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

丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区)

安顺市(西秀区、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县)

云浮市(新兴县、罗定市、郁南县、云城区、云安区)  定西市(陇西县、通渭县、安定区、岷县、临洮县、漳县、渭源县)

淮北市(濉溪县、杜集区、烈山区、相山区)

张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)

丹东市(元宝区、东港市、凤城市、宽甸满族自治县、振兴区、振安区)

嘉兴市(桐乡市、海盐县、平湖市、秀洲区、海宁市、南湖区、嘉善县)  肇庆市(广宁县、端州区、怀集县、德庆县、鼎湖区、封开县、四会市、高要区)

忻州市(五台县、代县、五寨县、偏关县、保德县、繁峙县、河曲县、神池县、原平市、忻府区、定襄县、宁武县、岢岚县、静乐县)

牡丹江市(东安区、海林市、宁安市、阳明区、东宁市、爱民区、西安区、林口县、穆棱市、绥芬河市)

张家口市(阳原县、蔚县、下花园区、尚义县、宣化区、康保县、涿鹿县、张北县、赤城县、桥东区、桥西区、沽源县、万全区、怀来县、崇礼区、怀安县)

廊坊市(安次区、三河市、永清县、广阳区、固安县、霸州市、香河县、大厂回族自治县、大城县、文安县)

铁岭市(清河区、银州区、西丰县、调兵山市、铁岭县、昌图县、开原市)

广安市(华蓥市、武胜县、岳池县、广安区、邻水县、前锋区)

徐州市(贾汪区、鼓楼区、邳州市、云龙区、泉山区、丰县、睢宁县、沛县、铜山区、新沂市)

达州市(通川区、开江县、万源市、达川区、宣汉县、渠县、大竹县)

广元市(朝天区、剑阁县、利州区、旺苍县、昭化区、青川县、苍溪县)

保定市(蠡县、曲阳县、望都县、定兴县、高阳县、定州市、徐水区、莲池区、满城区、涿州市、安国市、易县、雄县、安新县、清苑区、涞源县、涞水县、唐县、顺平县、高碑店市、容城县、博野县、阜平县、竞秀区)

崇左市(江州区、天等县、凭祥市、宁明县、扶绥县、大新县、龙州县)

荆州市(江陵县、荆州区、石首市、沙市区、松滋市、监利市、洪湖市、公安县)

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

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)

雅安市(荥经县、名山区、石棉县、芦山县、宝兴县、天全县、雨城区、汉源县)

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

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

哈尔滨市(五常市、道外区、方正县、平房区、道里区、依兰县、呼兰区、木兰县、尚志市、阿城区、双城区、香坊区、延寿县、巴彦县、南岗区、松北区、通河县、宾县)

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内蒙古自治区

盐城市(滨海县、东台市、建湖县、盐都区、响水县、射阳县、亭湖区、大丰区、阜宁县)

龙岩市(漳平市、长汀县、连城县、上杭县、武平县、新罗区、永定区)

菏泽市(牡丹区、定陶区、单县、东明县、成武县、曹县、郓城县、鄄城县、巨野县)  贵阳市(开阳县、乌当区、修文县、清镇市、息烽县、云岩区、花溪区、南明区、白云区、观山湖区)

泉州市(鲤城区、南安市、安溪县、金门县、石狮市、永春县、洛江区、泉港区、德化县、惠安县、丰泽区、晋江市)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

清远市(连山壮族瑶族自治县、阳山县、佛冈县、英德市、清城区、连南瑶族自治县、清新区、连州市)六盘水市(盘州市、钟山区、六枝特区、水城区)

衡水市(深州市、饶阳县、景县、安平县、阜城县、武邑县、故城县、武强县、桃城区、枣强县、冀州区)  大理白族自治州(鹤庆县、宾川县、弥渡县、剑川县、永平县、祥云县、洱源县、巍山彝族回族自治县、大理市、漾濞彝族自治县、云龙县、南涧彝族自治县)

石河子市(可克达拉市、新星市、阿拉尔市、昆玉市、白杨市、双河市、北屯市、胡杨河市、铁门关市、五家渠市、图木舒克市)

白城市(通榆县、镇赉县、洮北区、洮南市、大安市)

西安市(高陵区、碑林区、雁塔区、莲湖区、临潼区、灞桥区、周至县、阎良区、未央区、蓝田县、新城区、鄠邑区、长安区)哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、芒市、盈江县、梁河县、瑞丽市)

自贡市(沿滩区、大安区、贡井区、自流井区、富顺县、荣县)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、德令哈市、茫崖市、乌兰县、都兰县)

七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)

林芝市(察隅县、巴宜区、墨脱县、米林市、工布江达县、朗县、波密县)

海口市(秀英区、美兰区、龙华区、琼山区)

兰州市(皋兰县、安宁区、西固区、榆中县、永登县、七里河区、城关区、红古区)

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

吴忠市(利通区、盐池县、红寺堡区、青铜峡市、同心县)

景德镇市(珠山区、乐平市、浮梁县、昌江区)

连云港市(灌云县、东海县、连云区、海州区、灌南县、赣榆区)

南昌市(西湖区、南昌县、新建区、安义县、青山湖区、进贤县、红谷滩区、东湖区、青云谱区)

广西壮族自治区

三沙市(西沙区、南沙区)

马鞍山市(含山县、花山区、当涂县、博望区、和县、雨山区)

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

　　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。