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宁德市(蕉城区、周宁县、屏南县、寿宁县、柘荣县、福鼎市、古田县、霞浦县、福安市)

通化市(柳河县、东昌区、通化县、梅河口市、辉南县、集安市、二道江区)

福州市(闽侯县、长乐区、马尾区、晋安区、平潭县、永泰县、罗源县、仓山区、福清市、鼓楼区、闽清县、连江县、台江区)

成都市(大邑县、新津区、蒲江县、双流区、简阳市、青白江区、新都区、锦江区、彭州市、金堂县、青羊区、郫都区、都江堰市、金牛区、成华区、邛崃市、武侯区、龙泉驿区、崇州市、温江区)  海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、格尔木市、德令哈市、乌兰县、天峻县)

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

吉安市(安福县、吉州区、井冈山市、永丰县、峡江县、万安县、永新县、吉安县、遂川县、吉水县、青原区、泰和县、新干县)

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

百色市(乐业县、隆林各族自治县、靖西市、右江区、田林县、凌云县、那坡县、西林县、德保县、田东县、田阳区、平果市)  遂宁市(蓬溪县、安居区、大英县、船山区、射洪市)

菏泽市(单县、东明县、郓城县、巨野县、定陶区、成武县、鄄城县、牡丹区、曹县)

大同市(新荣区、阳高县、云州区、平城区、浑源县、灵丘县、天镇县、云冈区、左云县、广灵县)

东莞市

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

钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)

那曲市(申扎县、索县、巴青县、双湖县、尼玛县、比如县、安多县、色尼区、聂荣县、班戈县、嘉黎县)

甘孜藏族自治州(白玉县、九龙县、理塘县、石渠县、康定市、雅江县、得荣县、新龙县、甘孜县、乡城县、稻城县、炉霍县、巴塘县、德格县、色达县、泸定县、丹巴县、道孚县)

昌吉回族自治州(奇台县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、阜康市、呼图壁县、昌吉市、玛纳斯县)

蚌埠市(固镇县、怀远县、淮上区、蚌山区、五河县、龙子湖区、禹会区)

绍兴市(上虞区、新昌县、越城区、诸暨市、柯桥区、嵊州市)

六盘水市(水城区、盘州市、六枝特区、钟山区)

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

广元市(旺苍县、青川县、利州区、朝天区、昭化区、苍溪县、剑阁县)

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

沈阳市(法库县、辽中区、浑南区、沈北新区、新民市、和平区、铁西区、苏家屯区、沈河区、康平县、于洪区、皇姑区、大东区)

晋中市(平遥县、介休市、寿阳县、榆社县、灵石县、祁县、榆次区、左权县、太谷区、昔阳县、和顺县)

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

固原市(泾源县、隆德县、原州区、西吉县、彭阳县)

平凉市(庄浪县、灵台县、华亭市、崆峒区、静宁县、崇信县、泾川县)

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庆阳市(正宁县、镇原县、西峰区、宁县、环县、合水县、华池县、庆城县)

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

咸阳市(三原县、泾阳县、秦都区、渭城区、淳化县、杨陵区、礼泉县、乾县、兴平市、武功县、彬州市、永寿县、旬邑县、长武县)

铜仁市(德江县、思南县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、江口县、石阡县、松桃苗族自治县、碧江区、沿河土家族自治县、万山区)  延安市(安塞区、宝塔区、志丹县、延长县、宜川县、子长市、吴起县、延川县、黄陵县、洛川县、黄龙县、甘泉县、富县)

阿里地区(噶尔县、改则县、日土县、札达县、革吉县、普兰县、措勤县)

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

承德市(兴隆县、承德县、丰宁满族自治县、平泉市、鹰手营子矿区、滦平县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、双桥区、宽城满族自治县、隆化县)郴州市(北湖区、嘉禾县、安仁县、资兴市、永兴县、临武县、桂阳县、宜章县、苏仙区、桂东县、汝城县)

临汾市(蒲县、汾西县、霍州市、安泽县、永和县、古县、曲沃县、尧都区、浮山县、隰县、襄汾县、吉县、大宁县、侯马市、翼城县、洪洞县、乡宁县)  邢台市(平乡县、隆尧县、沙河市、威县、巨鹿县、信都区、柏乡县、广宗县、内丘县、清河县、襄都区、任泽区、临西县、新河县、南和区、宁晋县、临城县、南宫市)

营口市(站前区、西市区、大石桥市、老边区、鲅鱼圈区、盖州市)

株洲市(芦淞区、炎陵县、攸县、茶陵县、渌口区、荷塘区、天元区、石峰区、醴陵市)

威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)随州市(广水市、随县、曾都区)

济南市(章丘区、钢城区、市中区、商河县、长清区、济阳区、莱芜区、天桥区、平阴县、历城区、历下区、槐荫区)

开封市(祥符区、兰考县、禹王台区、通许县、尉氏县、龙亭区、顺河回族区、鼓楼区、杞县)

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

攀枝花市(盐边县、东区、仁和区、米易县、西区)

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

南通市(启东市、海安市、通州区、如皋市、崇川区、海门区、如东县)

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

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

锦州市(北镇市、古塔区、义县、黑山县、凌海市、凌河区、太和区)

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

新余市(分宜县、渝水区)

咸宁市(崇阳县、赤壁市、嘉鱼县、通山县、咸安区、通城县)

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

南京市(江宁区、浦口区、雨花台区、六合区、栖霞区、高淳区、建邺区、溧水区、玄武区、鼓楼区、秦淮区)

温州市(乐清市、文成县、瑞安市、泰顺县、平阳县、瓯海区、龙湾区、苍南县、鹿城区、永嘉县、洞头区、龙港市)

本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区、平山区、明山区、南芬区)

　　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。