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

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

汉中市(勉县、城固县、宁强县、洋县、镇巴县、汉台区、西乡县、略阳县、南郑区、佛坪县、留坝县)

池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)  西宁市(城北区、大通回族土族自治县、城西区、湟源县、城中区、城东区、湟中区)

丹东市(凤城市、元宝区、振兴区、东港市、振安区、宽甸满族自治县)

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

绍兴市(新昌县、柯桥区、上虞区、越城区、嵊州市、诸暨市)

张家口市(怀安县、阳原县、桥东区、桥西区、宣化区、万全区、怀来县、蔚县、涿鹿县、赤城县、下花园区、张北县、康保县、尚义县、崇礼区、沽源县)  乌鲁木齐市(达坂城区、天山区、沙依巴克区、水磨沟区、乌鲁木齐县、米东区、头屯河区、新市区)

张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)

咸宁市(崇阳县、赤壁市、通城县、咸安区、通山县、嘉鱼县)

延安市(子长市、甘泉县、安塞区、宜川县、黄龙县、延长县、延川县、富县、吴起县、黄陵县、洛川县、志丹县、宝塔区)

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

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

亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)

鞍山市(千山区、岫岩满族自治县、铁西区、铁东区、台安县、立山区、海城市)

抚州市(乐安县、东乡区、黎川县、临川区、宜黄县、广昌县、崇仁县、资溪县、南城县、南丰县、金溪县)

云浮市(郁南县、云城区、罗定市、云安区、新兴县)

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

随州市(曾都区、广水市、随县)

衢州市(龙游县、江山市、常山县、衢江区、柯城区、开化县)

南昌市(红谷滩区、南昌县、西湖区、东湖区、新建区、进贤县、青山湖区、青云谱区、安义县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)

信阳市(淮滨县、息县、罗山县、固始县、新县、潢川县、浉河区、平桥区、光山县、商城县)

益阳市(南县、赫山区、桃江县、安化县、沅江市、资阳区)

东营市(垦利区、利津县、河口区、广饶县、东营区)

铁岭市(西丰县、开原市、调兵山市、银州区、昌图县、铁岭县、清河区)

贵阳市(乌当区、白云区、清镇市、修文县、花溪区、云岩区、观山湖区、开阳县、南明区、息烽县)

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阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、青河县、福海县、吉木乃县)

玉溪市(澄江市、易门县、华宁县、新平彝族傣族自治县、江川区、通海县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县)

台州市(温岭市、临海市、仙居县、路桥区、三门县、玉环市、黄岩区、椒江区、天台县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)  昆明市(富民县、晋宁区、安宁市、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、呈贡区、嵩明县、石林彝族自治县、宜良县、五华区、西山区、官渡区、东川区)

来宾市(忻城县、合山市、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县、兴宾区)

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

保定市(高碑店市、博野县、易县、涞源县、阜平县、竞秀区、容城县、顺平县、雄县、望都县、蠡县、唐县、安新县、安国市、曲阳县、涿州市、莲池区、高阳县、徐水区、满城区、涞水县、定兴县、清苑区、定州市)哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)  淮安市(清江浦区、淮安区、金湖县、洪泽区、盱眙县、淮阴区、涟水县)

清远市(连南瑶族自治县、连州市、连山壮族瑶族自治县、英德市、清城区、清新区、佛冈县、阳山县)

双鸭山市(宝清县、尖山区、四方台区、集贤县、饶河县、宝山区、友谊县、岭东区)

济源市潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

铜川市(王益区、宜君县、印台区、耀州区)

银川市(兴庆区、西夏区、永宁县、金凤区、灵武市、贺兰县)

宝鸡市(凤县、陈仓区、凤翔区、金台区、扶风县、眉县、岐山县、陇县、千阳县、太白县、麟游县、渭滨区)

安阳市(滑县、安阳县、林州市、汤阴县、文峰区、殷都区、北关区、内黄县、龙安区)

郑州市(管城回族区、新郑市、登封市、巩义市、二七区、上街区、荥阳市、金水区、中牟县、惠济区、新密市、中原区)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、织金县、大方县、纳雍县、赫章县、黔西市、七星关区、金沙县)

克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区、独山子区)

濮阳市(台前县、濮阳县、范县、南乐县、清丰县、华龙区)

连云港市(灌南县、东海县、灌云县、连云区、赣榆区、海州区)

六安市(霍邱县、金寨县、霍山县、叶集区、金安区、裕安区、舒城县)

晋中市(灵石县、介休市、太谷区、和顺县、左权县、榆社县、昔阳县、寿阳县、平遥县、祁县、榆次区)

新乡市(长垣市、封丘县、卫辉市、新乡县、牧野区、延津县、辉县市、卫滨区、红旗区、原阳县、凤泉区、获嘉县)

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

梧州市(苍梧县、岑溪市、龙圩区、蒙山县、长洲区、藤县、万秀区)

　　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。