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

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

信阳市(光山县、潢川县、罗山县、平桥区、商城县、固始县、淮滨县、息县、新县、浉河区)

铜陵市(枞阳县、铜官区、郊区、义安区)  郴州市(北湖区、桂阳县、临武县、汝城县、苏仙区、永兴县、宜章县、桂东县、嘉禾县、安仁县、资兴市)

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

榆林市(府谷县、绥德县、米脂县、吴堡县、榆阳区、定边县、佳县、横山区、神木市、子洲县、靖边县、清涧县)

宜春市(上高县、万载县、靖安县、丰城市、高安市、奉新县、袁州区、宜丰县、铜鼓县、樟树市)

安庆市(怀宁县、潜山市、大观区、望江县、岳西县、太湖县、桐城市、迎江区、宿松县、宜秀区)  海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)

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

和田地区(墨玉县、策勒县、和田市、和田县、洛浦县、于田县、民丰县、皮山县)

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、朝阳县、北票市、龙城区、双塔区、凌源市)

日喀则市(定日县、萨嘎县、康马县、吉隆县、聂拉木县、仲巴县、仁布县、定结县、亚东县、白朗县、拉孜县、岗巴县、谢通门县、桑珠孜区、昂仁县、江孜县、萨迦县、南木林县)

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

运城市(临猗县、闻喜县、垣曲县、万荣县、盐湖区、芮城县、永济市、绛县、平陆县、稷山县、夏县、河津市、新绛县)

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

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

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

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

威海市(文登区、乳山市、荣成市、环翠区)

枣庄市(台儿庄区、滕州市、市中区、峄城区、薛城区、山亭区)

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

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

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

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

自贡市(富顺县、大安区、贡井区、荣县、沿滩区、自流井区)

白城市(通榆县、镇赉县、大安市、洮南市、洮北区)

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贵港市(平南县、港南区、港北区、桂平市、覃塘区)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

襄阳市(枣阳市、南漳县、樊城区、襄城区、宜城市、谷城县、保康县、老河口市、襄州区)

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

防城港市(东兴市、港口区、上思县、防城区)

娄底市(娄星区、涟源市、冷水江市、双峰县、新化县)

朔州市(山阴县、右玉县、怀仁市、应县、朔城区、平鲁区)梅州市(兴宁市、平远县、梅县区、丰顺县、五华县、大埔县、梅江区、蕉岭县)

石家庄市(元氏县、新华区、藁城区、赵县、高邑县、无极县、栾城区、行唐县、灵寿县、裕华区、赞皇县、辛集市、新乐市、正定县、桥西区、晋州市、鹿泉区、井陉县、平山县、长安区、深泽县、井陉矿区)  巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、焉耆回族自治县、若羌县、尉犁县、和静县、且末县、库尔勒市、轮台县、和硕县)

淄博市(周村区、沂源县、张店区、淄川区、博山区、临淄区、高青县、桓台县)

黄山市(黄山区、黟县、歙县、徽州区、屯溪区、祁门县、休宁县)

绵阳市(三台县、游仙区、盐亭县、江油市、梓潼县、安州区、涪城区、平武县、北川羌族自治县)忻州市(静乐县、五寨县、五台县、河曲县、保德县、忻府区、定襄县、偏关县、代县、繁峙县、原平市、神池县、宁武县、岢岚县)

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

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

丹东市(东港市、凤城市、元宝区、宽甸满族自治县、振安区、振兴区)

内蒙古自治区

眉山市(仁寿县、青神县、彭山区、洪雅县、东坡区、丹棱县)

常州市(金坛区、溧阳市、新北区、武进区、钟楼区、天宁区)

烟台市(牟平区、招远市、芝罘区、栖霞市、蓬莱区、莱州市、莱阳市、莱山区、福山区、海阳市、龙口市)

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

镇江市(扬中市、丹徒区、丹阳市、京口区、句容市、润州区)

鄂尔多斯市(乌审旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、东胜区、康巴什区、准格尔旗、达拉特旗)

钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

北京市(丰台区、昌平区、房山区、平谷区、海淀区、西城区、朝阳区、怀柔区、通州区、大兴区、密云区、石景山区、顺义区、门头沟区、东城区、延庆区)

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

达州市(渠县、大竹县、万源市、宣汉县、开江县、达川区、通川区)

承德市(承德县、隆化县、平泉市、滦平县、宽城满族自治县、兴隆县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、双滦区)

湘潭市(韶山市、雨湖区、湘乡市、岳塘区、湘潭县)

　　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。