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福州市(仓山区、闽清县、平潭县、晋安区、罗源县、马尾区、闽侯县、永泰县、长乐区、福清市、鼓楼区、连江县、台江区)
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吉安市(泰和县、永丰县、吉安县、吉水县、遂川县、吉州区、万安县、峡江县、新干县、安福县、井冈山市、永新县、青原区)
澳门特别行政区
定西市(陇西县、岷县、渭源县、漳县、安定区、临洮县、通渭县)
佳木斯市(抚远市、东风区、富锦市、同江市、郊区、桦南县、桦川县、前进区、向阳区、汤原县)
唐山市(乐亭县、玉田县、路北区、滦州市、迁西县、遵化市、丰南区、路南区、开平区、丰润区、曹妃甸区、迁安市、滦南县、古冶区)
上海市(黄浦区、闵行区、金山区、长宁区、杨浦区、虹口区、青浦区、嘉定区、静安区、崇明区、宝山区、普陀区、奉贤区、松江区、徐汇区、浦东新区)
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南平市(建瓯市、邵武市、政和县、浦城县、延平区、松溪县、武夷山市、光泽县、建阳区、顺昌县)
铜仁市(沿河土家族自治县、德江县、石阡县、松桃苗族自治县、江口县、思南县、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、碧江区、万山区)
石家庄市(井陉县、平山县、桥西区、长安区、高邑县、赞皇县、行唐县、藁城区、栾城区、晋州市、裕华区、井陉矿区、正定县、无极县、赵县、新乐市、新华区、辛集市、深泽县、灵寿县、元氏县、鹿泉区)
衡水市(阜城县、武邑县、故城县、桃城区、饶阳县、冀州区、枣强县、武强县、景县、深州市、安平县)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、来凤县、咸丰县、鹤峰县、巴东县、利川市、建始县、宣恩县)
徐州市(邳州市、鼓楼区、铜山区、新沂市、沛县、贾汪区、丰县、睢宁县、泉山区、云龙区)
济源市
延安市(甘泉县、安塞区、宝塔区、黄陵县、志丹县、子长市、宜川县、延长县、黄龙县、吴起县、富县、延川县、洛川县)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、平坝区、西秀区、紫云苗族布依族自治县)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃州区、肃北蒙古族自治县、瓜州县、敦煌市、金塔县)
日喀则市(亚东县、萨迦县、白朗县、江孜县、康马县、定结县、岗巴县、定日县、昂仁县、仁布县、拉孜县、吉隆县、仲巴县、桑珠孜区、聂拉木县、谢通门县、南木林县、萨嘎县)
石河子市(铁门关市、可克达拉市、五家渠市、图木舒克市、昆玉市、新星市、北屯市、胡杨河市、双河市、阿拉尔市、白杨市)
菏泽市(单县、鄄城县、牡丹区、曹县、郓城县、定陶区、东明县、成武县、巨野县)
遂宁市(射洪市、安居区、船山区、蓬溪县、大英县)
沧州市(吴桥县、运河区、任丘市、肃宁县、盐山县、献县、南皮县、河间市、新华区、东光县、孟村回族自治县、青县、沧县、黄骅市、海兴县、泊头市)
金昌市(金川区、永昌县)
芜湖市(繁昌区、湾沚区、南陵县、鸠江区、镜湖区、无为市、弋江区)
郑州市(上街区、巩义市、二七区、金水区、新郑市、荥阳市、新密市、中牟县、管城回族区、惠济区、中原区、登封市)
山南市(浪卡子县、贡嘎县、加查县、桑日县、琼结县、曲松县、扎囊县、洛扎县、措美县、错那市、隆子县、乃东区)
忻州市(神池县、保德县、原平市、岢岚县、忻府区、代县、繁峙县、定襄县、宁武县、五台县、五寨县、偏关县、静乐县、河曲县)
萍乡市(芦溪县、湘东区、安源区、上栗县、莲花县)
崇左市(龙州县、大新县、江州区、凭祥市、扶绥县、天等县、宁明县)
六盘水市(钟山区、盘州市、水城区、六枝特区)
松原市(扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区)
甘南藏族自治州(临潭县、舟曲县、碌曲县、夏河县、玛曲县、卓尼县、合作市、迭部县)
