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吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
唐山市(丰南区、玉田县、曹妃甸区、路北区、路南区、古冶区、开平区、乐亭县、滦南县、丰润区、迁西县、滦州市、迁安市、遵化市)
亳州市(蒙城县、涡阳县、谯城区、利辛县)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)
张家口市(万全区、康保县、赤城县、桥西区、桥东区、怀来县、涿鹿县、怀安县、张北县、沽源县、蔚县、下花园区、尚义县、崇礼区、阳原县、宣化区)
济源市
肇庆市(怀集县、高要区、鼎湖区、德庆县、封开县、端州区、四会市、广宁县)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
宜春市(高安市、奉新县、丰城市、铜鼓县、靖安县、上高县、宜丰县、万载县、袁州区、樟树市)
茂名市(信宜市、化州市、电白区、高州市、茂南区)
阜阳市(颍东区、太和县、颍泉区、颍州区、临泉县、颍上县、界首市、阜南县)
忻州市(繁峙县、宁武县、五台县、河曲县、神池县、忻府区、偏关县、五寨县、静乐县、代县、原平市、保德县、岢岚县、定襄县)
台州市(温岭市、天台县、仙居县、黄岩区、三门县、路桥区、临海市、玉环市、椒江区)
广元市(利州区、旺苍县、朝天区、剑阁县、昭化区、青川县、苍溪县)
通辽市(库伦旗、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁区)
兰州市(城关区、七里河区、榆中县、西固区、永登县、皋兰县、红古区、安宁区)
甘南藏族自治州(舟曲县、碌曲县、夏河县、合作市、玛曲县、迭部县、临潭县、卓尼县)
通化市(通化县、梅河口市、东昌区、集安市、二道江区、辉南县、柳河县)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、海晏县、门源回族自治县)
黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、雷山县、台江县、镇远县、黎平县、麻江县、施秉县、三穗县、从江县、榕江县、丹寨县、锦屏县、凯里市、黄平县、天柱县、剑河县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
新余市(分宜县、渝水区)
宁波市(江北区、鄞州区、奉化区、北仑区、镇海区、慈溪市、海曙区、宁海县、余姚市、象山县)
香港特别行政区
陇南市(康县、西和县、礼县、两当县、徽县、武都区、成县、文县、宕昌县)
鞍山市(海城市、立山区、千山区、铁东区、铁西区、岫岩满族自治县、台安县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、陇川县、瑞丽市、梁河县)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、永平县、宾川县、祥云县、云龙县、南涧彝族自治县、弥渡县、剑川县、洱源县、大理市、鹤庆县)
芜湖市(无为市、弋江区、鸠江区、镜湖区、湾沚区、南陵县、繁昌区)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
菏泽市(郓城县、鄄城县、成武县、巨野县、单县、牡丹区、东明县、定陶区、曹县)
呼和浩特市(新城区、赛罕区、和林格尔县、玉泉区、土默特左旗、回民区、托克托县、清水河县、武川县)
苏州市(姑苏区、张家港市、相城区、太仓市、吴江区、常熟市、吴中区、昆山市、虎丘区)
葫芦岛市(兴城市、建昌县、绥中县、南票区、连山区、龙港区)
吕梁市(石楼县、交口县、临县、交城县、岚县、文水县、汾阳市、孝义市、柳林县、中阳县、兴县、离石区、方山县)
辽阳市(太子河区、白塔区、宏伟区、弓长岭区、文圣区、辽阳县、灯塔市)
沧州市(南皮县、吴桥县、河间市、黄骅市、孟村回族自治县、沧县、泊头市、青县、运河区、盐山县、任丘市、东光县、新华区、海兴县、献县、肃宁县)
赤峰市(红山区、敖汉旗、克什克腾旗、元宝山区、松山区、巴林右旗、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、翁牛特旗、巴林左旗、宁城县)
来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县、象州县、兴宾区、合山市)
黄山市(黟县、黄山区、徽州区、歙县、休宁县、祁门县、屯溪区)
襄阳市(枣阳市、宜城市、谷城县、老河口市、南漳县、襄城区、樊城区、襄州区、保康县)
伊春市(铁力市、大箐山县、友好区、金林区、嘉荫县、伊美区、汤旺县、丰林县、南岔县、乌翠区)
锦州市(凌河区、太和区、义县、古塔区、黑山县、凌海市、北镇市)
