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莆田市(仙游县、城厢区、秀屿区、荔城区、涵江区)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、岳塘区、湘乡市、韶山市)
巴中市(恩阳区、南江县、通江县、平昌县、巴州区)
来宾市(武宣县、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、合山市、忻城县)
绵阳市(梓潼县、安州区、游仙区、北川羌族自治县、江油市、平武县、涪城区、三台县、盐亭县)
汕头市(濠江区、潮南区、潮阳区、金平区、南澳县、澄海区、龙湖区)
永州市(蓝山县、东安县、零陵区、道县、宁远县、江华瑶族自治县、祁阳市、冷水滩区、江永县、双牌县、新田县)
日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)
陇南市(宕昌县、徽县、礼县、康县、文县、武都区、成县、西和县、两当县)
通辽市(科尔沁左翼中旗、开鲁县、库伦旗、科尔沁区、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、霍林郭勒市)
吕梁市(交口县、离石区、汾阳市、中阳县、柳林县、临县、兴县、交城县、孝义市、岚县、方山县、石楼县、文水县)
天水市(武山县、秦安县、张家川回族自治县、甘谷县、麦积区、秦州区、清水县)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)
长春市(南关区、德惠市、朝阳区、双阳区、公主岭市、绿园区、二道区、农安县、九台区、榆树市、宽城区)
吉安市(永丰县、泰和县、峡江县、永新县、吉安县、安福县、新干县、遂川县、青原区、吉水县、井冈山市、万安县、吉州区)
常州市(钟楼区、新北区、武进区、金坛区、天宁区、溧阳市)
宿州市(砀山县、埇桥区、灵璧县、泗县、萧县)
西藏自治区
佛山市(禅城区、三水区、南海区、高明区、顺德区)
阿勒泰地区(青河县、阿勒泰市、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、福海县、吉木乃县)
黑河市(五大连池市、爱辉区、北安市、嫩江市、孙吴县、逊克县)
南阳市(邓州市、新野县、内乡县、南召县、卧龙区、镇平县、桐柏县、唐河县、社旗县、淅川县、方城县、宛城区、西峡县)
临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、临翔区、云县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、沧源佤族自治县、凤庆县)
海南藏族自治州(同德县、共和县、贵南县、兴海县、贵德县)
铜仁市(思南县、万山区、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、德江县、江口县、碧江区、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、石阡县)
漯河市(源汇区、临颍县、郾城区、舞阳县、召陵区)
金昌市(永昌县、金川区)
南通市(海安市、如皋市、如东县、通州区、海门区、崇川区、启东市)
阜新市(彰武县、清河门区、细河区、阜新蒙古族自治县、太平区、海州区、新邱区)
庆阳市(宁县、华池县、正宁县、庆城县、镇原县、西峰区、合水县、环县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
赤峰市(巴林右旗、宁城县、敖汉旗、林西县、克什克腾旗、喀喇沁旗、元宝山区、巴林左旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、松山区、红山区)
济源市
渭南市(富平县、合阳县、大荔县、韩城市、临渭区、华阴市、蒲城县、潼关县、白水县、澄城县、华州区)
泰安市(岱岳区、肥城市、宁阳县、新泰市、泰山区、东平县)
嘉峪关市
宜昌市(西陵区、当阳市、枝江市、宜都市、猇亭区、远安县、秭归县、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、兴山县、点军区、夷陵区、伍家岗区)
苏州市(张家港市、常熟市、昆山市、吴江区、太仓市、姑苏区、吴中区、相城区、虎丘区)
乐山市(金口河区、井研县、峨眉山市、峨边彝族自治县、夹江县、沙湾区、犍为县、沐川县、马边彝族自治县、市中区、五通桥区)
淮南市(大通区、寿县、田家庵区、潘集区、谢家集区、八公山区、凤台县)
呼伦贝尔市(额尔古纳市、根河市、满洲里市、海拉尔区、牙克石市、扎赉诺尔区、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、阿荣旗、陈巴尔虎旗)
台州市(玉环市、三门县、椒江区、临海市、温岭市、路桥区、仙居县、黄岩区、天台县)
固原市(原州区、泾源县、隆德县、西吉县、彭阳县)
吴忠市(红寺堡区、利通区、同心县、青铜峡市、盐池县)
辽阳市(灯塔市、辽阳县、文圣区、白塔区、宏伟区、弓长岭区、太子河区)
那曲市(色尼区、索县、双湖县、聂荣县、班戈县、比如县、巴青县、尼玛县、安多县、申扎县、嘉黎县)
徐州市(睢宁县、鼓楼区、贾汪区、邳州市、铜山区、泉山区、云龙区、沛县、丰县、新沂市)
抚州市(金溪县、宜黄县、黎川县、东乡区、崇仁县、广昌县、临川区、乐安县、南丰县、南城县、资溪县)
云浮市(郁南县、云城区、云安区、新兴县、罗定市)
