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清远市(阳山县、连州市、清新区、佛冈县、清城区、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、英德市)

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

阜阳市(颍东区、颍泉区、太和县、颍州区、界首市、颍上县、阜南县、临泉县)

呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、额尔古纳市、牙克石市、陈巴尔虎旗、阿荣旗、扎兰屯市、海拉尔区、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市)  延安市(志丹县、宝塔区、黄龙县、延川县、安塞区、富县、黄陵县、甘泉县、延长县、吴起县、子长市、宜川县、洛川县)

巴中市(平昌县、通江县、南江县、恩阳区、巴州区)

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

承德市(隆化县、兴隆县、丰宁满族自治县、双滦区、鹰手营子矿区、平泉市、宽城满族自治县、滦平县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、承德县)阿克苏地区(库车市、温宿县、拜城县、新和县、沙雅县、阿克苏市、柯坪县、乌什县、阿瓦提县)

晋中市(灵石县、榆社县、介休市、平遥县、和顺县、昔阳县、左权县、榆次区、寿阳县、太谷区、祁县)  平顶山市(叶县、舞钢市、湛河区、新华区、宝丰县、石龙区、郏县、卫东区、鲁山县、汝州市)

濮阳市(范县、台前县、南乐县、濮阳县、清丰县、华龙区)

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

牡丹江市(爱民区、绥芬河市、穆棱市、海林市、西安区、东安区、宁安市、阳明区、林口县、东宁市)

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

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

攀枝花市(米易县、东区、西区、仁和区、盐边县)

随州市(广水市、曾都区、随县)

绵阳市(盐亭县、江油市、游仙区、梓潼县、平武县、北川羌族自治县、安州区、涪城区、三台县)

东营市(河口区、广饶县、东营区、利津县、垦利区)

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

舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

吉林市(永吉县、昌邑区、丰满区、船营区、桦甸市、磐石市、舒兰市、蛟河市、龙潭区)

绥化市(望奎县、青冈县、北林区、兰西县、庆安县、安达市、海伦市、绥棱县、明水县、肇东市)

衢州市(常山县、柯城区、龙游县、开化县、江山市、衢江区)

三沙市(南沙区、西沙区)

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

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、库尔勒市、尉犁县、博湖县、焉耆回族自治县、轮台县、和静县、且末县、若羌县)

枣庄市(峄城区、薛城区、市中区、台儿庄区、滕州市、山亭区)

秦皇岛市(海港区、青龙满族自治县、卢龙县、昌黎县、抚宁区、山海关区、北戴河区)

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肇庆市(封开县、四会市、怀集县、高要区、鼎湖区、端州区、德庆县、广宁县)

廊坊市(广阳区、香河县、三河市、安次区、文安县、固安县、霸州市、大厂回族自治县、大城县、永清县)

韶关市(曲江区、浈江区、乳源瑶族自治县、翁源县、仁化县、乐昌市、武江区、南雄市、新丰县、始兴县)

通化市(集安市、通化县、辉南县、东昌区、梅河口市、柳河县、二道江区)  临沧市(云县、镇康县、凤庆县、沧源佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县)

连云港市(灌南县、海州区、灌云县、东海县、连云区、赣榆区)

克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区)

南阳市(南召县、镇平县、宛城区、唐河县、淅川县、西峡县、内乡县、方城县、社旗县、新野县、卧龙区、桐柏县、邓州市)唐山市(开平区、玉田县、曹妃甸区、滦南县、遵化市、乐亭县、路北区、滦州市、迁西县、迁安市、丰润区、丰南区、古冶区、路南区)

白银市(景泰县、平川区、会宁县、白银区、靖远县)  呼和浩特市(武川县、赛罕区、托克托县、和林格尔县、回民区、土默特左旗、玉泉区、新城区、清水河县)

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

金昌市(金川区、永昌县)

桂林市(恭城瑶族自治县、灵川县、秀峰区、全州县、阳朔县、龙胜各族自治县、七星区、雁山区、荔浦市、临桂区、平乐县、永福县、兴安县、象山区、资源县、灌阳县、叠彩区)成都市(金牛区、锦江区、都江堰市、蒲江县、金堂县、简阳市、彭州市、崇州市、青羊区、龙泉驿区、温江区、郫都区、新津区、武侯区、新都区、青白江区、成华区、大邑县、双流区、邛崃市)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

辽阳市(灯塔市、文圣区、白塔区、宏伟区、弓长岭区、太子河区、辽阳县)

贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区)

喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、伽师县、莎车县、麦盖提县、疏附县、泽普县、喀什市、英吉沙县、疏勒县、岳普湖县、叶城县)

鞍山市(台安县、立山区、千山区、海城市、岫岩满族自治县、铁西区、铁东区)

孝感市(云梦县、安陆市、大悟县、孝南区、孝昌县、汉川市、应城市)

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

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

盘锦市(大洼区、双台子区、兴隆台区、盘山县)

汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)

十堰市(张湾区、竹山县、丹江口市、郧阳区、房县、茅箭区、郧西县、竹溪县)

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

滨州市(沾化区、博兴县、邹平市、阳信县、无棣县、惠民县、滨城区)

江门市(鹤山市、蓬江区、恩平市、江海区、开平市、新会区、台山市)

周口市(太康县、西华县、郸城县、商水县、川汇区、项城市、沈丘县、鹿邑县、淮阳区、扶沟县)

铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

　　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。