阳区)

银川市(金凤区、兴庆区、灵武市、西夏区、永宁县、贺兰县)

梅州市(梅江区、梅县区、平远县、五华县、蕉岭县、大埔县、兴宁市、丰顺县)

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

儋州市

吴忠市(红寺堡区、同心县、青铜峡市、利通区、盐池县)

昆明市(呈贡区、五华区、晋宁区、嵩明县、东川区、官渡区、西山区、宜良县、石林彝族自治县、富民县、安宁市、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区)

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

和田地区(策勒县、墨玉县、洛浦县、民丰县、皮山县、和田市、于田县、和田县)

阳泉市(平定县、郊区、城区、矿区、盂县)

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

宿迁市(沭阳县、宿城区、宿豫区、泗阳县、泗洪县)

林芝市(工布江达县、察隅县、墨脱县、波密县、巴宜区、米林市、朗县)

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

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、同德县、共和县、贵南县)

湛江市(廉江市、遂溪县、坡头区、雷州市、麻章区、赤坎区、吴川市、徐闻县、霞山区)

三门峡市(湖滨区、陕州区、卢氏县、灵宝市、渑池县、义马市)

眉山市(丹棱县、青神县、东坡区、彭山区、仁寿县、洪雅县)

铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)

杭州市(桐庐县、临平区、西湖区、建德市、拱墅区、钱塘区、滨江区、余杭区、淳安县、上城区、临安区、萧山区、富阳区)

丽江市(华坪县、永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)

玉林市(玉州区、陆川县、博白县、兴业县、容县、北流市、福绵区)

阜新市(彰武县、阜新蒙古族自治县、细河区、清河门区、新邱区、海州区、太平区)

遂宁市(射洪市、安居区、蓬溪县、大英县、船山区)

景德镇市(乐平市、昌江区、浮梁县、珠山区)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

甘南藏族自治州(玛曲县、临潭县、合作市、迭部县、舟曲县、夏河县、碌曲县、卓尼县)

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

拉萨市(尼木县、墨竹工卡县、曲水县、城关区、林周县、堆龙德庆区、当雄县、达孜区)

白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、靖宇县、江源区)

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

宁夏回族自治区

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

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

四平市(双辽市、梨树县、伊通满族自治县、铁东区、铁西区)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)

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

湖州市(南浔区、德清县、长兴县、安吉县、吴兴区)

玉树藏族自治州(称多县、杂多县、囊谦县、治多县、玉树市、曲麻莱县)

贵港市(覃塘区、桂平市、平南县、港北区、港南区)

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

云浮市(云安区、云城区、新兴县、罗定市、郁南县)

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

潍坊市(安丘市、诸城市、寿光市、昌邑市、寒亭区、青州市、潍城区、昌乐县、临朐县、奎文区、高密市、坊子区)

淄博市(高青县、周村区、博山区、淄川区、沂源县、桓台县、临淄区、张店区)

宜昌市(伍家岗区、西陵区、五峰土家族自治县、夷陵区、兴山县、点军区、秭归县、长阳土家族自治县、远安县、猇亭区、枝江市、当阳市、宜都市)

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

清远市(阳山县、连州市、清新区、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、英德市、清城区)

甘孜藏族自治州(石渠县、新龙县、白玉县、丹巴县、康定市、雅江县、色达县、九龙县、得荣县、道孚县、泸定县、乡城县、理塘县、巴塘县、德格县、稻城县、甘孜县、炉霍县)

塔城地区(额敏县、沙湾市、乌苏市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市)

赤峰市(红山区、林西县、喀喇沁旗、克什克腾旗、翁牛特旗、巴林左旗、宁城县、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、元宝山区、巴林右旗、松山区)

嘉兴市(嘉善县、海宁市、桐乡市、秀洲区、平湖市、南湖区、海盐县)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、开远市、绿春县、建水县、弥勒市、泸西县、个旧市、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、红河县、屏边苗族自治县、石屏县)