北京市(海淀区、怀柔区、西城区、昌平区、大兴区、平谷区、朝阳区、房山区、密云区、石景山区、通州区、东城区、延庆区、门头沟区、丰台区、顺义区)
佳木斯市(同江市、桦南县、郊区、富锦市、东风区、抚远市、向阳区、桦川县、汤原县、前进区)
湖州市(德清县、安吉县、长兴县、南浔区、吴兴区)
三门峡市(湖滨区、陕州区、卢氏县、灵宝市、渑池县、义马市)
玉树藏族自治州(治多县、曲麻莱县、称多县、囊谦县、杂多县、玉树市)
安庆市(怀宁县、迎江区、宿松县、望江县、宜秀区、岳西县、桐城市、太湖县、大观区、潜山市)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、奇台县、呼图壁县、昌吉市、吉木萨尔县、阜康市、木垒哈萨克自治县)
大同市(云州区、平城区、云冈区、灵丘县、浑源县、阳高县、天镇县、广灵县、新荣区、左云县)
北海市(铁山港区、合浦县、海城区、银海区)
聊城市(冠县、高唐县、阳谷县、临清市、东昌府区、东阿县、茌平区、莘县)
杭州市(桐庐县、滨江区、富阳区、拱墅区、淳安县、余杭区、临安区、临平区、钱塘区、上城区、建德市、萧山区、西湖区)
德阳市(中江县、罗江区、什邡市、旌阳区、绵竹市、广汉市)
济宁市(鱼台县、兖州区、梁山县、微山县、金乡县、泗水县、邹城市、嘉祥县、汶上县、任城区、曲阜市)
襄阳市(谷城县、襄城区、襄州区、枣阳市、老河口市、樊城区、宜城市、南漳县、保康县)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
抚顺市(望花区、清原满族自治县、新抚区、抚顺县、东洲区、新宾满族自治县、顺城区)
广元市(旺苍县、青川县、利州区、朝天区、苍溪县、剑阁县、昭化区)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、乌拉特前旗、五原县、临河区、乌拉特后旗、磴口县、杭锦后旗)
张家界市(永定区、武陵源区、慈利县、桑植县)
黔南布依族苗族自治州(平塘县、都匀市、长顺县、罗甸县、荔波县、龙里县、福泉市、独山县、贵定县、三都水族自治县、惠水县、瓮安县)
榆林市(清涧县、米脂县、佳县、横山区、府谷县、定边县、榆阳区、靖边县、绥德县、吴堡县、神木市、子洲县)
定西市(临洮县、通渭县、陇西县、渭源县、漳县、岷县、安定区)
运城市(临猗县、夏县、稷山县、平陆县、新绛县、芮城县、绛县、垣曲县、永济市、闻喜县、万荣县、盐湖区、河津市)
保山市(隆阳区、龙陵县、腾冲市、施甸县、昌宁县)
滨州市(惠民县、博兴县、滨城区、无棣县、沾化区、阳信县、邹平市)
黔东南苗族侗族自治州(从江县、榕江县、麻江县、黄平县、锦屏县、镇远县、剑河县、岑巩县、施秉县、丹寨县、三穗县、凯里市、天柱县、台江县、雷山县、黎平县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)
黄石市(西塞山区、下陆区、大冶市、黄石港区、铁山区、阳新县)
临汾市(隰县、襄汾县、蒲县、尧都区、汾西县、霍州市、永和县、古县、侯马市、浮山县、翼城县、安泽县、大宁县、洪洞县、曲沃县、乡宁县、吉县)
黄山市(休宁县、徽州区、祁门县、黄山区、黟县、歙县、屯溪区)
钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)
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扬州市(邗江区、仪征市、广陵区、宝应县、江都区、高邮市)
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包头市(土默特右旗、东河区、九原区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、石拐区、昆都仑区、青山区)
锦州市(凌河区、义县、黑山县、太和区、凌海市、古塔区、北镇市)
甘孜藏族自治州(色达县、丹巴县、泸定县、理塘县、白玉县、甘孜县、康定市、石渠县、九龙县、炉霍县、巴塘县、道孚县、乡城县、稻城县、得荣县、雅江县、德格县、新龙县)
山南市(贡嘎县、桑日县、扎囊县、乃东区、浪卡子县、隆子县、措美县、曲松县、加查县、错那市、洛扎县、琼结县)
安康市(紫阳县、汉滨区、宁陕县、平利县、旬阳市、岚皋县、汉阴县、镇坪县、白河县、石泉县)
克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)
芜湖市(镜湖区、鸠江区、湾沚区、无为市、繁昌区、南陵县、弋江区)
红河哈尼族彝族自治州(绿春县、弥勒市、屏边苗族自治县、石屏县、蒙自市、元阳县、个旧市、建水县、泸西县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、河口瑶族自治县)
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巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、尉犁县、和静县、且末县、若羌县、库尔勒市、焉耆回族自治县、博湖县、和硕县)
晋城市(阳城县、陵川县、高平市、泽州县、城区、沁水县)
沈阳市(铁西区、法库县、于洪区、康平县、苏家屯区、沈北新区、和平区、辽中区、皇姑区、浑南区、新民市、大东区、沈河区)
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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