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海东市(平安区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县)

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

榆林市(定边县、米脂县、靖边县、吴堡县、清涧县、佳县、神木市、子洲县、横山区、绥德县、榆阳区、府谷县)

东营市(东营区、垦利区、广饶县、利津县、河口区)  黄冈市(浠水县、麻城市、蕲春县、武穴市、黄州区、团风县、红安县、英山县、黄梅县、罗田县)

温州市(龙港市、平阳县、瑞安市、永嘉县、龙湾区、洞头区、文成县、乐清市、瓯海区、鹿城区、泰顺县、苍南县)

厦门市(集美区、翔安区、思明区、海沧区、湖里区、同安区)

景德镇市(乐平市、昌江区、浮梁县、珠山区)哈尔滨市(延寿县、道外区、通河县、五常市、尚志市、呼兰区、木兰县、双城区、南岗区、道里区、松北区、阿城区、香坊区、依兰县、巴彦县、平房区、宾县、方正县)

海口市(秀英区、琼山区、美兰区、龙华区)  固原市(西吉县、彭阳县、隆德县、原州区、泾源县)

咸宁市(咸安区、赤壁市、嘉鱼县、通山县、崇阳县、通城县)

北京市(大兴区、通州区、昌平区、朝阳区、房山区、东城区、海淀区、延庆区、石景山区、怀柔区、顺义区、丰台区、密云区、平谷区、西城区、门头沟区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

铁岭市(昌图县、银州区、开原市、铁岭县、调兵山市、西丰县、清河区)

自贡市(富顺县、自流井区、贡井区、大安区、荣县、沿滩区)

日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)

南通市(海门区、如皋市、海安市、如东县、通州区、崇川区、启东市)

吉林市(桦甸市、船营区、昌邑区、龙潭区、蛟河市、舒兰市、丰满区、磐石市、永吉县)

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

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

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

玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、玉树市、称多县、治多县、曲麻莱县)

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

中山市

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

鞍山市(铁西区、台安县、海城市、千山区、岫岩满族自治县、铁东区、立山区)

金昌市(永昌县、金川区)

肇庆市(高要区、广宁县、封开县、德庆县、怀集县、鼎湖区、端州区、四会市)

阿勒泰地区(青河县、福海县、吉木乃县、富蕴县、布尔津县、哈巴河县、阿勒泰市)

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宁夏回族自治区

黄山市(徽州区、歙县、黄山区、祁门县、休宁县、黟县、屯溪区)

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

贺州市(钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区、昭平县)  淮南市(谢家集区、大通区、八公山区、寿县、凤台县、田家庵区、潘集区)

遂宁市(安居区、蓬溪县、船山区、大英县、射洪市)

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

宜春市(铜鼓县、宜丰县、万载县、丰城市、樟树市、袁州区、奉新县、上高县、高安市、靖安县)佳木斯市(桦川县、抚远市、桦南县、汤原县、东风区、向阳区、同江市、郊区、前进区、富锦市)

海南藏族自治州(贵南县、同德县、兴海县、贵德县、共和县)  赣州市(崇义县、龙南市、石城县、定南县、全南县、安远县、于都县、会昌县、赣县区、上犹县、大余县、瑞金市、信丰县、章贡区、寻乌县、南康区、兴国县、宁都县)

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

伊春市(铁力市、伊美区、友好区、金林区、丰林县、南岔县、大箐山县、乌翠区、汤旺县、嘉荫县)

平顶山市(新华区、舞钢市、石龙区、鲁山县、宝丰县、湛河区、卫东区、郏县、汝州市、叶县)曲靖市(沾益区、宣威市、富源县、罗平县、会泽县、麒麟区、马龙区、陆良县、师宗县)

巴中市(巴州区、恩阳区、平昌县、南江县、通江县)

邵阳市(绥宁县、邵东市、邵阳县、大祥区、武冈市、洞口县、北塔区、城步苗族自治县、双清区、隆回县、新邵县、新宁县)

柳州市(柳城县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳北区、鱼峰区、城中区、融安县、柳江区、鹿寨县、柳南区)

芜湖市(繁昌区、镜湖区、南陵县、湾沚区、无为市、弋江区、鸠江区)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、精河县、温泉县)

太原市(万柏林区、尖草坪区、阳曲县、古交市、迎泽区、娄烦县、小店区、晋源区、清徐县、杏花岭区)

河源市(和平县、源城区、东源县、紫金县、龙川县、连平县)

北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)

文山壮族苗族自治州(广南县、马关县、西畴县、砚山县、富宁县、丘北县、文山市、麻栗坡县)

鹤壁市(浚县、淇县、淇滨区、山城区、鹤山区)

黑河市(五大连池市、爱辉区、逊克县、嫩江市、孙吴县、北安市)

辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)

乌鲁木齐市(头屯河区、米东区、天山区、达坂城区、乌鲁木齐县、新市区、沙依巴克区、水磨沟区)

西安市(蓝田县、新城区、阎良区、莲湖区、鄠邑区、灞桥区、临潼区、周至县、未央区、雁塔区、高陵区、长安区、碑林区)

广安市(前锋区、邻水县、武胜县、华蓥市、岳池县、广安区)

阜阳市(临泉县、颍东区、界首市、太和县、颍上县、阜南县、颍泉区、颍州区)

　　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。