厦门市(同安区、思明区、海沧区、集美区、湖里区、翔安区)
银川市(兴庆区、西夏区、灵武市、金凤区、贺兰县、永宁县)
毕节市(七星关区、织金县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县、赫章县、黔西市、纳雍县)
滁州市(琅琊区、来安县、天长市、南谯区、明光市、全椒县、凤阳县、定远县)
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鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
抚州市(乐安县、临川区、南丰县、东乡区、南城县、崇仁县、广昌县、金溪县、资溪县、宜黄县、黎川县)
黔东南苗族侗族自治州(三穗县、榕江县、丹寨县、黄平县、镇远县、锦屏县、台江县、剑河县、天柱县、麻江县、黎平县、施秉县、雷山县、凯里市、从江县、岑巩县)
果洛藏族自治州(玛沁县、久治县、达日县、班玛县、玛多县、甘德县)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)
宜昌市(枝江市、宜都市、伍家岗区、五峰土家族自治县、夷陵区、点军区、兴山县、秭归县、远安县、当阳市、猇亭区、西陵区、长阳土家族自治县)
南昌市(东湖区、红谷滩区、青山湖区、青云谱区、安义县、进贤县、南昌县、西湖区、新建区)
济宁市(梁山县、兖州区、任城区、邹城市、鱼台县、泗水县、微山县、曲阜市、金乡县、嘉祥县、汶上县)
西安市(长安区、灞桥区、雁塔区、鄠邑区、阎良区、临潼区、蓝田县、新城区、未央区、碑林区、高陵区、莲湖区、周至县)
锦州市(黑山县、凌河区、凌海市、义县、太和区、北镇市、古塔区)
四平市(梨树县、双辽市、伊通满族自治县、铁西区、铁东区)
香港特别行政区
海南藏族自治州(共和县、同德县、贵南县、兴海县、贵德县)
宿迁市(泗阳县、泗洪县、宿豫区、沭阳县、宿城区)
长春市(双阳区、宽城区、公主岭市、九台区、绿园区、南关区、二道区、农安县、朝阳区、榆树市、德惠市)
葫芦岛市(连山区、建昌县、南票区、龙港区、兴城市、绥中县)
衡阳市(耒阳市、石鼓区、衡东县、蒸湘区、衡南县、衡山县、珠晖区、雁峰区、南岳区、常宁市、衡阳县、祁东县)
海东市(乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
文山壮族苗族自治州(富宁县、文山市、丘北县、砚山县、麻栗坡县、西畴县、马关县、广南县)
锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、正镶白旗、镶黄旗、二连浩特市、正蓝旗、多伦县)
雅安市(名山区、雨城区、汉源县、芦山县、荥经县、天全县、宝兴县、石棉县)
来宾市(合山市、金秀瑶族自治县、兴宾区、武宣县、忻城县、象州县)
广安市(岳池县、前锋区、华蓥市、武胜县、邻水县、广安区)
昭通市(大关县、水富市、绥江县、威信县、昭阳区、彝良县、盐津县、永善县、鲁甸县、巧家县、镇雄县)
乌兰察布市(四子王旗、察哈尔右翼中旗、卓资县、察哈尔右翼前旗、集宁区、丰镇市、商都县、察哈尔右翼后旗、兴和县、化德县、凉城县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿克陶县、阿图什市)
庆阳市(宁县、镇原县、环县、正宁县、西峰区、合水县、华池县、庆城县)
赣州市(章贡区、大余县、宁都县、赣县区、全南县、信丰县、安远县、会昌县、定南县、于都县、石城县、寻乌县、瑞金市、龙南市、兴国县、上犹县、崇义县、南康区)
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自贡市(贡井区、荣县、大安区、沿滩区、富顺县、自流井区)
随州市(广水市、随县、曾都区)
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。
新闻结尾
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