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桂林市(灵川县、雁山区、七星区、资源县、恭城瑶族自治县、秀峰区、永福县、叠彩区、荔浦市、灌阳县、全州县、龙胜各族自治县、临桂区、象山区、阳朔县、兴安县、平乐县)

凉山彝族自治州(金阳县、西昌市、布拖县、宁南县、会理市、会东县、冕宁县、盐源县、喜德县、越西县、德昌县、甘洛县、美姑县、普格县、昭觉县、雷波县、木里藏族自治县)

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

安阳市(林州市、安阳县、滑县、汤阴县、文峰区、北关区、殷都区、龙安区、内黄县)  黄石市(铁山区、下陆区、大冶市、西塞山区、阳新县、黄石港区)

清远市(清城区、清新区、阳山县、英德市、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、连州市、连南瑶族自治县)

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

苏州市(虎丘区、常熟市、吴江区、吴中区、太仓市、昆山市、相城区、姑苏区、张家港市)南昌市(青云谱区、青山湖区、东湖区、西湖区、新建区、安义县、红谷滩区、进贤县、南昌县)

怀化市(沅陵县、通道侗族自治县、会同县、麻阳苗族自治县、溆浦县、芷江侗族自治县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、中方县、鹤城区、辰溪县)  太原市(尖草坪区、小店区、万柏林区、晋源区、杏花岭区、古交市、阳曲县、清徐县、迎泽区、娄烦县)

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

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、茫崖市、格尔木市、乌兰县、天峻县、都兰县)

株洲市(渌口区、芦淞区、攸县、炎陵县、茶陵县、石峰区、天元区、荷塘区、醴陵市)

丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县)

深圳市(龙岗区、罗湖区、福田区、光明区、龙华区、宝安区、南山区、坪山区、盐田区)

德阳市(绵竹市、旌阳区、中江县、罗江区、什邡市、广汉市)

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

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

宿州市(泗县、灵璧县、砀山县、埇桥区、萧县)

三明市(永安市、泰宁县、将乐县、明溪县、建宁县、尤溪县、大田县、宁化县、清流县、沙县区、三元区)

芜湖市(无为市、鸠江区、湾沚区、南陵县、繁昌区、弋江区、镜湖区)

松原市(扶余市、宁江区、乾安县、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

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

白银市(景泰县、白银区、靖远县、平川区、会宁县)

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

河池市(南丹县、宜州区、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、金城江区、东兰县、巴马瑶族自治县)

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

海北藏族自治州(刚察县、海晏县、门源回族自治县、祁连县)

吴忠市(红寺堡区、盐池县、青铜峡市、同心县、利通区)

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遂宁市(大英县、射洪市、蓬溪县、安居区、船山区)

天水市(张家川回族自治县、武山县、甘谷县、秦州区、清水县、麦积区、秦安县)

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

乌鲁木齐市(米东区、沙依巴克区、新市区、头屯河区、水磨沟区、乌鲁木齐县、天山区、达坂城区)  南京市(栖霞区、溧水区、江宁区、建邺区、高淳区、玄武区、秦淮区、雨花台区、浦口区、鼓楼区、六合区)

青岛市(崂山区、市南区、黄岛区、城阳区、平度市、莱西市、胶州市、即墨区、李沧区、市北区)

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

莆田市(仙游县、涵江区、城厢区、秀屿区、荔城区)大连市(瓦房店市、西岗区、甘井子区、庄河市、中山区、长海县、金州区、普兰店区、沙河口区、旅顺口区)

玉溪市(华宁县、新平彝族傣族自治县、通海县、峨山彝族自治县、江川区、澄江市、易门县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县)  淮南市(潘集区、凤台县、谢家集区、八公山区、大通区、寿县、田家庵区)

贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、八步区、钟山县)

七台河市(勃利县、茄子河区、新兴区、桃山区)

白山市(靖宇县、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、浑江区、临江市)襄阳市(老河口市、谷城县、宜城市、襄州区、保康县、樊城区、襄城区、枣阳市、南漳县)

日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)

东营市(河口区、东营区、广饶县、利津县、垦利区)

克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区)

渭南市(富平县、澄城县、合阳县、华州区、潼关县、蒲城县、白水县、临渭区、大荔县、韩城市、华阴市)

四平市(双辽市、梨树县、铁东区、铁西区、伊通满族自治县)

柳州市(融安县、柳北区、柳江区、融水苗族自治县、柳城县、鱼峰区、三江侗族自治县、鹿寨县、城中区、柳南区)

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

通辽市(科尔沁区、奈曼旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、开鲁县、霍林郭勒市)

萍乡市(湘东区、安源区、上栗县、莲花县、芦溪县)

延安市(安塞区、子长市、志丹县、洛川县、宜川县、富县、延长县、黄龙县、甘泉县、黄陵县、吴起县、延川县、宝塔区)

乌兰察布市(集宁区、察哈尔右翼中旗、凉城县、察哈尔右翼前旗、商都县、兴和县、化德县、察哈尔右翼后旗、卓资县、四子王旗、丰镇市)

益阳市(桃江县、赫山区、南县、资阳区、安化县、沅江市)

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

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

梅州市(梅江区、大埔县、平远县、五华县、梅县区、丰顺县、蕉岭县、兴宁市)

阜阳市(临泉县、界首市、颍州区、太和县、颍上县、阜南县、颍东区、颍泉区)

　　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。