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淮南市(凤台县、潘集区、八公山区、大通区、田家庵区、寿县、谢家集区)

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

雅安市(天全县、雨城区、荥经县、宝兴县、芦山县、名山区、汉源县、石棉县)

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

漳州市(龙文区、南靖县、诏安县、东山县、漳浦县、芗城区、云霄县、平和县、华安县、长泰区、龙海区)

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)

韶关市(曲江区、仁化县、南雄市、翁源县、武江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、新丰县、始兴县、浈江区)

汉中市(略阳县、城固县、佛坪县、西乡县、汉台区、南郑区、镇巴县、宁强县、留坝县、洋县、勉县)  普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县)

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

四平市(铁东区、伊通满族自治县、梨树县、铁西区、双辽市)

盐城市(建湖县、射阳县、响水县、东台市、亭湖区、大丰区、滨海县、阜宁县、盐都区)

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

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

玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、称多县、治多县、曲麻莱县、玉树市)

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

张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、临泽县、甘州区、山丹县、高台县)

延边朝鲜族自治州(珲春市、和龙市、安图县、敦化市、图们市、延吉市、龙井市、汪清县)

周口市(沈丘县、淮阳区、西华县、商水县、项城市、川汇区、太康县、鹿邑县、扶沟县、郸城县)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

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

蚌埠市(固镇县、怀远县、龙子湖区、禹会区、淮上区、五河县、蚌山区)

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

海口市(美兰区、秀英区、龙华区、琼山区)

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

黄山市(黟县、歙县、屯溪区、休宁县、徽州区、黄山区、祁门县)

平顶山市(鲁山县、卫东区、叶县、石龙区、舞钢市、新华区、湛河区、宝丰县、郏县、汝州市)

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

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云浮市(罗定市、云城区、新兴县、云安区、郁南县)

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、昌吉市、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县、奇台县、阜康市)

十堰市(竹溪县、丹江口市、张湾区、竹山县、郧西县、房县、郧阳区、茅箭区)

白银市(白银区、靖远县、平川区、会宁县、景泰县)  莆田市(涵江区、秀屿区、城厢区、仙游县、荔城区)

延安市(黄陵县、宜川县、吴起县、黄龙县、子长市、延川县、富县、宝塔区、洛川县、延长县、安塞区、甘泉县、志丹县)

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

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)香港特别行政区

抚顺市(顺城区、东洲区、清原满族自治县、望花区、抚顺县、新宾满族自治县、新抚区)  苏州市(吴江区、太仓市、姑苏区、张家港市、虎丘区、相城区、吴中区、常熟市、昆山市)

肇庆市(高要区、端州区、鼎湖区、德庆县、怀集县、四会市、广宁县、封开县)

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

文山壮族苗族自治州(西畴县、文山市、广南县、砚山县、马关县、丘北县、富宁县、麻栗坡县)大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

海南藏族自治州(同德县、共和县、贵德县、兴海县、贵南县)

嘉峪关市

嘉兴市(海盐县、秀洲区、海宁市、桐乡市、南湖区、平湖市、嘉善县)

大理白族自治州(洱源县、永平县、大理市、鹤庆县、弥渡县、云龙县、祥云县、巍山彝族回族自治县、宾川县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县、剑川县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县)

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

池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)

广西壮族自治区

三沙市(西沙区、南沙区)

吴忠市(同心县、红寺堡区、利通区、青铜峡市、盐池县)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、宁江区、扶余市)

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

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

芜湖市(繁昌区、鸠江区、湾沚区、无为市、弋江区、南陵县、镜湖区)

衡水市(深州市、枣强县、武邑县、饶阳县、景县、安平县、故城县、冀州区、阜城县、桃城区、武强县)

　　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。