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遵义市(仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、正安县、习水县、湄潭县、道真仡佬族苗族自治县、汇川区、桐梓县、余庆县、赤水市、凤冈县、红花岗区、绥阳县、播州区)
驻马店市(上蔡县、西平县、新蔡县、泌阳县、汝南县、遂平县、驿城区、确山县、平舆县、正阳县)
塔城地区(塔城市、额敏县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、托里县、沙湾市)
景德镇市(珠山区、乐平市、浮梁县、昌江区)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、凤凰县、花垣县、永顺县、保靖县、吉首市、龙山县、泸溪县)
双鸭山市(岭东区、四方台区、集贤县、友谊县、饶河县、尖山区、宝清县、宝山区)
广州市(南沙区、黄埔区、从化区、海珠区、增城区、越秀区、白云区、番禺区、荔湾区、花都区、天河区)
甘南藏族自治州(碌曲县、合作市、夏河县、玛曲县、迭部县、舟曲县、临潭县、卓尼县)
成都市(新都区、崇州市、龙泉驿区、彭州市、蒲江县、青羊区、金牛区、郫都区、温江区、简阳市、成华区、青白江区、都江堰市、金堂县、锦江区、新津区、大邑县、武侯区、双流区、邛崃市)
昌吉回族自治州(呼图壁县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、阜康市、玛纳斯县、昌吉市、奇台县)
楚雄彝族自治州(元谋县、姚安县、禄丰市、大姚县、牟定县、南华县、永仁县、楚雄市、双柏县、武定县)
梧州市(龙圩区、岑溪市、长洲区、蒙山县、万秀区、藤县、苍梧县)
湘潭市(湘乡市、湘潭县、岳塘区、韶山市、雨湖区)
泸州市(泸县、江阳区、叙永县、纳溪区、古蔺县、龙马潭区、合江县)
宣城市(宁国市、旌德县、泾县、广德市、郎溪县、绩溪县、宣州区)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、博湖县、且末县、和静县、尉犁县、轮台县、若羌县、焉耆回族自治县、和硕县)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、门源回族自治县、刚察县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、陇川县、盈江县、瑞丽市)
秦皇岛市(青龙满族自治县、北戴河区、昌黎县、卢龙县、山海关区、海港区、抚宁区)
芜湖市(繁昌区、湾沚区、鸠江区、无为市、南陵县、弋江区、镜湖区)
眉山市(青神县、彭山区、东坡区、洪雅县、丹棱县、仁寿县)
营口市(西市区、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区、老边区、盖州市)
合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、肥西县、庐江县、长丰县、肥东县、包河区、巢湖市)
郴州市(苏仙区、安仁县、桂阳县、北湖区、汝城县、永兴县、桂东县、临武县、宜章县、资兴市、嘉禾县)
衡水市(安平县、景县、武邑县、武强县、冀州区、饶阳县、桃城区、故城县、阜城县、深州市、枣强县)
阜新市(彰武县、细河区、太平区、阜新蒙古族自治县、新邱区、海州区、清河门区)
丹东市(凤城市、振兴区、宽甸满族自治县、元宝区、东港市、振安区)
廊坊市(大城县、广阳区、永清县、安次区、三河市、固安县、文安县、霸州市、香河县、大厂回族自治县)
贵港市(平南县、覃塘区、港北区、桂平市、港南区)
淮安市(金湖县、洪泽区、淮阴区、清江浦区、涟水县、盱眙县、淮安区)
黄石市(铁山区、大冶市、黄石港区、西塞山区、阳新县、下陆区)
澳门特别行政区
北京市(石景山区、平谷区、房山区、丰台区、怀柔区、东城区、密云区、朝阳区、顺义区、海淀区、门头沟区、延庆区、大兴区、通州区、昌平区、西城区)
苏州市(吴江区、姑苏区、虎丘区、张家港市、常熟市、太仓市、相城区、吴中区、昆山市)
包头市(土默特右旗、东河区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、青山区、九原区、固阳县、白云鄂博矿区、石拐区)
白山市(浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市、江源区、抚松县、靖宇县)
铜川市(印台区、耀州区、宜君县、王益区)
日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)
漯河市(舞阳县、召陵区、郾城区、临颍县、源汇区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
阿坝藏族羌族自治州(小金县、汶川县、马尔康市、九寨沟县、松潘县、红原县、理县、茂县、壤塘县、阿坝县、若尔盖县、金川县、黑水县)
黑河市(孙吴县、嫩江市、北安市、逊克县、五大连池市、爱辉区)
石家庄市(新乐市、鹿泉区、无极县、灵寿县、辛集市、赞皇县、井陉县、正定县、栾城区、桥西区、晋州市、藁城区、平山县、长安区、深泽县、行唐县、新华区、高邑县、元氏县、赵县、井陉矿区、裕华区)
云浮市(罗定市、云安区、郁南县、云城区、新兴县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)
潍坊市(高密市、昌邑市、青州市、安丘市、潍城区、寒亭区、昌乐县、诸城市、寿光市、坊子区、临朐县、奎文区)
铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)
常德市(鼎城区、津市市、临澧县、武陵区、安乡县、桃源县、石门县、汉寿县、澧县)
