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珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)

六安市(舒城县、金安区、金寨县、霍山县、叶集区、霍邱县、裕安区)

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

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

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

南通市(启东市、如东县、海安市、海门区、如皋市、崇川区、通州区)

台州市(天台县、椒江区、路桥区、温岭市、黄岩区、临海市、三门县、仙居县、玉环市)

自贡市(自流井区、沿滩区、富顺县、荣县、大安区、贡井区)

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

景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)

湘潭市(岳塘区、湘乡市、湘潭县、韶山市、雨湖区)

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

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

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

焦作市(山阳区、马村区、修武县、解放区、温县、中站区、博爱县、沁阳市、武陟县、孟州市)

荆州市(江陵县、松滋市、石首市、监利市、洪湖市、公安县、荆州区、沙市区)

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

鹤壁市(淇滨区、鹤山区、浚县、山城区、淇县)

邵阳市(大祥区、邵阳县、北塔区、隆回县、洞口县、武冈市、双清区、邵东市、绥宁县、城步苗族自治县、新宁县、新邵县)

内江市(市中区、威远县、资中县、东兴区、隆昌市)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)

阿克苏地区(柯坪县、阿克苏市、沙雅县、库车市、拜城县、乌什县、阿瓦提县、温宿县、新和县)

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

泸州市(纳溪区、合江县、江阳区、泸县、叙永县、龙马潭区、古蔺县)

昭通市(绥江县、盐津县、威信县、永善县、镇雄县、大关县、彝良县、水富市、鲁甸县、昭阳区、巧家县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、瑞丽市、陇川县、盈江县)

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

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

忻州市(繁峙县、偏关县、忻府区、河曲县、静乐县、原平市、定襄县、岢岚县、保德县、五寨县、代县、五台县、宁武县、神池县)

大连市(旅顺口区、金州区、长海县、甘井子区、中山区、沙河口区、庄河市、普兰店区、西岗区、瓦房店市)

舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

阿里地区(革吉县、日土县、噶尔县、措勤县、普兰县、改则县、札达县)

丽水市(景宁畲族自治县、云和县、松阳县、莲都区、缙云县、庆元县、青田县、龙泉市、遂昌县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)

西藏自治区

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

萍乡市(上栗县、湘东区、莲花县、安源区、芦溪县)

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

南昌市(西湖区、进贤县、东湖区、青云谱区、红谷滩区、青山湖区、新建区、安义县、南昌县)

扬州市(仪征市、邗江区、宝应县、高邮市、江都区、广陵区)

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

安康市(岚皋县、镇坪县、旬阳市、紫阳县、平利县、石泉县、汉阴县、宁陕县、汉滨区、白河县)

新余市(渝水区、分宜县)

果洛藏族自治州(甘德县、玛多县、玛沁县、达日县、久治县、班玛县)

延安市(志丹县、甘泉县、宝塔区、黄龙县、黄陵县、延长县、宜川县、吴起县、安塞区、子长市、富县、洛川县、延川县)

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

郴州市(北湖区、临武县、桂阳县、宜章县、安仁县、嘉禾县、永兴县、桂东县、汝城县、资兴市、苏仙区)

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

徐州市(鼓楼区、睢宁县、云龙区、泉山区、贾汪区、铜山区、新沂市、邳州市、沛县、丰县)

齐齐哈尔市(龙江县、昂昂溪区、富裕县、克山县、铁锋区、克东县、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、依安县、讷河市、龙沙区、富拉尔基区、甘南县、泰来县、建华区、拜泉县)

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

揭阳市(惠来县、揭东区、普宁市、揭西县、榕城区)

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

嘉峪关市

崇左市(龙州县、江州区、大新县、天等县、凭祥市、扶绥县、宁明县)

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

白城市(洮南市、洮北区、大安市、镇赉县、通榆县)

嘉兴市(平湖市、海盐县、南湖区、嘉善县、桐乡市、秀洲区、海宁市)

玉溪市(易门县、江川区、澄江市、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、通海县)

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)

金昌市(金川区、永昌县)

七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)

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

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

黑河市(爱辉区、嫩江市、北安市、孙吴县、逊克县、五大连池市)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

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

芜湖市(镜湖区、南陵县、繁昌区、鸠江区、湾沚区、无为市、弋江区)

云浮市(云城区、云安区、郁南县、罗定市、新兴县)

甘南藏族自治州(合作市、迭部县、临潭县、玛曲县、碌曲县、舟曲县、卓尼县、夏河县)

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

淄博市(桓台县、沂源县、周村区、博山区、淄川区、高青县、张店区、临淄区)

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

青岛市(崂山区、黄岛区、市北区、莱西市、市南区、城阳区、李沧区、平度市、胶州市、即墨区)

海南藏族自治州(贵南县、同德县、共和县、贵德县、兴海县)

宝鸡市(陈仓区、凤县、扶风县、千阳县、金台区、陇县、渭滨区、太白县、眉县、岐山县、麟游县、凤翔区)

白银市(会宁县、靖远县、景泰县、平川区、白银区)

铁岭市(西丰县、银州区、昌图县、铁岭县、清河区、调兵山市、开原市)

德阳市(广汉市、绵竹市、旌阳区、罗江区、什邡市、中江县)

巴彦淖尔市(临河区、乌拉特前旗、五原县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、磴口县、杭锦后旗)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)

龙岩市(新罗区、漳平市、上杭县、长汀县、武平县、永定区、连城县)

平凉市(庄浪县、灵台县、崆峒区、静宁县、崇信县、华亭市、泾川县)

抚顺市(新宾满族自治县、望花区、清原满族自治县、新抚区、抚顺县、东洲区、顺城区)

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

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

安顺市(紫云苗族布依族自治县、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、西秀区)

固原市(隆德县、彭阳县、泾源县、原州区、西吉县)

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

威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)

贺州市(八步区、富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、昭平县)

  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。

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