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淮北市(濉溪县、杜集区、烈山区、相山区)
云浮市(云城区、罗定市、新兴县、云安区、郁南县)
阜阳市(颍上县、颍东区、太和县、阜南县、临泉县、颍泉区、颍州区、界首市)
林芝市(朗县、察隅县、巴宜区、墨脱县、工布江达县、波密县、米林市)
塔城地区(塔城市、托里县、沙湾市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、乌苏市)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、商都县、化德县、察哈尔右翼后旗、卓资县、兴和县、四子王旗、凉城县、丰镇市、集宁区)
临汾市(曲沃县、古县、襄汾县、蒲县、隰县、洪洞县、安泽县、侯马市、乡宁县、大宁县、汾西县、浮山县、吉县、永和县、霍州市、尧都区、翼城县)
德阳市(罗江区、中江县、广汉市、旌阳区、绵竹市、什邡市)
玉林市(北流市、福绵区、博白县、容县、兴业县、玉州区、陆川县)
桂林市(平乐县、叠彩区、七星区、永福县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、灌阳县、临桂区、荔浦市、雁山区、全州县、灵川县、秀峰区、兴安县、资源县、象山区、阳朔县)
吉林市(桦甸市、船营区、舒兰市、磐石市、龙潭区、蛟河市、丰满区、昌邑区、永吉县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
保定市(安新县、涞源县、易县、定州市、顺平县、高碑店市、望都县、满城区、曲阳县、安国市、容城县、徐水区、竞秀区、清苑区、涿州市、高阳县、定兴县、涞水县、博野县、蠡县、雄县、莲池区、唐县、阜平县)
绥化市(青冈县、明水县、兰西县、望奎县、海伦市、绥棱县、北林区、安达市、庆安县、肇东市)
巴中市(巴州区、平昌县、恩阳区、南江县、通江县)
三沙市(西沙区、南沙区)
驻马店市(西平县、汝南县、泌阳县、平舆县、上蔡县、确山县、新蔡县、遂平县、驿城区、正阳县)
娄底市(双峰县、娄星区、冷水江市、涟源市、新化县)
咸阳市(三原县、彬州市、永寿县、长武县、旬邑县、秦都区、武功县、渭城区、礼泉县、兴平市、泾阳县、杨陵区、淳化县、乾县)
甘南藏族自治州(合作市、玛曲县、临潭县、迭部县、碌曲县、舟曲县、夏河县、卓尼县)
衡阳市(衡山县、衡东县、常宁市、南岳区、衡阳县、衡南县、祁东县、雁峰区、蒸湘区、耒阳市、石鼓区、珠晖区)
深圳市(坪山区、罗湖区、光明区、盐田区、龙华区、龙岗区、宝安区、南山区、福田区)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿豫区、宿城区)
郑州市(巩义市、金水区、上街区、中原区、管城回族区、新密市、登封市、新郑市、惠济区、荥阳市、二七区、中牟县)
大庆市(让胡路区、红岗区、大同区、肇州县、肇源县、萨尔图区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区)
三明市(明溪县、沙县区、永安市、将乐县、泰宁县、宁化县、尤溪县、三元区、清流县、大田县、建宁县)
潍坊市(坊子区、安丘市、昌邑市、昌乐县、寿光市、潍城区、诸城市、临朐县、寒亭区、青州市、奎文区、高密市)
泉州市(洛江区、金门县、晋江市、石狮市、德化县、安溪县、南安市、泉港区、鲤城区、永春县、丰泽区、惠安县)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
临沧市(永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、沧源佤族自治县、云县、凤庆县、临翔区、耿马傣族佤族自治县)
通辽市(奈曼旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、科尔沁区、开鲁县、库伦旗)
七台河市(勃利县、茄子河区、新兴区、桃山区)
成都市(武侯区、青羊区、简阳市、成华区、锦江区、青白江区、金牛区、邛崃市、蒲江县、彭州市、崇州市、都江堰市、郫都区、温江区、大邑县、双流区、龙泉驿区、金堂县、新津区、新都区)
锦州市(凌河区、古塔区、义县、北镇市、凌海市、黑山县、太和区)
临沂市(临沭县、兰陵县、郯城县、罗庄区、沂南县、费县、沂水县、河东区、平邑县、兰山区、蒙阴县、莒南县)
荆门市(东宝区、沙洋县、钟祥市、京山市、掇刀区)
自贡市(荣县、贡井区、沿滩区、大安区、自流井区、富顺县)
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凉山彝族自治州(木里藏族自治县、会东县、普格县、雷波县、金阳县、宁南县、美姑县、德昌县、会理市、冕宁县、布拖县、昭觉县、甘洛县、西昌市、越西县、盐源县、喜德县)
盘锦市(双台子区、大洼区、盘山县、兴隆台区)
曲靖市(沾益区、麒麟区、罗平县、师宗县、富源县、马龙区、宣威市、陆良县、会泽县)
济南市(章丘区、商河县、莱芜区、槐荫区、长清区、济阳区、历城区、平阴县、天桥区、市中区、钢城区、历下区)
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德州市(夏津县、乐陵市、平原县、禹城市、临邑县、庆云县、武城县、德城区、宁津县、陵城区、齐河县)
泰安市(新泰市、东平县、宁阳县、肥城市、泰山区、岱岳区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、温泉县、精河县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县、泽库县)
铜仁市(思南县、江口县、石阡县、德江县、松桃苗族自治县、万山区、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、碧江区)
镇江市(丹徒区、京口区、丹阳市、句容市、扬中市、润州区)
南充市(蓬安县、西充县、阆中市、营山县、嘉陵区、仪陇县、高坪区、南部县、顺庆区)
佳木斯市(东风区、前进区、抚远市、汤原县、桦南县、富锦市、郊区、同江市、向阳区、桦川县)
佛山市(三水区、高明区、顺德区、禅城区、南海区)
岳阳市(君山区、平江县、湘阴县、岳阳楼区、华容县、临湘市、汨罗市、岳阳县、云溪区)
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临夏回族自治州(和政县、临夏市、永靖县、康乐县、东乡族自治县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县)
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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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