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石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

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

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、格尔木市、都兰县、茫崖市、天峻县)

金昌市(永昌县、金川区)  陇南市(康县、礼县、西和县、徽县、宕昌县、成县、两当县、武都区、文县)

绍兴市(嵊州市、诸暨市、柯桥区、越城区、新昌县、上虞区)

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

鄂尔多斯市(达拉特旗、杭锦旗、鄂托克旗、乌审旗、康巴什区、东胜区、准格尔旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗)江门市(江海区、新会区、开平市、恩平市、台山市、鹤山市、蓬江区)

湘西土家族苗族自治州(龙山县、吉首市、保靖县、花垣县、古丈县、凤凰县、泸溪县、永顺县)  景德镇市(珠山区、乐平市、浮梁县、昌江区)

上海市(长宁区、虹口区、奉贤区、金山区、静安区、嘉定区、浦东新区、青浦区、宝山区、闵行区、普陀区、杨浦区、黄浦区、崇明区、徐汇区、松江区)

通化市(东昌区、通化县、二道江区、梅河口市、集安市、辉南县、柳河县)

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

新余市(渝水区、分宜县)

滁州市(来安县、南谯区、全椒县、明光市、天长市、凤阳县、定远县、琅琊区)

达州市(渠县、万源市、宣汉县、开江县、通川区、大竹县、达川区)

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

南充市(营山县、嘉陵区、蓬安县、仪陇县、西充县、高坪区、顺庆区、南部县、阆中市)

丽水市(莲都区、遂昌县、青田县、云和县、松阳县、龙泉市、景宁畲族自治县、缙云县、庆元县)

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

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

黔西南布依族苗族自治州(普安县、兴义市、晴隆县、安龙县、贞丰县、册亨县、望谟县、兴仁市)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

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

铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

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

百色市(那坡县、右江区、隆林各族自治县、凌云县、德保县、田东县、乐业县、平果市、靖西市、田阳区、田林县、西林县)

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

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

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

咸宁市(通山县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市、通城县、崇阳县)

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

本溪市(本溪满族自治县、桓仁满族自治县、溪湖区、南芬区、平山区、明山区)  兰州市(安宁区、榆中县、皋兰县、西固区、永登县、七里河区、红古区、城关区)

滨州市(无棣县、阳信县、惠民县、邹平市、滨城区、博兴县、沾化区)

安庆市(望江县、迎江区、大观区、桐城市、潜山市、太湖县、怀宁县、岳西县、宿松县、宜秀区)

南昌市(南昌县、红谷滩区、新建区、进贤县、青云谱区、安义县、西湖区、青山湖区、东湖区)沈阳市(康平县、新民市、沈北新区、沈河区、大东区、于洪区、浑南区、辽中区、法库县、和平区、铁西区、皇姑区、苏家屯区)

萍乡市(莲花县、湘东区、安源区、芦溪县、上栗县)  四平市(铁东区、双辽市、铁西区、伊通满族自治县、梨树县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、刚察县、海晏县)

许昌市(建安区、禹州市、魏都区、鄢陵县、襄城县、长葛市)

韶关市(南雄市、新丰县、曲江区、翁源县、武江区、浈江区、仁化县、始兴县、乳源瑶族自治县、乐昌市)珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

中山市

宁夏回族自治区

安阳市(殷都区、汤阴县、安阳县、龙安区、文峰区、内黄县、北关区、滑县、林州市)

哈尔滨市(双城区、香坊区、阿城区、巴彦县、呼兰区、南岗区、道外区、尚志市、通河县、宾县、木兰县、依兰县、五常市、松北区、道里区、延寿县、平房区、方正县)

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

广西壮族自治区

佳木斯市(抚远市、汤原县、桦南县、向阳区、东风区、同江市、郊区、富锦市、桦川县、前进区)

丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

和田地区(和田市、于田县、策勒县、民丰县、洛浦县、皮山县、和田县、墨玉县)

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

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)

营口市(站前区、盖州市、鲅鱼圈区、西市区、老边区、大石桥市)

西宁市(城西区、城中区、湟源县、城东区、大通回族土族自治县、城北区、湟中区)

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

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

唐山市(滦州市、迁安市、路南区、开平区、曹妃甸区、迁西县、丰南区、乐亭县、玉田县、路北区、丰润区、滦南县、古冶区、遵化市)

　　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。