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鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

白银市(景泰县、平川区、会宁县、靖远县、白银区)

淄博市(临淄区、淄川区、周村区、高青县、张店区、博山区、沂源县、桓台县)

新疆维吾尔自治区  贵港市(桂平市、平南县、港北区、覃塘区、港南区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)

永州市(蓝山县、江永县、江华瑶族自治县、祁阳市、东安县、冷水滩区、新田县、双牌县、零陵区、宁远县、道县)

唐山市(遵化市、古冶区、曹妃甸区、滦南县、玉田县、丰南区、开平区、路南区、迁安市、乐亭县、滦州市、丰润区、路北区、迁西县)

攀枝花市(盐边县、西区、米易县、仁和区、东区)  玉溪市(新平彝族傣族自治县、通海县、易门县、江川区、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、峨山彝族自治县、澄江市)

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

濮阳市(台前县、南乐县、清丰县、范县、华龙区、濮阳县)

儋州市

盘锦市(大洼区、盘山县、兴隆台区、双台子区)

固原市(彭阳县、原州区、西吉县、隆德县、泾源县)

合肥市(庐江县、肥西县、肥东县、包河区、蜀山区、巢湖市、庐阳区、瑶海区、长丰县)

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

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

柳州市(柳江区、鱼峰区、柳北区、鹿寨县、柳城县、城中区、融安县、三江侗族自治县、柳南区、融水苗族自治县)

呼伦贝尔市(扎兰屯市、牙克石市、新巴尔虎左旗、海拉尔区、满洲里市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、根河市、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、新巴尔虎右旗)

三明市(清流县、沙县区、大田县、尤溪县、宁化县、明溪县、建宁县、泰宁县、将乐县、永安市、三元区)

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

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

厦门市(集美区、海沧区、翔安区、同安区、思明区、湖里区)

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

通化市(二道江区、辉南县、东昌区、集安市、通化县、梅河口市、柳河县)

蚌埠市(龙子湖区、怀远县、蚌山区、禹会区、淮上区、固镇县、五河县)

五指山市(白沙黎族自治县、琼海市、屯昌县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、东方市、保亭黎族苗族自治县、万宁市、临高县、乐东黎族自治县、定安县、文昌市)

佛山市(三水区、禅城区、南海区、顺德区、高明区)

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葫芦岛市(建昌县、绥中县、南票区、龙港区、连山区、兴城市)

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

娄底市(娄星区、双峰县、新化县、涟源市、冷水江市)

沧州市(运河区、海兴县、肃宁县、青县、孟村回族自治县、任丘市、泊头市、黄骅市、盐山县、吴桥县、河间市、东光县、新华区、献县、沧县、南皮县)  岳阳市(云溪区、岳阳县、汨罗市、临湘市、华容县、平江县、湘阴县、君山区、岳阳楼区)

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

许昌市(鄢陵县、襄城县、长葛市、禹州市、魏都区、建安区)

昭通市(威信县、大关县、水富市、盐津县、绥江县、镇雄县、彝良县、巧家县、鲁甸县、永善县、昭阳区)大同市(阳高县、新荣区、云冈区、灵丘县、浑源县、平城区、广灵县、云州区、左云县、天镇县)

湘潭市(岳塘区、湘乡市、韶山市、雨湖区、湘潭县)  毕节市(织金县、纳雍县、大方县、七星关区、赫章县、金沙县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县)

商洛市(镇安县、丹凤县、山阳县、商南县、柞水县、商州区、洛南县)

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

咸阳市(永寿县、礼泉县、长武县、兴平市、淳化县、秦都区、渭城区、杨陵区、旬邑县、武功县、乾县、彬州市、泾阳县、三原县)海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、德令哈市、天峻县、茫崖市、乌兰县)

黔东南苗族侗族自治州(台江县、从江县、岑巩县、施秉县、锦屏县、镇远县、丹寨县、天柱县、雷山县、凯里市、麻江县、黎平县、榕江县、剑河县、三穗县、黄平县)

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

西藏自治区

保定市(定兴县、安新县、徐水区、满城区、曲阳县、涞水县、涿州市、高阳县、定州市、望都县、蠡县、清苑区、阜平县、博野县、容城县、雄县、唐县、莲池区、高碑店市、顺平县、竞秀区、安国市、涞源县、易县)

山南市(措美县、乃东区、浪卡子县、桑日县、贡嘎县、琼结县、扎囊县、加查县、曲松县、隆子县、错那市、洛扎县)

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

淮南市(田家庵区、谢家集区、八公山区、凤台县、寿县、大通区、潘集区)

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

锦州市(古塔区、黑山县、北镇市、义县、凌河区、太和区、凌海市)

丹东市(东港市、凤城市、元宝区、振安区、宽甸满族自治县、振兴区)

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

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

益阳市(桃江县、安化县、资阳区、赫山区、沅江市、南县)

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

衡阳市(雁峰区、祁东县、南岳区、衡阳县、珠晖区、常宁市、衡东县、石鼓区、蒸湘区、衡山县、衡南县、耒阳市)

宿迁市(宿豫区、泗阳县、沭阳县、泗洪县、宿城区)

　　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。