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武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)

河源市(和平县、源城区、连平县、东源县、紫金县、龙川县)

茂名市(高州市、化州市、信宜市、电白区、茂南区)

沧州市(吴桥县、黄骅市、盐山县、献县、东光县、海兴县、任丘市、沧县、青县、肃宁县、孟村回族自治县、运河区、新华区、南皮县、河间市、泊头市)  周口市(西华县、鹿邑县、沈丘县、项城市、郸城县、扶沟县、太康县、川汇区、淮阳区、商水县)

芜湖市(繁昌区、弋江区、湾沚区、镜湖区、鸠江区、无为市、南陵县)

宁波市(北仑区、奉化区、鄞州区、镇海区、宁海县、江北区、余姚市、象山县、慈溪市、海曙区)

本溪市(本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区)

亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)  鸡西市(梨树区、麻山区、鸡冠区、密山市、恒山区、滴道区、虎林市、城子河区、鸡东县)

遵义市(道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、余庆县、播州区、仁怀市、凤冈县、习水县、桐梓县、红花岗区、正安县、赤水市)

信阳市(商城县、浉河区、新县、固始县、平桥区、光山县、罗山县、息县、潢川县、淮滨县)

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

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

三沙市(西沙区、南沙区)

滁州市(明光市、南谯区、来安县、定远县、天长市、琅琊区、凤阳县、全椒县)

普洱市(思茅区、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县)

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

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

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

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

承德市(滦平县、宽城满族自治县、承德县、丰宁满族自治县、平泉市、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、双滦区、隆化县、双桥区、兴隆县)

六安市(金安区、金寨县、裕安区、叶集区、霍山县、霍邱县、舒城县)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

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

梅州市(大埔县、兴宁市、平远县、梅江区、丰顺县、蕉岭县、梅县区、五华县)

乐山市(马边彝族自治县、夹江县、金口河区、井研县、市中区、沐川县、峨眉山市、五通桥区、犍为县、峨边彝族自治县、沙湾区)

随州市(随县、曾都区、广水市)

安庆市(怀宁县、潜山市、桐城市、大观区、宜秀区、迎江区、宿松县、岳西县、太湖县、望江县)

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海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)

安顺市(普定县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区)

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

许昌市(鄢陵县、襄城县、禹州市、长葛市、建安区、魏都区)  邯郸市(邯山区、曲周县、磁县、峰峰矿区、武安市、邱县、肥乡区、临漳县、涉县、成安县、丛台区、大名县、馆陶县、永年区、鸡泽县、复兴区、广平县、魏县)

济宁市(嘉祥县、曲阜市、金乡县、梁山县、邹城市、兖州区、汶上县、鱼台县、任城区、泗水县、微山县)

衡阳市(雁峰区、耒阳市、衡东县、衡阳县、石鼓区、蒸湘区、衡南县、常宁市、珠晖区、衡山县、南岳区、祁东县)

衢州市(江山市、柯城区、开化县、衢江区、龙游县、常山县)威海市(环翠区、乳山市、文登区、荣成市)

抚州市(黎川县、广昌县、资溪县、金溪县、南丰县、南城县、临川区、东乡区、宜黄县、乐安县、崇仁县)  广元市(苍溪县、昭化区、朝天区、旺苍县、青川县、利州区、剑阁县)

嘉峪关市

张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)

荆州市(松滋市、荆州区、沙市区、监利市、公安县、江陵县、石首市、洪湖市)朔州市(平鲁区、应县、山阴县、右玉县、朔城区、怀仁市)

盐城市(滨海县、射阳县、盐都区、亭湖区、东台市、建湖县、阜宁县、大丰区、响水县)

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

梧州市(苍梧县、蒙山县、万秀区、岑溪市、龙圩区、长洲区、藤县)

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

滨州市(无棣县、滨城区、阳信县、博兴县、邹平市、惠民县、沾化区)

黄山市(祁门县、歙县、休宁县、屯溪区、黟县、黄山区、徽州区)

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

丹东市(凤城市、振安区、振兴区、东港市、宽甸满族自治县、元宝区)

伊犁哈萨克自治州(奎屯市、伊宁市、伊宁县、新源县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、尼勒克县、霍城县、昭苏县、巩留县)

通化市(通化县、柳河县、梅河口市、二道江区、辉南县、东昌区、集安市)

云浮市(云城区、新兴县、云安区、郁南县、罗定市)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、德令哈市、格尔木市、茫崖市、乌兰县)

广西壮族自治区

辽阳市(白塔区、辽阳县、太子河区、文圣区、灯塔市、弓长岭区、宏伟区)

临沧市(沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、永德县、临翔区、云县、凤庆县、镇康县)

娄底市(涟源市、娄星区、冷水江市、新化县、双峰县)

　　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。