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盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)

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

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

娄底市(涟源市、新化县、双峰县、冷水江市、娄星区)  抚州市(南丰县、金溪县、宜黄县、乐安县、东乡区、南城县、广昌县、崇仁县、资溪县、临川区、黎川县)

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

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

周口市(太康县、扶沟县、淮阳区、鹿邑县、项城市、商水县、沈丘县、西华县、郸城县、川汇区)

那曲市(色尼区、双湖县、巴青县、安多县、索县、班戈县、申扎县、尼玛县、比如县、聂荣县、嘉黎县)  淄博市(博山区、临淄区、周村区、高青县、张店区、沂源县、淄川区、桓台县)

佛山市(禅城区、三水区、顺德区、高明区、南海区)

江门市(蓬江区、新会区、鹤山市、恩平市、台山市、开平市、江海区)

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

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

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

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

五指山市(白沙黎族自治县、定安县、保亭黎族苗族自治县、临高县、昌江黎族自治县、万宁市、澄迈县、陵水黎族自治县、文昌市、琼海市、屯昌县、东方市、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县)

宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿城区、泗阳县、宿豫区)

肇庆市(端州区、德庆县、鼎湖区、怀集县、高要区、封开县、广宁县、四会市)

自贡市(贡井区、沿滩区、荣县、富顺县、自流井区、大安区)

昌吉回族自治州(奇台县、玛纳斯县、阜康市、昌吉市、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县)

汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)

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

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

营口市(鲅鱼圈区、盖州市、大石桥市、西市区、站前区、老边区)

成都市(成华区、金堂县、温江区、新津区、大邑县、郫都区、武侯区、崇州市、邛崃市、龙泉驿区、彭州市、简阳市、蒲江县、锦江区、金牛区、青白江区、新都区、青羊区、都江堰市、双流区)

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

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

阿里地区(日土县、札达县、革吉县、改则县、噶尔县、普兰县、措勤县)

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鸡西市(梨树区、恒山区、鸡东县、鸡冠区、城子河区、虎林市、滴道区、密山市、麻山区)

内江市(东兴区、资中县、市中区、隆昌市、威远县)

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

洛阳市(新安县、伊川县、瀍河回族区、洛龙区、涧西区、西工区、洛宁县、汝阳县、偃师区、孟津区、栾川县、嵩县、宜阳县、老城区)  宜宾市(叙州区、翠屏区、珙县、筠连县、长宁县、南溪区、兴文县、江安县、高县、屏山县)

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

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

上海市(宝山区、奉贤区、杨浦区、虹口区、浦东新区、普陀区、金山区、嘉定区、松江区、崇明区、长宁区、青浦区、闵行区、黄浦区、徐汇区、静安区)来宾市(武宣县、忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、合山市)

保山市(施甸县、龙陵县、隆阳区、昌宁县、腾冲市)  临沧市(永德县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、云县、镇康县、沧源佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

沈阳市(康平县、苏家屯区、法库县、和平区、铁西区、辽中区、皇姑区、沈河区、浑南区、大东区、沈北新区、新民市、于洪区)遂宁市(安居区、射洪市、蓬溪县、大英县、船山区)

鞍山市(铁西区、千山区、岫岩满族自治县、海城市、台安县、铁东区、立山区)

天水市(张家川回族自治县、甘谷县、秦州区、秦安县、清水县、麦积区、武山县)

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

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

莆田市(涵江区、荔城区、秀屿区、城厢区、仙游县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)

梅州市(蕉岭县、兴宁市、大埔县、平远县、五华县、梅县区、梅江区、丰顺县)

楚雄彝族自治州(姚安县、禄丰市、武定县、大姚县、元谋县、牟定县、永仁县、双柏县、楚雄市、南华县)

濮阳市(清丰县、范县、濮阳县、台前县、华龙区、南乐县)

海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、平安区、化隆回族自治县、互助土族自治县)

滁州市(天长市、明光市、来安县、琅琊区、南谯区、定远县、全椒县、凤阳县)

广西壮族自治区

四平市(铁东区、伊通满族自治县、铁西区、双辽市、梨树县)

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

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

日喀则市(聂拉木县、仲巴县、萨嘎县、亚东县、桑珠孜区、仁布县、吉隆县、定日县、康马县、定结县、谢通门县、白朗县、拉孜县、岗巴县、萨迦县、南木林县、昂仁县、江孜县)

　　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。