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徐州市(泉山区、新沂市、贾汪区、铜山区、沛县、鼓楼区、邳州市、丰县、睢宁县、云龙区)
沈阳市(皇姑区、沈北新区、铁西区、浑南区、新民市、沈河区、和平区、苏家屯区、法库县、于洪区、康平县、辽中区、大东区)
邵阳市(隆回县、洞口县、邵阳县、邵东市、新宁县、北塔区、绥宁县、大祥区、双清区、城步苗族自治县、新邵县、武冈市)
池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)
内江市(东兴区、隆昌市、威远县、市中区、资中县)
鸡西市(鸡东县、密山市、鸡冠区、滴道区、梨树区、麻山区、恒山区、虎林市、城子河区)
惠州市(博罗县、惠东县、龙门县、惠阳区、惠城区)
盐城市(滨海县、响水县、建湖县、阜宁县、亭湖区、盐都区、射阳县、东台市、大丰区)
平顶山市(叶县、湛河区、鲁山县、卫东区、汝州市、新华区、石龙区、郏县、宝丰县、舞钢市)
呼和浩特市(回民区、土默特左旗、赛罕区、和林格尔县、清水河县、玉泉区、武川县、新城区、托克托县)
陇南市(礼县、宕昌县、文县、西和县、成县、两当县、武都区、徽县、康县)
漳州市(南靖县、华安县、云霄县、芗城区、龙文区、长泰区、诏安县、平和县、龙海区、东山县、漳浦县)
永州市(双牌县、道县、宁远县、冷水滩区、新田县、蓝山县、零陵区、东安县、江华瑶族自治县、江永县、祁阳市)
滨州市(邹平市、阳信县、滨城区、沾化区、惠民县、博兴县、无棣县)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
营口市(盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、老边区、站前区、西市区)
淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)
保定市(涿州市、清苑区、满城区、定兴县、高碑店市、博野县、莲池区、定州市、高阳县、涞源县、阜平县、安国市、安新县、竞秀区、涞水县、唐县、曲阳县、徐水区、蠡县、顺平县、雄县、望都县、容城县、易县)
北京市(海淀区、东城区、大兴区、延庆区、怀柔区、石景山区、昌平区、西城区、房山区、平谷区、顺义区、通州区、朝阳区、丰台区、门头沟区、密云区)
贺州市(平桂区、钟山县、富川瑶族自治县、昭平县、八步区)
武汉市(江汉区、硚口区、洪山区、新洲区、东西湖区、青山区、江岸区、江夏区、汉阳区、汉南区、黄陂区、武昌区、蔡甸区)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)
喀什地区(伽师县、麦盖提县、巴楚县、疏勒县、疏附县、英吉沙县、叶城县、岳普湖县、泽普县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县)
抚州市(资溪县、南城县、金溪县、广昌县、南丰县、临川区、宜黄县、乐安县、黎川县、崇仁县、东乡区)
南通市(如皋市、通州区、海门区、启东市、海安市、如东县、崇川区)
三明市(泰宁县、三元区、宁化县、清流县、将乐县、大田县、永安市、建宁县、尤溪县、沙县区、明溪县)
怀化市(溆浦县、洪江市、芷江侗族自治县、会同县、辰溪县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、鹤城区、中方县)
淮安市(洪泽区、盱眙县、淮安区、涟水县、淮阴区、金湖县、清江浦区)
保山市(隆阳区、昌宁县、腾冲市、龙陵县、施甸县)
长治市(平顺县、襄垣县、黎城县、沁县、潞城区、武乡县、上党区、潞州区、长子县、壶关县、沁源县、屯留区)
河池市(凤山县、天峨县、巴马瑶族自治县、金城江区、东兰县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、南丹县、宜州区、环江毛南族自治县)
忻州市(定襄县、忻府区、河曲县、五寨县、保德县、静乐县、宁武县、五台县、神池县、岢岚县、偏关县、代县、原平市、繁峙县)
汉中市(留坝县、汉台区、略阳县、南郑区、佛坪县、洋县、西乡县、宁强县、勉县、城固县、镇巴县)
固原市(隆德县、彭阳县、西吉县、原州区、泾源县)
绵阳市(安州区、平武县、游仙区、盐亭县、江油市、三台县、涪城区、梓潼县、北川羌族自治县)
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赤峰市(巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、林西县、宁城县、红山区、元宝山区、松山区、克什克腾旗、喀喇沁旗、巴林左旗、敖汉旗)
莆田市(涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县、城厢区)
黄石市(西塞山区、大冶市、阳新县、黄石港区、铁山区、下陆区)
赣州市(章贡区、定南县、上犹县、宁都县、全南县、瑞金市、赣县区、龙南市、南康区、安远县、石城县、大余县、寻乌县、信丰县、兴国县、于都县、会昌县、崇义县)
昆明市(五华区、东川区、呈贡区、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、安宁市、晋宁区、盘龙区、官渡区、富民县、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、西山区、宜良县)
景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)
潍坊市(奎文区、寒亭区、青州市、寿光市、安丘市、坊子区、昌乐县、潍城区、昌邑市、诸城市、临朐县、高密市)
衢州市(龙游县、常山县、江山市、柯城区、开化县、衢江区)
上饶市(余干县、广丰区、德兴市、万年县、铅山县、弋阳县、鄱阳县、横峰县、广信区、玉山县、信州区、婺源县)
无锡市(宜兴市、锡山区、惠山区、新吴区、梁溪区、滨湖区、江阴市)
黄冈市(黄州区、麻城市、浠水县、团风县、红安县、罗田县、武穴市、蕲春县、黄梅县、英山县)
乌兰察布市(凉城县、集宁区、兴和县、丰镇市、商都县、化德县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、卓资县、察哈尔右翼中旗、四子王旗)
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大同市(广灵县、天镇县、浑源县、云州区、灵丘县、阳高县、左云县、云冈区、平城区、新荣区)
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大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
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吉安市(青原区、永新县、泰和县、吉州区、吉水县、峡江县、遂川县、井冈山市、永丰县、万安县、吉安县、新干县、安福县)
盘锦市(大洼区、盘山县、双台子区、兴隆台区)
衡水市(武邑县、武强县、阜城县、饶阳县、冀州区、桃城区、深州市、枣强县、安平县、景县、故城县)
南平市(松溪县、光泽县、顺昌县、邵武市、建阳区、延平区、建瓯市、武夷山市、政和县、浦城县)
鹤岗市(绥滨县、兴山区、向阳区、工农区、东山区、萝北县、兴安区、南山区)
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。
新闻结尾
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