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

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

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

金昌市(金川区、永昌县)  辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)

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

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

百色市(隆林各族自治县、田林县、那坡县、田东县、德保县、乐业县、平果市、靖西市、田阳区、右江区、凌云县、西林县)南阳市(唐河县、方城县、邓州市、镇平县、内乡县、桐柏县、社旗县、新野县、西峡县、淅川县、南召县、卧龙区、宛城区)

咸宁市(咸安区、通城县、崇阳县、嘉鱼县、赤壁市、通山县)  石河子市(北屯市、胡杨河市、可克达拉市、图木舒克市、白杨市、昆玉市、五家渠市、新星市、双河市、阿拉尔市、铁门关市)

濮阳市(濮阳县、范县、台前县、华龙区、南乐县、清丰县)

毕节市(黔西市、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县、七星关区、织金县、纳雍县、金沙县)

沧州市(海兴县、肃宁县、沧县、青县、新华区、孟村回族自治县、泊头市、运河区、吴桥县、东光县、黄骅市、河间市、任丘市、南皮县、盐山县、献县)

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

营口市(站前区、西市区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市、老边区)

澳门特别行政区

潍坊市(潍城区、临朐县、昌邑市、诸城市、昌乐县、高密市、寒亭区、寿光市、安丘市、青州市、奎文区、坊子区)

郑州市(惠济区、荥阳市、上街区、管城回族区、新密市、中牟县、二七区、中原区、金水区、登封市、新郑市、巩义市)

天津市(西青区、北辰区、武清区、静海区、河西区、蓟州区、宁河区、东丽区、红桥区、津南区、和平区、河北区、南开区、河东区、滨海新区、宝坻区)

洛阳市(洛龙区、孟津区、嵩县、栾川县、伊川县、汝阳县、偃师区、涧西区、宜阳县、新安县、老城区、瀍河回族区、洛宁县、西工区)

甘孜藏族自治州(新龙县、雅江县、德格县、甘孜县、道孚县、色达县、九龙县、理塘县、炉霍县、得荣县、石渠县、康定市、白玉县、稻城县、巴塘县、泸定县、丹巴县、乡城县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

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

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

宣城市(旌德县、宣州区、泾县、广德市、郎溪县、绩溪县、宁国市)

南宁市(邕宁区、江南区、马山县、宾阳县、横州市、兴宁区、隆安县、青秀区、良庆区、上林县、武鸣区、西乡塘区)

常州市(金坛区、武进区、溧阳市、天宁区、钟楼区、新北区)

赣州市(石城县、大余县、章贡区、安远县、全南县、崇义县、南康区、信丰县、宁都县、兴国县、会昌县、瑞金市、赣县区、龙南市、上犹县、于都县、寻乌县、定南县)

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

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

泰州市(兴化市、泰兴市、靖江市、高港区、海陵区、姜堰区)

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

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)  襄阳市(老河口市、襄城区、宜城市、谷城县、枣阳市、樊城区、襄州区、南漳县、保康县)

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

鹤壁市(淇滨区、鹤山区、浚县、淇县、山城区)

平凉市(崇信县、华亭市、静宁县、灵台县、庄浪县、崆峒区、泾川县)陇南市(成县、武都区、宕昌县、徽县、礼县、康县、西和县、两当县、文县)

临夏回族自治州(康乐县、和政县、永靖县、临夏县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、广河县)  广西壮族自治区

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

泉州市(永春县、安溪县、鲤城区、泉港区、石狮市、南安市、金门县、惠安县、丰泽区、洛江区、德化县、晋江市)

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

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区、长岭县、扶余市)

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

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

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

那曲市(比如县、班戈县、嘉黎县、双湖县、色尼区、尼玛县、巴青县、索县、安多县、申扎县、聂荣县)

遵义市(习水县、绥阳县、正安县、桐梓县、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、凤冈县、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、汇川区、湄潭县、赤水市、播州区)

雅安市(汉源县、芦山县、宝兴县、名山区、石棉县、天全县、荥经县、雨城区)

广安市(广安区、邻水县、华蓥市、武胜县、岳池县、前锋区)

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

钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)

萍乡市(安源区、芦溪县、上栗县、湘东区、莲花县)

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

广元市(旺苍县、利州区、昭化区、青川县、苍溪县、剑阁县、朝天区)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)

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

新乡市(新乡县、封丘县、凤泉区、红旗区、原阳县、牧野区、辉县市、卫辉市、延津县、长垣市、获嘉县、卫滨区)

　　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。