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大庆市(红岗区、肇州县、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、龙凤区、肇源县、让胡路区、萨尔图区)

佛山市(南海区、高明区、顺德区、禅城区、三水区)

芜湖市(镜湖区、湾沚区、弋江区、鸠江区、无为市、南陵县、繁昌区)

舟山市(岱山县、定海区、普陀区、嵊泗县)  儋州市

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

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

黔东南苗族侗族自治州(施秉县、黄平县、三穗县、凯里市、岑巩县、镇远县、从江县、台江县、黎平县、剑河县、丹寨县、锦屏县、天柱县、麻江县、雷山县、榕江县)  郑州市(惠济区、中牟县、登封市、新郑市、巩义市、中原区、新密市、管城回族区、荥阳市、上街区、金水区、二七区)

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

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、巩留县、昭苏县、霍城县、尼勒克县、伊宁县、伊宁市、特克斯县、奎屯市、新源县、察布查尔锡伯自治县)

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

黄石市(西塞山区、下陆区、阳新县、铁山区、黄石港区、大冶市)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

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

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

白银市(会宁县、景泰县、靖远县、白银区、平川区)

贵阳市(云岩区、开阳县、清镇市、息烽县、白云区、观山湖区、南明区、花溪区、修文县、乌当区)

邢台市(南宫市、宁晋县、隆尧县、广宗县、新河县、信都区、临城县、沙河市、襄都区、平乡县、南和区、清河县、临西县、柏乡县、内丘县、巨鹿县、威县、任泽区)

丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、东港市、凤城市、振兴区、振安区)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

石河子市(北屯市、双河市、图木舒克市、可克达拉市、阿拉尔市、昆玉市、新星市、白杨市、胡杨河市、五家渠市、铁门关市)

凉山彝族自治州(会东县、昭觉县、越西县、宁南县、冕宁县、木里藏族自治县、布拖县、西昌市、金阳县、盐源县、喜德县、雷波县、美姑县、普格县、德昌县、甘洛县、会理市)

汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)

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

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

钦州市(钦北区、钦南区、浦北县、灵山县)

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茂名市(化州市、电白区、高州市、信宜市、茂南区)

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

衢州市(常山县、江山市、开化县、柯城区、衢江区、龙游县)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)  永州市(双牌县、江永县、蓝山县、宁远县、祁阳市、冷水滩区、道县、零陵区、东安县、江华瑶族自治县、新田县)

黔南布依族苗族自治州(荔波县、龙里县、瓮安县、贵定县、三都水族自治县、罗甸县、都匀市、平塘县、长顺县、惠水县、福泉市、独山县)

汉中市(留坝县、西乡县、勉县、南郑区、镇巴县、洋县、宁强县、略阳县、汉台区、城固县、佛坪县)

威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)潍坊市(安丘市、寒亭区、青州市、奎文区、潍城区、昌邑市、高密市、寿光市、昌乐县、坊子区、临朐县、诸城市)

九江市(湖口县、瑞昌市、彭泽县、修水县、永修县、共青城市、庐山市、浔阳区、德安县、武宁县、濂溪区、柴桑区、都昌县)  鸡西市(城子河区、虎林市、密山市、梨树区、鸡东县、麻山区、鸡冠区、滴道区、恒山区)

阿克苏地区(柯坪县、拜城县、库车市、新和县、温宿县、沙雅县、乌什县、阿瓦提县、阿克苏市)

铁岭市(清河区、调兵山市、西丰县、昌图县、开原市、银州区、铁岭县)

昆明市(富民县、官渡区、呈贡区、西山区、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、五华区、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、宜良县、石林彝族自治县、东川区、安宁市、盘龙区)南阳市(内乡县、西峡县、淅川县、镇平县、邓州市、宛城区、新野县、卧龙区、南召县、桐柏县、社旗县、唐河县、方城县)

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

荆门市(东宝区、京山市、掇刀区、沙洋县、钟祥市)

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

宁德市(福安市、蕉城区、屏南县、寿宁县、周宁县、霞浦县、柘荣县、福鼎市、古田县)

通辽市(开鲁县、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、库伦旗、奈曼旗)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

丽江市(永胜县、华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)

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

景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

抚州市(临川区、金溪县、广昌县、黎川县、资溪县、南丰县、南城县、乐安县、宜黄县、东乡区、崇仁县)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

眉山市(青神县、东坡区、洪雅县、彭山区、仁寿县、丹棱县)

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

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

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

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

　　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。