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

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

沧州市(献县、南皮县、青县、新华区、黄骅市、东光县、任丘市、泊头市、肃宁县、河间市、海兴县、运河区、吴桥县、沧县、孟村回族自治县、盐山县)

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

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

来宾市(忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、武宣县、合山市)

阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)

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

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

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

恩施土家族苗族自治州(巴东县、咸丰县、鹤峰县、宣恩县、恩施市、来凤县、建始县、利川市)

东营市(广饶县、垦利区、东营区、河口区、利津县)

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

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、朝阳县、建平县、凌源市、龙城区、北票市)

香港特别行政区

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、盈江县、芒市、梁河县)

常德市(汉寿县、武陵区、石门县、安乡县、鼎城区、桃源县、津市市、临澧县、澧县)

亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)

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

新余市(分宜县、渝水区)

新疆维吾尔自治区

临夏回族自治州(永靖县、康乐县、广河县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏县、东乡族自治县)

宁夏回族自治区

三门峡市(渑池县、灵宝市、义马市、湖滨区、卢氏县、陕州区)

西安市(莲湖区、高陵区、蓝田县、灞桥区、周至县、长安区、碑林区、雁塔区、鄠邑区、未央区、临潼区、新城区、阎良区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

九江市(修水县、都昌县、武宁县、瑞昌市、永修县、濂溪区、共青城市、柴桑区、德安县、彭泽县、浔阳区、湖口县、庐山市)

湘潭市(雨湖区、湘潭县、韶山市、湘乡市、岳塘区)

固原市(彭阳县、原州区、泾源县、隆德县、西吉县)

嘉兴市(海盐县、秀洲区、海宁市、桐乡市、嘉善县、平湖市、南湖区)

泸州市(纳溪区、江阳区、泸县、古蔺县、叙永县、合江县、龙马潭区)

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

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

杭州市(临平区、滨江区、拱墅区、钱塘区、临安区、建德市、余杭区、淳安县、富阳区、上城区、桐庐县、西湖区、萧山区)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

肇庆市(怀集县、鼎湖区、广宁县、封开县、德庆县、高要区、四会市、端州区)

随州市(曾都区、随县、广水市)

朔州市(平鲁区、朔城区、右玉县、应县、怀仁市、山阴县)

兰州市(榆中县、红古区、城关区、皋兰县、安宁区、七里河区、西固区、永登县)

儋州市

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、兴海县、同德县、共和县)

菏泽市(成武县、牡丹区、郓城县、东明县、曹县、鄄城县、定陶区、巨野县、单县)

铜川市(宜君县、印台区、耀州区、王益区)

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

天水市(秦州区、麦积区、张家川回族自治县、武山县、甘谷县、清水县、秦安县)

衡水市(安平县、枣强县、桃城区、阜城县、深州市、冀州区、武强县、饶阳县、故城县、武邑县、景县)

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

曲靖市(宣威市、麒麟区、会泽县、沾益区、陆良县、马龙区、师宗县、富源县、罗平县)

上海市(嘉定区、徐汇区、青浦区、杨浦区、浦东新区、闵行区、宝山区、奉贤区、金山区、虹口区、静安区、崇明区、松江区、普陀区、长宁区、黄浦区)

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、八步区、平桂区)

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

安阳市(殷都区、北关区、汤阴县、安阳县、内黄县、滑县、龙安区、文峰区、林州市)

抚州市(崇仁县、临川区、南城县、南丰县、乐安县、广昌县、宜黄县、资溪县、金溪县、黎川县、东乡区)

山南市(桑日县、隆子县、浪卡子县、措美县、贡嘎县、错那市、琼结县、洛扎县、乃东区、曲松县、扎囊县、加查县)

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

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

贵港市(港南区、平南县、港北区、覃塘区、桂平市)

汕头市(龙湖区、澄海区、濠江区、潮南区、潮阳区、金平区、南澳县)

七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)

甘南藏族自治州(玛曲县、舟曲县、合作市、临潭县、迭部县、卓尼县、夏河县、碌曲县)

崇左市(凭祥市、扶绥县、宁明县、龙州县、大新县、天等县、江州区)

连云港市(灌南县、连云区、灌云县、赣榆区、海州区、东海县)

上饶市(余干县、玉山县、铅山县、德兴市、弋阳县、万年县、婺源县、信州区、广丰区、横峰县、广信区、鄱阳县)

遂宁市(船山区、射洪市、大英县、安居区、蓬溪县)

唐山市(迁西县、迁安市、路南区、丰南区、滦州市、乐亭县、路北区、遵化市、玉田县、曹妃甸区、开平区、古冶区、丰润区、滦南县)

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

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

无锡市(滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、宜兴市、惠山区、江阴市)

衡阳市(蒸湘区、石鼓区、雁峰区、祁东县、常宁市、珠晖区、衡山县、南岳区、衡南县、衡阳县、衡东县、耒阳市)

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

淮安市(涟水县、淮阴区、淮安区、清江浦区、盱眙县、洪泽区、金湖县)

秦皇岛市(昌黎县、抚宁区、北戴河区、青龙满族自治县、卢龙县、海港区、山海关区)

武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县、同仁市)

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

三亚市(天涯区、吉阳区、海棠区、崖州区)

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

德阳市(什邡市、罗江区、广汉市、中江县、绵竹市、旌阳区)

苏州市(昆山市、太仓市、吴中区、相城区、虎丘区、姑苏区、常熟市、吴江区、张家港市)

镇江市(丹阳市、扬中市、京口区、润州区、句容市、丹徒区)

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

辽源市(东辽县、东丰县、西安区、龙山区)

陇南市(武都区、徽县、成县、两当县、西和县、宕昌县、康县、文县、礼县)

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

枣庄市(薛城区、台儿庄区、滕州市、市中区、峄城区、山亭区)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、保靖县、泸溪县、吉首市、龙山县、古丈县、花垣县、永顺县)

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

内蒙古自治区

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

  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。

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