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

锦州市(凌海市、黑山县、北镇市、凌河区、太和区、义县、古塔区)

武威市(民勤县、古浪县、凉州区、天祝藏族自治县)

郑州市(二七区、巩义市、荥阳市、登封市、新密市、金水区、中原区、中牟县、惠济区、上街区、管城回族区、新郑市)  乐山市(犍为县、峨边彝族自治县、峨眉山市、沐川县、夹江县、沙湾区、井研县、马边彝族自治县、金口河区、市中区、五通桥区)

六盘水市(六枝特区、盘州市、水城区、钟山区)

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

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

渭南市(华州区、潼关县、大荔县、澄城县、白水县、华阴市、富平县、韩城市、合阳县、临渭区、蒲城县)  阜新市(海州区、彰武县、清河门区、阜新蒙古族自治县、细河区、新邱区、太平区)

安康市(石泉县、汉滨区、宁陕县、紫阳县、旬阳市、白河县、平利县、汉阴县、镇坪县、岚皋县)

威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)

茂名市(化州市、电白区、茂南区、信宜市、高州市)

兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县)

南京市(秦淮区、鼓楼区、玄武区、栖霞区、浦口区、溧水区、雨花台区、六合区、高淳区、建邺区、江宁区)

本溪市(本溪满族自治县、明山区、平山区、溪湖区、桓仁满族自治县、南芬区)

南充市(阆中市、仪陇县、顺庆区、南部县、蓬安县、高坪区、嘉陵区、营山县、西充县)

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

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

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

鄂尔多斯市(康巴什区、乌审旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、达拉特旗、准格尔旗、杭锦旗、东胜区、鄂托克旗)

天水市(秦州区、张家川回族自治县、麦积区、武山县、秦安县、甘谷县、清水县)

连云港市(赣榆区、灌南县、灌云县、东海县、海州区、连云区)

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

绍兴市(诸暨市、新昌县、上虞区、嵊州市、越城区、柯桥区)

泸州市(江阳区、纳溪区、合江县、泸县、古蔺县、龙马潭区、叙永县)

聊城市(东昌府区、莘县、茌平区、东阿县、高唐县、阳谷县、临清市、冠县)

东营市(广饶县、利津县、东营区、河口区、垦利区)

莆田市(荔城区、涵江区、仙游县、秀屿区、城厢区)

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咸阳市(彬州市、三原县、秦都区、乾县、泾阳县、杨陵区、旬邑县、淳化县、长武县、渭城区、兴平市、礼泉县、永寿县、武功县)

乌鲁木齐市(米东区、新市区、头屯河区、天山区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、水磨沟区、达坂城区)

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

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)  秦皇岛市(山海关区、昌黎县、卢龙县、海港区、青龙满族自治县、北戴河区、抚宁区)

塔城地区(托里县、乌苏市、塔城市、额敏县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县)

阳江市(阳东区、江城区、阳春市、阳西县)

青岛市(黄岛区、崂山区、城阳区、莱西市、市南区、平度市、市北区、胶州市、即墨区、李沧区)惠州市(龙门县、惠阳区、博罗县、惠城区、惠东县)

中山市  烟台市(牟平区、芝罘区、莱州市、海阳市、蓬莱区、招远市、栖霞市、莱山区、福山区、龙口市、莱阳市)

辽阳市(辽阳县、宏伟区、太子河区、文圣区、灯塔市、白塔区、弓长岭区)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、精河县、博乐市)

滁州市(全椒县、天长市、南谯区、来安县、明光市、琅琊区、定远县、凤阳县)北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)

大同市(左云县、新荣区、天镇县、平城区、浑源县、云冈区、灵丘县、云州区、广灵县、阳高县)

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

眉山市(洪雅县、彭山区、仁寿县、丹棱县、青神县、东坡区)

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

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

金昌市(永昌县、金川区)

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

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

漯河市(舞阳县、召陵区、临颍县、郾城区、源汇区)

内蒙古自治区

嘉兴市(海宁市、平湖市、桐乡市、秀洲区、嘉善县、海盐县、南湖区)

白山市(抚松县、江源区、靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区)

龙岩市(永定区、长汀县、连城县、新罗区、漳平市、武平县、上杭县)

赣州市(南康区、安远县、瑞金市、大余县、龙南市、定南县、于都县、全南县、兴国县、信丰县、章贡区、石城县、上犹县、会昌县、崇义县、宁都县、赣县区、寻乌县)

梅州市(五华县、梅江区、平远县、大埔县、梅县区、丰顺县、兴宁市、蕉岭县)

阿克苏地区(阿瓦提县、温宿县、柯坪县、新和县、沙雅县、拜城县、乌什县、阿克苏市、库车市)

　　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。