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肇庆市(四会市、高要区、怀集县、端州区、广宁县、封开县、鼎湖区、德庆县)

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

白山市(浑江区、江源区、靖宇县、抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县)

南充市(阆中市、南部县、顺庆区、嘉陵区、营山县、西充县、仪陇县、蓬安县、高坪区)  大同市(云冈区、左云县、广灵县、天镇县、灵丘县、新荣区、阳高县、云州区、平城区、浑源县)

汕头市(潮阳区、龙湖区、濠江区、金平区、南澳县、澄海区、潮南区)

广州市(天河区、从化区、增城区、番禺区、越秀区、白云区、海珠区、黄埔区、南沙区、荔湾区、花都区)

云浮市(新兴县、云安区、郁南县、罗定市、云城区)本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、平山区、明山区)

淮安市(盱眙县、淮阴区、清江浦区、涟水县、金湖县、洪泽区、淮安区)  宝鸡市(扶风县、太白县、渭滨区、金台区、凤县、凤翔区、眉县、陈仓区、岐山县、千阳县、陇县、麟游县)

黑河市(孙吴县、北安市、逊克县、爱辉区、五大连池市、嫩江市)

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

白城市(大安市、洮南市、通榆县、镇赉县、洮北区)

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

乐山市(金口河区、夹江县、峨边彝族自治县、市中区、井研县、峨眉山市、五通桥区、马边彝族自治县、沙湾区、犍为县、沐川县)

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

黄石市(黄石港区、大冶市、阳新县、铁山区、下陆区、西塞山区)

深圳市(罗湖区、光明区、盐田区、龙岗区、坪山区、南山区、宝安区、福田区、龙华区)

淮北市(杜集区、烈山区、相山区、濉溪县)

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

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

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、红山区、元宝山区、巴林右旗、喀喇沁旗、宁城县、敖汉旗、林西县、翁牛特旗、巴林左旗、松山区、克什克腾旗)

惠州市(惠阳区、惠城区、惠东县、龙门县、博罗县)

盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)

三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

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

张掖市(肃南裕固族自治县、高台县、山丹县、甘州区、民乐县、临泽县)

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

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阜新市(清河门区、太平区、彰武县、新邱区、阜新蒙古族自治县、海州区、细河区)

驻马店市(平舆县、驿城区、新蔡县、泌阳县、确山县、西平县、遂平县、上蔡县、汝南县、正阳县)

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)

湛江市(吴川市、雷州市、徐闻县、霞山区、麻章区、坡头区、赤坎区、遂溪县、廉江市)  石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、平坝区)

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

吉林市(磐石市、丰满区、舒兰市、桦甸市、船营区、龙潭区、永吉县、蛟河市、昌邑区)大理白族自治州(云龙县、漾濞彝族自治县、洱源县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、永平县、宾川县、剑川县、祥云县、大理市、弥渡县)

伊春市(铁力市、汤旺县、金林区、南岔县、乌翠区、大箐山县、嘉荫县、伊美区、丰林县、友好区)  六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)

宿州市(萧县、泗县、埇桥区、砀山县、灵璧县)

茂名市(高州市、信宜市、电白区、茂南区、化州市)那曲市(巴青县、聂荣县、安多县、比如县、申扎县、班戈县、索县、双湖县、色尼区、嘉黎县、尼玛县)

淄博市(高青县、周村区、沂源县、桓台县、张店区、淄川区、临淄区、博山区)

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

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

铁岭市(铁岭县、开原市、昌图县、银州区、西丰县、清河区、调兵山市)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、陇川县、芒市、梁河县)

锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、镶黄旗、二连浩特市、正镶白旗、锡林浩特市、多伦县、苏尼特右旗)

达州市(达川区、万源市、渠县、通川区、大竹县、开江县、宣汉县)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

乌鲁木齐市(米东区、天山区、头屯河区、水磨沟区、达坂城区、沙依巴克区、新市区、乌鲁木齐县)

黄山市(歙县、屯溪区、黄山区、休宁县、祁门县、黟县、徽州区)

莆田市(荔城区、城厢区、仙游县、涵江区、秀屿区)

长沙市(长沙县、天心区、望城区、岳麓区、宁乡市、开福区、芙蓉区、浏阳市、雨花区)

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

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

河源市(龙川县、连平县、东源县、源城区、和平县、紫金县)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、吉首市、泸溪县、永顺县、保靖县、凤凰县、花垣县、龙山县)

　　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。