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芜湖市(湾沚区、繁昌区、鸠江区、镜湖区、南陵县、无为市、弋江区)
咸宁市(赤壁市、崇阳县、通城县、通山县、嘉鱼县、咸安区)
河池市(南丹县、环江毛南族自治县、东兰县、金城江区、凤山县、宜州区、巴马瑶族自治县、天峨县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县)
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绍兴市(诸暨市、柯桥区、越城区、上虞区、嵊州市、新昌县)
北海市(海城区、合浦县、银海区、铁山港区)
松原市(宁江区、扶余市、乾安县、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
昆明市(东川区、嵩明县、石林彝族自治县、宜良县、西山区、晋宁区、安宁市、五华区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、呈贡区、盘龙区、官渡区、寻甸回族彝族自治县)
厦门市(集美区、翔安区、同安区、湖里区、海沧区、思明区)
黑河市(逊克县、孙吴县、五大连池市、嫩江市、北安市、爱辉区)
金昌市(金川区、永昌县)
固原市(西吉县、泾源县、原州区、彭阳县、隆德县)
澳门特别行政区
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
三沙市(南沙区、西沙区)
喀什地区(疏附县、莎车县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、泽普县、英吉沙县、喀什市、叶城县、巴楚县、岳普湖县、伽师县)
山南市(扎囊县、错那市、乃东区、浪卡子县、措美县、加查县、曲松县、琼结县、洛扎县、桑日县、隆子县、贡嘎县)
铁岭市(西丰县、清河区、开原市、银州区、昌图县、铁岭县、调兵山市)
娄底市(新化县、冷水江市、娄星区、双峰县、涟源市)
亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)
延安市(黄龙县、志丹县、宜川县、吴起县、子长市、延川县、富县、延长县、宝塔区、甘泉县、洛川县、安塞区、黄陵县)
百色市(平果市、靖西市、德保县、田东县、西林县、右江区、田阳区、那坡县、凌云县、田林县、隆林各族自治县、乐业县)
文山壮族苗族自治州(马关县、砚山县、富宁县、丘北县、文山市、广南县、西畴县、麻栗坡县)
临沧市(镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、永德县、临翔区、云县)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
阜阳市(临泉县、阜南县、颍州区、界首市、太和县、颍东区、颍泉区、颍上县)
绥化市(庆安县、安达市、海伦市、青冈县、望奎县、北林区、明水县、绥棱县、肇东市、兰西县)
日喀则市(定日县、拉孜县、仲巴县、萨迦县、康马县、桑珠孜区、岗巴县、萨嘎县、定结县、吉隆县、聂拉木县、谢通门县、亚东县、昂仁县、仁布县、江孜县、白朗县、南木林县)
拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、城关区、当雄县、墨竹工卡县、达孜区、曲水县、林周县)
临沂市(费县、莒南县、郯城县、罗庄区、蒙阴县、兰山区、兰陵县、平邑县、沂水县、沂南县、临沭县、河东区)
伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、伊宁县、巩留县、伊宁市、特克斯县、新源县、昭苏县、奎屯市、霍城县、尼勒克县、霍尔果斯市)
镇江市(扬中市、句容市、丹徒区、丹阳市、京口区、润州区)
来宾市(金秀瑶族自治县、象州县、合山市、兴宾区、忻城县、武宣县)
荆州市(荆州区、松滋市、公安县、江陵县、监利市、洪湖市、石首市、沙市区)
朔州市(怀仁市、朔城区、右玉县、平鲁区、应县、山阴县)
贵阳市(观山湖区、云岩区、修文县、白云区、乌当区、开阳县、清镇市、息烽县、南明区、花溪区)
辽源市(西安区、东辽县、龙山区、东丰县)
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、屏边苗族自治县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、建水县、个旧市、河口瑶族自治县、弥勒市、蒙自市、开远市、绿春县、石屏县)
