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平凉市(静宁县、崇信县、泾川县、庄浪县、崆峒区、华亭市、灵台县)

锦州市(黑山县、义县、太和区、凌河区、古塔区、北镇市、凌海市)

昭通市(水富市、镇雄县、永善县、昭阳区、大关县、绥江县、鲁甸县、彝良县、盐津县、威信县、巧家县)

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

长治市(屯留区、平顺县、上党区、武乡县、黎城县、襄垣县、潞州区、潞城区、壶关县、沁源县、长子县、沁县)

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

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

上海市(普陀区、松江区、静安区、奉贤区、杨浦区、嘉定区、青浦区、虹口区、宝山区、徐汇区、崇明区、长宁区、金山区、黄浦区、浦东新区、闵行区)  长沙市(长沙县、芙蓉区、雨花区、宁乡市、天心区、岳麓区、望城区、开福区、浏阳市)

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

昆明市(呈贡区、石林彝族自治县、晋宁区、东川区、安宁市、富民县、五华区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、西山区、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、官渡区)

聊城市(东阿县、高唐县、东昌府区、茌平区、阳谷县、临清市、冠县、莘县)

郑州市(中原区、新郑市、惠济区、中牟县、二七区、管城回族区、登封市、金水区、上街区、巩义市、新密市、荥阳市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

驻马店市(正阳县、西平县、汝南县、泌阳县、确山县、驿城区、上蔡县、遂平县、新蔡县、平舆县)

四平市(梨树县、铁西区、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)

威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)

巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、焉耆回族自治县、若羌县、和静县、库尔勒市、尉犁县、博湖县、且末县、和硕县)

太原市(万柏林区、尖草坪区、娄烦县、清徐县、小店区、晋源区、古交市、杏花岭区、迎泽区、阳曲县)

永州市(蓝山县、东安县、冷水滩区、祁阳市、宁远县、道县、双牌县、江华瑶族自治县、零陵区、江永县、新田县)

临汾市(侯马市、霍州市、大宁县、洪洞县、乡宁县、翼城县、蒲县、吉县、永和县、安泽县、汾西县、襄汾县、浮山县、曲沃县、古县、隰县、尧都区)

无锡市(新吴区、惠山区、梁溪区、锡山区、宜兴市、江阴市、滨湖区)

陇南市(西和县、康县、成县、两当县、宕昌县、文县、武都区、徽县、礼县)

鹤岗市(兴安区、东山区、兴山区、萝北县、工农区、南山区、向阳区、绥滨县)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、都兰县、茫崖市、乌兰县、天峻县、格尔木市)

北京市(西城区、密云区、石景山区、海淀区、怀柔区、东城区、朝阳区、平谷区、大兴区、通州区、昌平区、房山区、顺义区、延庆区、丰台区、门头沟区)

佛山市(三水区、禅城区、顺德区、高明区、南海区)

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白山市(靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市、江源区)

呼伦贝尔市(根河市、鄂伦春自治旗、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、陈巴尔虎旗、额尔古纳市、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、牙克石市、海拉尔区、扎兰屯市、鄂温克族自治旗)

阳江市(阳春市、阳西县、阳东区、江城区)

梅州市(蕉岭县、五华县、平远县、梅县区、兴宁市、梅江区、丰顺县、大埔县)  淮安市(清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、淮安区、淮阴区、涟水县)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)

齐齐哈尔市(克山县、富裕县、泰来县、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、龙江县、昂昂溪区、讷河市、依安县、富拉尔基区、克东县、甘南县、碾子山区、建华区、拜泉县、铁锋区)

乐山市(金口河区、井研县、峨边彝族自治县、沐川县、五通桥区、夹江县、马边彝族自治县、犍为县、峨眉山市、市中区、沙湾区)三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)

安康市(平利县、汉阴县、岚皋县、宁陕县、旬阳市、镇坪县、紫阳县、汉滨区、白河县、石泉县)  雅安市(荥经县、汉源县、雨城区、名山区、宝兴县、芦山县、天全县、石棉县)

铜仁市(万山区、碧江区、印江土家族苗族自治县、江口县、思南县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、石阡县、德江县)

台州市(仙居县、玉环市、三门县、温岭市、天台县、临海市、黄岩区、椒江区、路桥区)

甘南藏族自治州(夏河县、碌曲县、合作市、临潭县、迭部县、舟曲县、玛曲县、卓尼县)株洲市(茶陵县、天元区、荷塘区、芦淞区、攸县、醴陵市、渌口区、石峰区、炎陵县)

潍坊市(坊子区、潍城区、寒亭区、临朐县、奎文区、高密市、诸城市、昌乐县、寿光市、昌邑市、安丘市、青州市)

吕梁市(中阳县、方山县、岚县、汾阳市、离石区、兴县、临县、柳林县、交城县、交口县、石楼县、文水县、孝义市)

黔南布依族苗族自治州(龙里县、贵定县、都匀市、三都水族自治县、惠水县、瓮安县、荔波县、平塘县、福泉市、长顺县、罗甸县、独山县)

天水市(甘谷县、秦安县、麦积区、清水县、张家川回族自治县、武山县、秦州区)

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

广州市(南沙区、荔湾区、增城区、番禺区、花都区、黄埔区、海珠区、白云区、天河区、越秀区、从化区)

武汉市(东西湖区、蔡甸区、江汉区、青山区、汉南区、武昌区、江夏区、新洲区、江岸区、洪山区、汉阳区、硚口区、黄陂区)

襄阳市(襄城区、谷城县、保康县、老河口市、樊城区、宜城市、南漳县、襄州区、枣阳市)

南通市(海门区、海安市、如皋市、启东市、如东县、崇川区、通州区)

锡林郭勒盟(苏尼特左旗、二连浩特市、苏尼特右旗、镶黄旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市)

孝感市(安陆市、云梦县、孝昌县、汉川市、应城市、孝南区、大悟县)

包头市(石拐区、东河区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、青山区、白云鄂博矿区、九原区、土默特右旗、昆都仑区)

喀什地区(疏附县、叶城县、莎车县、麦盖提县、泽普县、喀什市、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、岳普湖县、巴楚县、伽师县、英吉沙县)

阿勒泰地区(福海县、阿勒泰市、布尔津县、富蕴县、吉木乃县、青河县、哈巴河县)

西宁市(城北区、湟中区、城中区、大通回族土族自治县、城西区、城东区、湟源县)

六盘水市(盘州市、钟山区、六枝特区、水城区)

　　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。