扬州市(江都区、仪征市、宝应县、高邮市、邗江区、广陵区)
酒泉市(金塔县、肃州区、敦煌市、肃北蒙古族自治县、玉门市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县)
白城市(洮北区、洮南市、通榆县、镇赉县、大安市)
泰州市(兴化市、泰兴市、姜堰区、海陵区、靖江市、高港区)
肇庆市(端州区、鼎湖区、四会市、高要区、怀集县、封开县、德庆县、广宁县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
内蒙古自治区
南阳市(淅川县、邓州市、内乡县、社旗县、镇平县、宛城区、卧龙区、新野县、南召县、桐柏县、方城县、唐河县、西峡县)
杭州市(临安区、西湖区、富阳区、上城区、临平区、钱塘区、拱墅区、桐庐县、建德市、萧山区、滨江区、余杭区、淳安县)
保山市(腾冲市、龙陵县、隆阳区、昌宁县、施甸县)
阿里地区(日土县、噶尔县、札达县、改则县、革吉县、措勤县、普兰县)
达州市(大竹县、宣汉县、通川区、达川区、万源市、开江县、渠县)
淮南市(大通区、田家庵区、凤台县、潘集区、八公山区、谢家集区、寿县)
伊春市(友好区、伊美区、南岔县、乌翠区、嘉荫县、铁力市、汤旺县、金林区、丰林县、大箐山县)
大同市(浑源县、天镇县、云冈区、广灵县、左云县、平城区、灵丘县、阳高县、新荣区、云州区)
吉安市(新干县、井冈山市、万安县、遂川县、永丰县、吉安县、青原区、安福县、永新县、吉州区、吉水县、泰和县、峡江县)
天水市(秦安县、甘谷县、张家川回族自治县、清水县、麦积区、秦州区、武山县)
河池市(宜州区、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、东兰县、凤山县、南丹县、金城江区、天峨县、都安瑶族自治县)
信阳市(平桥区、潢川县、罗山县、固始县、浉河区、息县、商城县、光山县、淮滨县、新县)
永州市(零陵区、蓝山县、宁远县、双牌县、冷水滩区、江华瑶族自治县、江永县、东安县、新田县、祁阳市、道县)
新乡市(牧野区、原阳县、长垣市、获嘉县、卫滨区、辉县市、红旗区、新乡县、封丘县、延津县、凤泉区、卫辉市)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、正蓝旗、二连浩特市、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、正镶白旗、多伦县、锡林浩特市、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗)
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、石屏县、泸西县、河口瑶族自治县、元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、弥勒市、绿春县、建水县、屏边苗族自治县、红河县、开远市)
台州市(临海市、温岭市、仙居县、黄岩区、路桥区、玉环市、椒江区、天台县、三门县)
香港特别行政区
嘉兴市(海盐县、嘉善县、秀洲区、桐乡市、南湖区、平湖市、海宁市)
邢台市(广宗县、南和区、临城县、柏乡县、南宫市、宁晋县、威县、临西县、内丘县、巨鹿县、平乡县、清河县、襄都区、新河县、沙河市、隆尧县、任泽区、信都区)
许昌市(长葛市、建安区、鄢陵县、襄城县、魏都区、禹州市)
呼和浩特市(赛罕区、和林格尔县、武川县、清水河县、土默特左旗、新城区、回民区、托克托县、玉泉区)
嘉峪关市
牡丹江市(爱民区、东安区、西安区、绥芬河市、海林市、穆棱市、东宁市、林口县、阳明区、宁安市)
怀化市(沅陵县、会同县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、中方县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县、鹤城区、洪江市)
银川市(贺兰县、西夏区、永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区)
龙岩市(漳平市、长汀县、武平县、连城县、永定区、上杭县、新罗区)
郑州市(荥阳市、中牟县、金水区、中原区、二七区、管城回族区、登封市、新郑市、巩义市、新密市、惠济区、上街区)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
邯郸市(成安县、邯山区、曲周县、鸡泽县、馆陶县、武安市、临漳县、丛台区、邱县、复兴区、永年区、磁县、大名县、魏县、峰峰矿区、涉县、肥乡区、广平县)
保定市(定州市、顺平县、满城区、高阳县、高碑店市、涿州市、易县、蠡县、莲池区、雄县、安新县、望都县、曲阳县、安国市、唐县、阜平县、涞源县、清苑区、定兴县、涞水县、竞秀区、徐水区、博野县、容城县)
百色市(乐业县、凌云县、隆林各族自治县、那坡县、西林县、德保县、右江区、田东县、平果市、田阳区、靖西市、田林县)
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鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)
怒江傈僳族自治州(福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)
平凉市(华亭市、崇信县、灵台县、静宁县、崆峒区、泾川县、庄浪县)
濮阳市(华龙区、清丰县、台前县、濮阳县、南乐县、范县)
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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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