凉山彝族自治州(布拖县、冕宁县、金阳县、宁南县、德昌县、盐源县、喜德县、会东县、越西县、会理市、昭觉县、雷波县、西昌市、甘洛县、普格县、美姑县、木里藏族自治县)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、多伦县、锡林浩特市、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、二连浩特市、镶黄旗、正镶白旗)
湘潭市(湘潭县、韶山市、岳塘区、雨湖区、湘乡市)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
吉安市(永新县、吉州区、永丰县、遂川县、安福县、泰和县、新干县、井冈山市、吉安县、吉水县、青原区、峡江县、万安县)
南阳市(桐柏县、方城县、卧龙区、唐河县、镇平县、南召县、社旗县、新野县、邓州市、内乡县、淅川县、西峡县、宛城区)
新余市(渝水区、分宜县)
成都市(青白江区、崇州市、新都区、金堂县、邛崃市、彭州市、简阳市、新津区、蒲江县、双流区、金牛区、大邑县、青羊区、成华区、都江堰市、武侯区、锦江区、温江区、龙泉驿区、郫都区)
定西市(漳县、渭源县、临洮县、安定区、陇西县、岷县、通渭县)
张家口市(蔚县、桥东区、尚义县、万全区、阳原县、沽源县、桥西区、涿鹿县、康保县、下花园区、赤城县、怀来县、怀安县、宣化区、张北县、崇礼区)
秦皇岛市(海港区、山海关区、青龙满族自治县、卢龙县、昌黎县、北戴河区、抚宁区)
玉溪市(澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、华宁县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、通海县、江川区、易门县)
鸡西市(虎林市、麻山区、鸡东县、鸡冠区、城子河区、梨树区、滴道区、恒山区、密山市)
攀枝花市(盐边县、东区、西区、米易县、仁和区)
宜昌市(伍家岗区、西陵区、枝江市、长阳土家族自治县、猇亭区、兴山县、点军区、夷陵区、五峰土家族自治县、当阳市、宜都市、秭归县、远安县)
大理白族自治州(鹤庆县、祥云县、剑川县、洱源县、弥渡县、云龙县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县、宾川县、巍山彝族回族自治县、大理市、永平县)
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黄山市(屯溪区、黄山区、徽州区、歙县、黟县、祁门县、休宁县)
哈尔滨市(宾县、木兰县、南岗区、道外区、通河县、延寿县、平房区、依兰县、阿城区、巴彦县、呼兰区、双城区、道里区、方正县、尚志市、五常市、松北区、香坊区)
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南通市(如东县、海安市、崇川区、通州区、海门区、启东市、如皋市)
佳木斯市(向阳区、富锦市、前进区、汤原县、东风区、郊区、同江市、抚远市、桦南县、桦川县)
和田地区(于田县、策勒县、民丰县、墨玉县、皮山县、洛浦县、和田县、和田市)
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衢州市(龙游县、衢江区、江山市、开化县、常山县、柯城区)
七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)
长春市(公主岭市、农安县、德惠市、朝阳区、榆树市、南关区、双阳区、宽城区、九台区、绿园区、二道区)
石河子市(新星市、可克达拉市、图木舒克市、胡杨河市、昆玉市、五家渠市、双河市、阿拉尔市、铁门关市、北屯市、白杨市)
吕梁市(方山县、柳林县、文水县、兴县、交口县、岚县、离石区、临县、交城县、孝义市、中阳县、石楼县、汾阳市)
青岛市(即墨区、胶州市、莱西市、李沧区、市南区、市北区、崂山区、平度市、城阳区、黄岛区)
南平市(建阳区、武夷山市、建瓯市、光泽县、政和县、延平区、浦城县、顺昌县、邵武市、松溪县)
运城市(闻喜县、新绛县、绛县、夏县、平陆县、临猗县、万荣县、盐湖区、稷山县、永济市、芮城县、垣曲县、河津市)
葫芦岛市(建昌县、南票区、龙港区、绥中县、连山区、兴城市)
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。
新闻结尾
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