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佳木斯市(向阳区、东风区、富锦市、汤原县、前进区、抚远市、郊区、桦川县、桦南县、同江市)

本溪市(桓仁满族自治县、平山区、南芬区、本溪满族自治县、明山区、溪湖区)

镇江市(丹阳市、扬中市、丹徒区、句容市、润州区、京口区)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)  汕头市(潮南区、南澳县、金平区、潮阳区、龙湖区、濠江区、澄海区)

宜昌市(西陵区、猇亭区、当阳市、宜都市、兴山县、秭归县、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、点军区、伍家岗区、枝江市、远安县)

定西市(漳县、岷县、陇西县、渭源县、通渭县、安定区、临洮县)

梅州市(梅县区、兴宁市、梅江区、大埔县、蕉岭县、五华县、平远县、丰顺县)

景德镇市(珠山区、乐平市、昌江区、浮梁县)  塔城地区(裕民县、额敏县、乌苏市、塔城市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县)

平凉市(泾川县、华亭市、崇信县、庄浪县、静宁县、崆峒区、灵台县)

荆州市(江陵县、沙市区、洪湖市、荆州区、公安县、石首市、松滋市、监利市)

长春市(双阳区、南关区、德惠市、榆树市、公主岭市、朝阳区、二道区、绿园区、九台区、农安县、宽城区)

揭阳市(普宁市、揭西县、惠来县、榕城区、揭东区)

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

邯郸市(丛台区、永年区、魏县、复兴区、临漳县、邱县、馆陶县、武安市、大名县、肥乡区、峰峰矿区、曲周县、鸡泽县、磁县、广平县、涉县、成安县、邯山区)

内蒙古自治区

佛山市(高明区、顺德区、三水区、南海区、禅城区)

枣庄市(市中区、薛城区、山亭区、台儿庄区、峄城区、滕州市)

双鸭山市(集贤县、岭东区、饶河县、宝清县、友谊县、四方台区、宝山区、尖山区)

辽源市(东丰县、龙山区、西安区、东辽县)

昌吉回族自治州(呼图壁县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、吉木萨尔县、阜康市、奇台县、玛纳斯县)

运城市(万荣县、盐湖区、平陆县、闻喜县、夏县、绛县、河津市、稷山县、芮城县、新绛县、垣曲县、临猗县、永济市)

宜宾市(叙州区、屏山县、高县、翠屏区、珙县、江安县、筠连县、南溪区、长宁县、兴文县)

铜川市(宜君县、印台区、耀州区、王益区)

大庆市(红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、肇源县、龙凤区、萨尔图区、大同区、林甸县、让胡路区)

温州市(文成县、龙港市、永嘉县、鹿城区、苍南县、平阳县、泰顺县、乐清市、洞头区、瑞安市、瓯海区、龙湾区)

漳州市(东山县、云霄县、长泰区、龙海区、诏安县、漳浦县、芗城区、南靖县、龙文区、华安县、平和县)

南通市(海门区、启东市、如东县、崇川区、通州区、海安市、如皋市)

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商洛市(洛南县、柞水县、丹凤县、商州区、镇安县、商南县、山阳县)

广安市(华蓥市、前锋区、岳池县、邻水县、广安区、武胜县)

巴彦淖尔市(乌拉特后旗、磴口县、乌拉特中旗、临河区、杭锦后旗、乌拉特前旗、五原县)

宁波市(镇海区、象山县、余姚市、宁海县、江北区、慈溪市、北仑区、奉化区、海曙区、鄞州区)  延安市(甘泉县、延川县、黄陵县、子长市、安塞区、富县、志丹县、宜川县、黄龙县、宝塔区、延长县、洛川县、吴起县)

晋城市(高平市、城区、阳城县、泽州县、沁水县、陵川县)

商丘市(民权县、梁园区、虞城县、宁陵县、睢阳区、柘城县、睢县、夏邑县、永城市)

武汉市(洪山区、汉阳区、青山区、新洲区、黄陂区、东西湖区、汉南区、江汉区、硚口区、武昌区、江岸区、江夏区、蔡甸区)安阳市(殷都区、安阳县、北关区、林州市、文峰区、龙安区、汤阴县、内黄县、滑县)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、蒙自市、屏边苗族自治县、红河县、开远市、个旧市、建水县、弥勒市、绿春县、河口瑶族自治县)  黄石市(西塞山区、下陆区、铁山区、大冶市、阳新县、黄石港区)

蚌埠市(淮上区、禹会区、蚌山区、龙子湖区、固镇县、五河县、怀远县)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

东莞市德州市(临邑县、德城区、武城县、夏津县、庆云县、禹城市、乐陵市、齐河县、陵城区、宁津县、平原县)

宁德市(福鼎市、屏南县、古田县、蕉城区、寿宁县、福安市、霞浦县、周宁县、柘荣县)

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

昌都市(边坝县、江达县、卡若区、察雅县、类乌齐县、芒康县、丁青县、八宿县、贡觉县、左贡县、洛隆县)

白银市(景泰县、靖远县、白银区、会宁县、平川区)

临沂市(罗庄区、临沭县、兰陵县、平邑县、费县、莒南县、沂水县、郯城县、河东区、兰山区、蒙阴县、沂南县)

三亚市(天涯区、崖州区、吉阳区、海棠区)

白山市(长白朝鲜族自治县、靖宇县、抚松县、江源区、临江市、浑江区)

香港特别行政区

茂名市(信宜市、高州市、电白区、茂南区、化州市)

沈阳市(法库县、浑南区、沈河区、大东区、铁西区、苏家屯区、皇姑区、和平区、辽中区、沈北新区、于洪区、康平县、新民市)

南平市(顺昌县、延平区、浦城县、松溪县、建瓯市、建阳区、邵武市、光泽县、武夷山市、政和县)

锦州市(北镇市、古塔区、凌河区、凌海市、黑山县、太和区、义县)

盘锦市(盘山县、大洼区、兴隆台区、双台子区)

克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)

阿里地区(改则县、普兰县、札达县、措勤县、革吉县、日土县、噶尔县)

威海市(环翠区、乳山市、文登区、荣成市)

　　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。