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乌兰察布市(丰镇市、商都县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、四子王旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、化德县、集宁区、卓资县、兴和县)

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

舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)

甘孜藏族自治州(新龙县、康定市、石渠县、丹巴县、稻城县、雅江县、九龙县、白玉县、乡城县、德格县、色达县、炉霍县、得荣县、甘孜县、理塘县、道孚县、泸定县、巴塘县)  张掖市(甘州区、民乐县、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县、高台县)

南京市(溧水区、秦淮区、江宁区、高淳区、雨花台区、鼓楼区、建邺区、六合区、栖霞区、玄武区、浦口区)

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

成都市(锦江区、龙泉驿区、青羊区、武侯区、邛崃市、崇州市、简阳市、都江堰市、成华区、金堂县、金牛区、蒲江县、温江区、彭州市、大邑县、双流区、新都区、青白江区、新津区、郫都区)

泰州市(高港区、兴化市、海陵区、靖江市、泰兴市、姜堰区)  厦门市(翔安区、集美区、思明区、同安区、湖里区、海沧区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)

苏州市(张家港市、太仓市、昆山市、相城区、姑苏区、吴江区、虎丘区、吴中区、常熟市)

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

临沂市(河东区、郯城县、罗庄区、平邑县、兰陵县、费县、莒南县、沂水县、蒙阴县、临沭县、兰山区、沂南县)

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

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

咸阳市(杨陵区、彬州市、永寿县、旬邑县、三原县、秦都区、淳化县、长武县、兴平市、乾县、泾阳县、武功县、渭城区、礼泉县)

徐州市(泉山区、铜山区、贾汪区、沛县、新沂市、邳州市、云龙区、鼓楼区、睢宁县、丰县)

本溪市(桓仁满族自治县、平山区、明山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区)

常德市(安乡县、鼎城区、澧县、临澧县、津市市、石门县、桃源县、汉寿县、武陵区)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

开封市(祥符区、兰考县、尉氏县、禹王台区、龙亭区、通许县、杞县、顺河回族区、鼓楼区)

邯郸市(峰峰矿区、邱县、大名县、曲周县、复兴区、鸡泽县、馆陶县、魏县、丛台区、临漳县、肥乡区、永年区、邯山区、广平县、磁县、武安市、成安县、涉县)

崇左市(天等县、大新县、凭祥市、宁明县、扶绥县、江州区、龙州县)

澳门特别行政区

宝鸡市(太白县、扶风县、眉县、麟游县、陇县、千阳县、凤翔区、渭滨区、陈仓区、凤县、金台区、岐山县)

淮安市(淮安区、洪泽区、涟水县、清江浦区、盱眙县、淮阴区、金湖县)

济宁市(微山县、任城区、邹城市、鱼台县、曲阜市、嘉祥县、泗水县、梁山县、金乡县、汶上县、兖州区)

石家庄市(元氏县、新华区、桥西区、井陉矿区、赞皇县、正定县、无极县、晋州市、深泽县、高邑县、井陉县、藁城区、行唐县、灵寿县、新乐市、平山县、鹿泉区、栾城区、赵县、辛集市、长安区、裕华区)

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

德州市(庆云县、陵城区、武城县、平原县、禹城市、德城区、乐陵市、临邑县、夏津县、宁津县、齐河县)

松原市(长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市)

淮南市(大通区、潘集区、寿县、谢家集区、八公山区、田家庵区、凤台县)  安庆市(迎江区、宜秀区、潜山市、桐城市、怀宁县、宿松县、大观区、望江县、岳西县、太湖县)

肇庆市(鼎湖区、怀集县、四会市、德庆县、广宁县、高要区、端州区、封开县)

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

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

包头市(九原区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、东河区、固阳县、昆都仑区、土默特右旗、青山区)  哈尔滨市(呼兰区、方正县、宾县、尚志市、木兰县、香坊区、巴彦县、五常市、松北区、依兰县、阿城区、平房区、双城区、道外区、延寿县、道里区、通河县、南岗区)

焦作市(解放区、武陟县、山阳区、修武县、温县、中站区、孟州市、沁阳市、博爱县、马村区)

株洲市(渌口区、攸县、芦淞区、石峰区、醴陵市、茶陵县、天元区、炎陵县、荷塘区)

金昌市(永昌县、金川区)张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)

漯河市(源汇区、临颍县、召陵区、舞阳县、郾城区)

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

和田地区(和田县、于田县、皮山县、洛浦县、墨玉县、和田市、策勒县、民丰县)

自贡市(自流井区、贡井区、大安区、富顺县、沿滩区、荣县)

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

雅安市(天全县、石棉县、宝兴县、芦山县、荥经县、汉源县、雨城区、名山区)

北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)

新余市(分宜县、渝水区)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

滨州市(阳信县、惠民县、滨城区、沾化区、邹平市、无棣县、博兴县)

杭州市(临安区、桐庐县、余杭区、淳安县、西湖区、建德市、富阳区、滨江区、钱塘区、临平区、拱墅区、上城区、萧山区)

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

上饶市(婺源县、余干县、广丰区、信州区、广信区、万年县、横峰县、德兴市、玉山县、鄱阳县、弋阳县、铅山县)

商丘市(民权县、永城市、虞城县、夏邑县、睢阳区、梁园区、宁陵县、睢县、柘城县)

朔州市(平鲁区、朔城区、右玉县、山阴县、应县、怀仁市)

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

　　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。