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恩施土家族苗族自治州(咸丰县、恩施市、宣恩县、来凤县、建始县、巴东县、鹤峰县、利川市)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)

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

荆州市(江陵县、石首市、公安县、荆州区、洪湖市、松滋市、沙市区、监利市)  怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)

日喀则市(桑珠孜区、江孜县、仲巴县、萨嘎县、吉隆县、聂拉木县、康马县、定日县、定结县、岗巴县、拉孜县、昂仁县、谢通门县、仁布县、萨迦县、南木林县、白朗县、亚东县)

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

攀枝花市(盐边县、仁和区、米易县、东区、西区)

通辽市(开鲁县、奈曼旗、库伦旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、扎鲁特旗)  绵阳市(安州区、涪城区、三台县、北川羌族自治县、江油市、平武县、盐亭县、游仙区、梓潼县)

新乡市(原阳县、封丘县、卫辉市、新乡县、卫滨区、获嘉县、延津县、长垣市、红旗区、辉县市、凤泉区、牧野区)

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

石河子市(图木舒克市、北屯市、昆玉市、白杨市、可克达拉市、新星市、五家渠市、阿拉尔市、铁门关市、双河市、胡杨河市)

防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)

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

湘西土家族苗族自治州(龙山县、古丈县、保靖县、花垣县、吉首市、永顺县、泸溪县、凤凰县)

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

乌兰察布市(凉城县、商都县、丰镇市、察哈尔右翼后旗、兴和县、卓资县、集宁区、察哈尔右翼中旗、四子王旗、察哈尔右翼前旗、化德县)

益阳市(桃江县、安化县、资阳区、沅江市、南县、赫山区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、册亨县、兴义市、望谟县、贞丰县、兴仁市、晴隆县、普安县)

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

和田地区(于田县、策勒县、洛浦县、和田市、墨玉县、和田县、皮山县、民丰县)

衢州市(衢江区、开化县、江山市、龙游县、常山县、柯城区)

丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

张掖市(高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县、民乐县)

定西市(岷县、渭源县、通渭县、临洮县、安定区、漳县、陇西县)

云浮市(郁南县、罗定市、云城区、云安区、新兴县)

百色市(那坡县、乐业县、德保县、西林县、右江区、田林县、田阳区、平果市、隆林各族自治县、田东县、凌云县、靖西市)

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

庆阳市(宁县、合水县、华池县、庆城县、镇原县、西峰区、正宁县、环县)

兰州市(安宁区、皋兰县、七里河区、榆中县、西固区、红古区、城关区、永登县)

茂名市(化州市、电白区、高州市、信宜市、茂南区)  晋城市(高平市、阳城县、陵川县、沁水县、城区、泽州县)

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

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

哈尔滨市(宾县、方正县、道里区、双城区、呼兰区、巴彦县、平房区、依兰县、香坊区、阿城区、五常市、松北区、通河县、道外区、木兰县、延寿县、尚志市、南岗区)文山壮族苗族自治州(广南县、文山市、砚山县、麻栗坡县、马关县、西畴县、富宁县、丘北县)

四平市(梨树县、铁西区、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)  克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县)

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

通化市(通化县、辉南县、集安市、梅河口市、柳河县、二道江区、东昌区)

沈阳市(新民市、铁西区、皇姑区、法库县、大东区、苏家屯区、沈北新区、浑南区、康平县、沈河区、和平区、于洪区、辽中区)抚顺市(新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区、新抚区、望花区、顺城区、抚顺县)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

辽源市(东丰县、东辽县、龙山区、西安区)

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

遂宁市(安居区、船山区、大英县、射洪市、蓬溪县)

宜春市(上高县、樟树市、高安市、奉新县、万载县、宜丰县、袁州区、铜鼓县、丰城市、靖安县)

阜新市(细河区、海州区、新邱区、太平区、彰武县、清河门区、阜新蒙古族自治县)

舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)

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

澳门特别行政区

漳州市(华安县、诏安县、东山县、长泰区、漳浦县、云霄县、龙海区、南靖县、芗城区、平和县、龙文区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

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

巴中市(恩阳区、南江县、平昌县、通江县、巴州区)

广元市(利州区、旺苍县、苍溪县、昭化区、剑阁县、朝天区、青川县)

鹤岗市(南山区、绥滨县、兴安区、向阳区、兴山区、萝北县、东山区、工农区)

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

　　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。