三沙市(西沙区、南沙区)

雅安市(汉源县、荥经县、雨城区、石棉县、芦山县、宝兴县、天全县、名山区)

防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)

济南市(长清区、历下区、平阴县、槐荫区、市中区、济阳区、章丘区、商河县、莱芜区、钢城区、天桥区、历城区)

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

揭阳市(惠来县、普宁市、榕城区、揭西县、揭东区)

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

滁州市(全椒县、凤阳县、定远县、来安县、明光市、天长市、南谯区、琅琊区)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、陇川县、梁河县、芒市)

芜湖市(无为市、南陵县、镜湖区、鸠江区、湾沚区、繁昌区、弋江区)

西宁市(城中区、城东区、城西区、湟中区、城北区、大通回族土族自治县、湟源县)

宣城市(旌德县、广德市、宣州区、泾县、绩溪县、宁国市、郎溪县)

包头市(昆都仑区、东河区、石拐区、固阳县、土默特右旗、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、九原区)

鹤壁市(淇县、淇滨区、山城区、鹤山区、浚县)

葫芦岛市(龙港区、绥中县、兴城市、建昌县、南票区、连山区)

成都市(崇州市、金堂县、青白江区、锦江区、郫都区、邛崃市、新津区、温江区、武侯区、简阳市、龙泉驿区、都江堰市、金牛区、彭州市、大邑县、双流区、成华区、青羊区、蒲江县、新都区)

保山市(腾冲市、龙陵县、隆阳区、施甸县、昌宁县)

淮安市(淮安区、淮阴区、洪泽区、盱眙县、清江浦区、金湖县、涟水县)

合肥市(庐阳区、瑶海区、包河区、庐江县、肥西县、长丰县、巢湖市、肥东县、蜀山区)

萍乡市(安源区、芦溪县、上栗县、湘东区、莲花县)

泰安市(新泰市、东平县、肥城市、岱岳区、宁阳县、泰山区)

定西市(安定区、漳县、临洮县、陇西县、渭源县、岷县、通渭县)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴义市、安龙县、普安县、晴隆县、贞丰县、望谟县、兴仁市)

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

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、五原县、杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、临河区)

娄底市(冷水江市、涟源市、双峰县、娄星区、新化县)

白城市(洮南市、镇赉县、通榆县、大安市、洮北区)

重庆市(涪陵区、大足区、彭水苗族土家族自治县、黔江区、九龙坡区、荣昌区、垫江县、綦江区、万州区、南川区、忠县、渝中区、北碚区、酉阳土家族苗族自治县、巫溪县、巫山县、沙坪坝区、南岸区、大渡口区、江北区、江津区、开州区、城口县、奉节县、渝北区、秀山土家族苗族自治县、铜梁区、武隆区、合川区、石柱土家族自治县、梁平区、璧山区、云阳县、巴南区、丰都县、潼南区、长寿区、永川区)

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

岳阳市(云溪区、岳阳楼区、岳阳县、君山区、湘阴县、华容县、平江县、临湘市、汨罗市)

辽阳市(文圣区、宏伟区、太子河区、辽阳县、弓长岭区、白塔区、灯塔市)

锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、苏尼特左旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、二连浩特市、多伦县、镶黄旗、太仆寺旗)

三亚市(天涯区、崖州区、海棠区、吉阳区)

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

酒泉市(金塔县、敦煌市、瓜州县、玉门市、肃州区、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县)

鹤岗市(兴山区、萝北县、南山区、向阳区、工农区、东山区、绥滨县、兴安区)

来宾市(象州县、兴宾区、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、合山市)

金华市(浦江县、金东区、永康市、武义县、兰溪市、婺城区、义乌市、磐安县、东阳市)

德州市(齐河县、陵城区、临邑县、乐陵市、禹城市、宁津县、庆云县、德城区、平原县、武城县、夏津县)

淮北市(濉溪县、烈山区、杜集区、相山区)

  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。

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