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

阳泉市(平定县、盂县、郊区、矿区、城区)

六盘水市(六枝特区、水城区、钟山区、盘州市)

泉州市(丰泽区、洛江区、泉港区、南安市、永春县、晋江市、鲤城区、金门县、石狮市、惠安县、德化县、安溪县)  大同市(新荣区、天镇县、灵丘县、左云县、平城区、浑源县、广灵县、云冈区、云州区、阳高县)

贺州市(八步区、昭平县、富川瑶族自治县、钟山县、平桂区)

舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)

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

蚌埠市(淮上区、五河县、固镇县、龙子湖区、蚌山区、怀远县、禹会区)  双鸭山市(宝清县、集贤县、四方台区、饶河县、宝山区、尖山区、岭东区、友谊县)

阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)

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

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

甘孜藏族自治州(九龙县、乡城县、得荣县、甘孜县、稻城县、康定市、道孚县、德格县、新龙县、白玉县、理塘县、石渠县、泸定县、雅江县、巴塘县、色达县、丹巴县、炉霍县)

咸阳市(杨陵区、泾阳县、兴平市、武功县、乾县、彬州市、淳化县、礼泉县、秦都区、三原县、旬邑县、永寿县、渭城区、长武县)

太原市(小店区、阳曲县、万柏林区、晋源区、迎泽区、古交市、尖草坪区、杏花岭区、娄烦县、清徐县)

白山市(长白朝鲜族自治县、抚松县、靖宇县、临江市、浑江区、江源区)

鹤岗市(兴安区、东山区、绥滨县、萝北县、工农区、向阳区、兴山区、南山区)

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

遂宁市(安居区、蓬溪县、大英县、射洪市、船山区)

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

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

那曲市(嘉黎县、尼玛县、聂荣县、双湖县、色尼区、申扎县、班戈县、巴青县、安多县、索县、比如县)

天水市(麦积区、甘谷县、秦安县、张家川回族自治县、秦州区、清水县、武山县)

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

兰州市(永登县、榆中县、红古区、皋兰县、七里河区、西固区、安宁区、城关区)

三门峡市(陕州区、义马市、卢氏县、湖滨区、渑池县、灵宝市)

吉安市(峡江县、新干县、吉安县、永新县、吉水县、遂川县、万安县、井冈山市、泰和县、永丰县、安福县、青原区、吉州区)

阿坝藏族羌族自治州(小金县、金川县、壤塘县、理县、茂县、黑水县、松潘县、九寨沟县、马尔康市、汶川县、若尔盖县、阿坝县、红原县)

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大连市(庄河市、旅顺口区、金州区、中山区、沙河口区、西岗区、瓦房店市、甘井子区、长海县、普兰店区)

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

重庆市(奉节县、永川区、大渡口区、城口县、大足区、巫溪县、云阳县、江北区、丰都县、渝北区、荣昌区、南川区、石柱土家族自治县、忠县、彭水苗族土家族自治县、万州区、梁平区、九龙坡区、北碚区、开州区、江津区、渝中区、酉阳土家族苗族自治县、长寿区、巫山县、垫江县、沙坪坝区、南岸区、涪陵区、潼南区、黔江区、璧山区、巴南区、綦江区、秀山土家族苗族自治县、合川区、铜梁区、武隆区)

宿州市(灵璧县、泗县、萧县、埇桥区、砀山县)  嘉峪关市

百色市(德保县、田东县、靖西市、右江区、那坡县、平果市、田林县、凌云县、田阳区、西林县、乐业县、隆林各族自治县)

赣州市(宁都县、南康区、信丰县、于都县、赣县区、上犹县、瑞金市、寻乌县、崇义县、定南县、大余县、安远县、会昌县、全南县、兴国县、石城县、章贡区、龙南市)

洛阳市(瀍河回族区、涧西区、汝阳县、新安县、偃师区、洛宁县、老城区、宜阳县、嵩县、伊川县、孟津区、洛龙区、西工区、栾川县)秦皇岛市(北戴河区、青龙满族自治县、抚宁区、昌黎县、海港区、卢龙县、山海关区)

昆明市(官渡区、西山区、五华区、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县、东川区、安宁市、禄劝彝族苗族自治县、呈贡区、宜良县、晋宁区、富民县、盘龙区)  柳州市(柳南区、鱼峰区、柳北区、柳江区、城中区、融水苗族自治县、融安县、三江侗族自治县、鹿寨县、柳城县)

海南藏族自治州(同德县、兴海县、贵南县、共和县、贵德县)

石家庄市(鹿泉区、赞皇县、辛集市、新华区、藁城区、晋州市、元氏县、栾城区、高邑县、灵寿县、行唐县、正定县、井陉县、深泽县、裕华区、新乐市、无极县、平山县、井陉矿区、桥西区、长安区、赵县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、瑞丽市、陇川县、梁河县)株洲市(荷塘区、攸县、石峰区、渌口区、炎陵县、茶陵县、醴陵市、芦淞区、天元区)

三明市(建宁县、三元区、沙县区、泰宁县、将乐县、永安市、尤溪县、大田县、宁化县、明溪县、清流县)

巴音郭楞蒙古自治州(和静县、且末县、库尔勒市、若羌县、尉犁县、和硕县、焉耆回族自治县、博湖县、轮台县)

梧州市(蒙山县、藤县、龙圩区、长洲区、岑溪市、万秀区、苍梧县)

滨州市(惠民县、无棣县、博兴县、滨城区、邹平市、阳信县、沾化区)

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

宁夏回族自治区

驻马店市(泌阳县、正阳县、确山县、驿城区、平舆县、西平县、上蔡县、遂平县、新蔡县、汝南县)

临沧市(沧源佤族自治县、镇康县、永德县、云县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区)

淄博市(张店区、博山区、临淄区、周村区、淄川区、桓台县、沂源县、高青县)

玉树藏族自治州(称多县、杂多县、治多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县)

安康市(白河县、镇坪县、石泉县、紫阳县、岚皋县、宁陕县、旬阳市、平利县、汉阴县、汉滨区)

辽源市(东丰县、龙山区、西安区、东辽县)

普洱市(澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、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、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)

鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)

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

中山市

　　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。