兴安盟(突泉县、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市)
柳州市(城中区、融安县、鹿寨县、柳城县、柳江区、三江侗族自治县、鱼峰区、柳南区、融水苗族自治县、柳北区)
大庆市(大同区、肇源县、萨尔图区、林甸县、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、红岗区、肇州县)
西藏自治区
濮阳市(南乐县、台前县、濮阳县、清丰县、范县、华龙区)
牡丹江市(绥芬河市、西安区、宁安市、穆棱市、爱民区、海林市、东宁市、东安区、林口县、阳明区)
邵阳市(大祥区、武冈市、隆回县、城步苗族自治县、新邵县、北塔区、洞口县、新宁县、邵东市、绥宁县、双清区、邵阳县)
遂宁市(蓬溪县、射洪市、大英县、船山区、安居区)
拉萨市(曲水县、林周县、城关区、达孜区、墨竹工卡县、当雄县、尼木县、堆龙德庆区)
青岛市(李沧区、即墨区、市南区、城阳区、崂山区、黄岛区、市北区、平度市、莱西市、胶州市)
凉山彝族自治州(德昌县、盐源县、宁南县、西昌市、木里藏族自治县、甘洛县、会理市、会东县、喜德县、昭觉县、雷波县、普格县、布拖县、金阳县、冕宁县、美姑县、越西县)
株洲市(茶陵县、荷塘区、醴陵市、石峰区、攸县、炎陵县、渌口区、天元区、芦淞区)
毕节市(黔西市、赫章县、纳雍县、织金县、大方县、金沙县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县)
黄石市(铁山区、下陆区、西塞山区、阳新县、黄石港区、大冶市)
南充市(西充县、南部县、仪陇县、嘉陵区、蓬安县、顺庆区、营山县、高坪区、阆中市)
金昌市(永昌县、金川区)
大连市(旅顺口区、西岗区、普兰店区、金州区、甘井子区、沙河口区、中山区、瓦房店市、长海县、庄河市)
嘉兴市(桐乡市、嘉善县、海盐县、南湖区、平湖市、海宁市、秀洲区)
漯河市(源汇区、召陵区、郾城区、临颍县、舞阳县)
双鸭山市(四方台区、岭东区、友谊县、宝清县、饶河县、宝山区、集贤县、尖山区)
海南藏族自治州(共和县、同德县、贵德县、兴海县、贵南县)
西宁市(城北区、湟中区、城东区、城中区、城西区、大通回族土族自治县、湟源县)
江门市(江海区、开平市、恩平市、台山市、鹤山市、新会区、蓬江区)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、永顺县、花垣县、泸溪县、古丈县、吉首市、保靖县、龙山县)
南阳市(唐河县、镇平县、内乡县、南召县、西峡县、邓州市、卧龙区、淅川县、桐柏县、新野县、宛城区、社旗县、方城县)
南宁市(江南区、横州市、青秀区、西乡塘区、马山县、武鸣区、宾阳县、邕宁区、隆安县、良庆区、上林县、兴宁区)
扬州市(宝应县、仪征市、广陵区、高邮市、邗江区、江都区)
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)
德州市(夏津县、武城县、乐陵市、齐河县、临邑县、德城区、庆云县、禹城市、宁津县、平原县、陵城区)
防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)
淮安市(金湖县、清江浦区、盱眙县、淮安区、涟水县、洪泽区、淮阴区)
桂林市(全州县、平乐县、临桂区、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、叠彩区、秀峰区、永福县、荔浦市、灵川县、象山区、七星区、灌阳县、兴安县、资源县、阳朔县、雁山区)
郑州市(金水区、登封市、二七区、中牟县、中原区、管城回族区、荥阳市、上街区、新郑市、惠济区、新密市、巩义市)
吉安市(永新县、安福县、吉水县、永丰县、井冈山市、青原区、吉安县、遂川县、吉州区、新干县、万安县、峡江县、泰和县)
九江市(浔阳区、武宁县、柴桑区、湖口县、永修县、濂溪区、德安县、都昌县、庐山市、修水县、共青城市、彭泽县、瑞昌市)
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汕头市(潮阳区、金平区、潮南区、南澳县、龙湖区、澄海区、濠江区)
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临夏回族自治州(东乡族自治县、康乐县、临夏县、和政县、广河县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市)
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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。
新闻结尾
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