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佛山市(三水区、南海区、顺德区、高明区、禅城区)
咸宁市(通山县、赤壁市、咸安区、崇阳县、嘉鱼县、通城县)
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湘潭市(岳塘区、湘潭县、湘乡市、韶山市、雨湖区)
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西藏自治区
保山市(隆阳区、腾冲市、施甸县、龙陵县、昌宁县)
平顶山市(郏县、鲁山县、石龙区、叶县、宝丰县、卫东区、新华区、舞钢市、湛河区、汝州市)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、凌源市、北票市、龙城区、双塔区、建平县)
上海市(杨浦区、徐汇区、浦东新区、虹口区、松江区、长宁区、青浦区、崇明区、静安区、宝山区、嘉定区、金山区、奉贤区、普陀区、黄浦区、闵行区)
廊坊市(永清县、三河市、大厂回族自治县、广阳区、固安县、香河县、大城县、霸州市、安次区、文安县)
扬州市(宝应县、仪征市、江都区、高邮市、邗江区、广陵区)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、西秀区、普定县)
内江市(隆昌市、资中县、威远县、东兴区、市中区)
贵港市(覃塘区、港南区、港北区、平南县、桂平市)
商丘市(睢县、梁园区、永城市、柘城县、虞城县、宁陵县、民权县、睢阳区、夏邑县)
河池市(宜州区、南丹县、东兰县、天峨县、金城江区、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县)
永州市(新田县、江华瑶族自治县、江永县、零陵区、祁阳市、冷水滩区、蓝山县、宁远县、道县、东安县、双牌县)
玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、通海县、红塔区、华宁县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、澄江市、易门县)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、大理市、永平县、剑川县、宾川县、祥云县、南涧彝族自治县、云龙县、洱源县)
江门市(台山市、江海区、鹤山市、蓬江区、恩平市、开平市、新会区)
抚州市(乐安县、宜黄县、资溪县、崇仁县、临川区、金溪县、南城县、广昌县、黎川县、南丰县、东乡区)
无锡市(江阴市、惠山区、锡山区、宜兴市、滨湖区、新吴区、梁溪区)
张掖市(高台县、甘州区、民乐县、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县)
长治市(上党区、沁源县、潞城区、壶关县、屯留区、沁县、长子县、襄垣县、武乡县、平顺县、黎城县、潞州区)
郑州市(中牟县、二七区、新密市、新郑市、中原区、金水区、上街区、惠济区、荥阳市、管城回族区、巩义市、登封市)
岳阳市(岳阳楼区、平江县、岳阳县、汨罗市、云溪区、华容县、湘阴县、临湘市、君山区)
合肥市(肥东县、巢湖市、肥西县、包河区、庐阳区、蜀山区、瑶海区、长丰县、庐江县)
昆明市(盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、富民县、东川区、呈贡区、西山区、官渡区、安宁市、宜良县、石林彝族自治县、晋宁区、五华区)
随州市(随县、广水市、曾都区)
临夏回族自治州(临夏市、康乐县、和政县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、广河县、临夏县)
威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)
文山壮族苗族自治州(马关县、麻栗坡县、文山市、西畴县、砚山县、广南县、富宁县、丘北县)
吕梁市(交口县、岚县、中阳县、文水县、离石区、孝义市、柳林县、临县、石楼县、方山县、交城县、兴县、汾阳市)
商洛市(商州区、洛南县、山阳县、丹凤县、镇安县、柞水县、商南县)
和田地区(于田县、和田市、洛浦县、皮山县、策勒县、民丰县、和田县、墨玉县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)
柳州市(柳南区、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、鹿寨县、柳江区、柳北区、柳城县、鱼峰区、城中区)
玉林市(陆川县、兴业县、北流市、玉州区、容县、福绵区、博白县)
赤峰市(林西县、红山区、元宝山区、翁牛特旗、巴林左旗、松山区、宁城县、巴林右旗、克什克腾旗、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗)
林芝市(朗县、察隅县、巴宜区、米林市、波密县、墨脱县、工布江达县)
清远市(连山壮族瑶族自治县、清城区、阳山县、英德市、佛冈县、清新区、连南瑶族自治县、连州市)
邯郸市(邯山区、曲周县、复兴区、武安市、鸡泽县、峰峰矿区、大名县、磁县、涉县、丛台区、永年区、邱县、临漳县、广平县、肥乡区、魏县、馆陶县、成安县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、扶余市、宁江区)
承德市(围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、双滦区、双桥区、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、兴隆县、承德县、隆化县、平泉市、滦平县)
果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、甘德县、班玛县、久治县、达日县)
吉安市(安福县、万安县、峡江县、井冈山市、遂川县、永新县、永丰县、泰和县、吉州区、新干县、青原区、吉安县、吉水县)
淄博市(沂源县、张店区、周村区、桓台县、高青县、临淄区、淄川区、博山区)
潍坊市(高密市、诸城市、临朐县、昌邑市、奎文区、潍城区、寒亭区、昌乐县、安丘市、坊子区、寿光市、青州市)
镇江市(丹徒区、润州区、京口区、丹阳市、扬中市、句容市)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、盈江县、梁河县、陇川县)
马鞍山市(和县、雨山区、博望区、花山区、当涂县、含山县)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)
烟台市(龙口市、蓬莱区、芝罘区、福山区、莱山区、牟平区、海阳市、莱阳市、栖霞市、招远市、莱州市)
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银川市(灵武市、西夏区、兴庆区、贺兰县、永宁县、金凤区)
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金华市(金东区、永康市、义乌市、磐安县、兰溪市、武义县、东阳市、婺城区、浦江县)
徐州市(泉山区、新沂市、邳州市、睢宁县、贾汪区、鼓楼区、沛县、丰县、铜山区、云龙区)
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运城市(绛县、河津市、垣曲县、永济市、平陆县、夏县、盐湖区、新绛县、临猗县、稷山县、闻喜县、芮城县、万荣县)
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。
新闻结尾
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