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

黑河市(逊克县、嫩江市、爱辉区、五大连池市、孙吴县、北安市)

平凉市(崆峒区、崇信县、灵台县、泾川县、华亭市、静宁县、庄浪县)

武威市(古浪县、民勤县、凉州区、天祝藏族自治县)  湘西土家族苗族自治州(吉首市、泸溪县、保靖县、古丈县、凤凰县、永顺县、龙山县、花垣县)

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

眉山市(青神县、洪雅县、彭山区、丹棱县、仁寿县、东坡区)

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

通化市(通化县、东昌区、柳河县、集安市、梅河口市、二道江区、辉南县)  淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)

常州市(金坛区、武进区、钟楼区、天宁区、溧阳市、新北区)

白银市(白银区、会宁县、靖远县、平川区、景泰县)

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

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

威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)

营口市(站前区、大石桥市、盖州市、鲅鱼圈区、老边区、西市区)

东营市(河口区、垦利区、东营区、广饶县、利津县)

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

云浮市(郁南县、云安区、新兴县、云城区、罗定市)

昌都市(察雅县、贡觉县、江达县、卡若区、洛隆县、丁青县、八宿县、类乌齐县、边坝县、芒康县、左贡县)

泰安市(泰山区、新泰市、岱岳区、肥城市、东平县、宁阳县)

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

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

秦皇岛市(北戴河区、山海关区、卢龙县、青龙满族自治县、昌黎县、抚宁区、海港区)

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

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

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

淮安市(淮安区、清江浦区、涟水县、洪泽区、金湖县、盱眙县、淮阴区)

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

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香港特别行政区

娄底市(娄星区、双峰县、冷水江市、涟源市、新化县)

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

淮南市(谢家集区、潘集区、凤台县、八公山区、寿县、田家庵区、大通区)  阿克苏地区(柯坪县、阿瓦提县、新和县、温宿县、乌什县、拜城县、阿克苏市、库车市、沙雅县)

海北藏族自治州(刚察县、海晏县、门源回族自治县、祁连县)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、船山区、安居区、大英县)延安市(延长县、宝塔区、甘泉县、黄龙县、志丹县、黄陵县、安塞区、吴起县、富县、子长市、宜川县、延川县、洛川县)

烟台市(招远市、牟平区、龙口市、芝罘区、海阳市、莱山区、福山区、莱阳市、蓬莱区、莱州市、栖霞市)  伊春市(嘉荫县、乌翠区、金林区、丰林县、大箐山县、南岔县、友好区、汤旺县、铁力市、伊美区)

忻州市(保德县、宁武县、忻府区、原平市、代县、偏关县、五寨县、岢岚县、定襄县、静乐县、河曲县、神池县、繁峙县、五台县)

池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)

内江市(资中县、威远县、东兴区、市中区、隆昌市)宁波市(鄞州区、镇海区、余姚市、宁海县、慈溪市、江北区、海曙区、北仑区、奉化区、象山县)

安康市(紫阳县、镇坪县、汉阴县、旬阳市、平利县、白河县、石泉县、汉滨区、岚皋县、宁陕县)

三沙市(西沙区、南沙区)

漯河市(临颍县、召陵区、郾城区、源汇区、舞阳县)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

黄石市(大冶市、阳新县、西塞山区、铁山区、下陆区、黄石港区)

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

河源市(源城区、紫金县、龙川县、东源县、和平县、连平县)

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

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

鞍山市(海城市、千山区、铁东区、立山区、台安县、铁西区、岫岩满族自治县)

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

宝鸡市(眉县、扶风县、千阳县、渭滨区、凤翔区、太白县、凤县、金台区、陇县、陈仓区、岐山县、麟游县)

淄博市(张店区、沂源县、桓台县、博山区、周村区、淄川区、高青县、临淄区)

铜仁市(江口县、印江土家族苗族自治县、碧江区、万山区、松桃苗族自治县、思南县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、石阡县、德江县)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)

　　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。