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周口市(项城市、扶沟县、郸城县、西华县、太康县、鹿邑县、商水县、川汇区、沈丘县、淮阳区)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、大方县、金沙县、七星关区、赫章县、纳雍县、织金县、黔西市)
吴忠市(利通区、青铜峡市、盐池县、同心县、红寺堡区)
亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)
贵阳市(清镇市、白云区、乌当区、修文县、观山湖区、花溪区、开阳县、南明区、息烽县、云岩区)
广元市(剑阁县、青川县、旺苍县、苍溪县、朝天区、昭化区、利州区)
阳泉市(盂县、城区、平定县、郊区、矿区)
无锡市(滨湖区、江阴市、新吴区、梁溪区、宜兴市、惠山区、锡山区)
荆州市(江陵县、沙市区、监利市、公安县、洪湖市、松滋市、石首市、荆州区)
长沙市(浏阳市、长沙县、芙蓉区、开福区、望城区、宁乡市、天心区、雨花区、岳麓区)
太原市(万柏林区、娄烦县、阳曲县、清徐县、迎泽区、小店区、古交市、晋源区、尖草坪区、杏花岭区)
黔东南苗族侗族自治州(雷山县、榕江县、锦屏县、丹寨县、麻江县、岑巩县、三穗县、镇远县、剑河县、黄平县、天柱县、从江县、台江县、凯里市、施秉县、黎平县)
天津市(宝坻区、蓟州区、红桥区、北辰区、东丽区、滨海新区、津南区、和平区、南开区、河东区、静海区、宁河区、西青区、河北区、武清区、河西区)
廊坊市(永清县、文安县、广阳区、三河市、安次区、固安县、香河县、大城县、霸州市、大厂回族自治县)
乐山市(夹江县、犍为县、沙湾区、峨边彝族自治县、金口河区、沐川县、井研县、市中区、五通桥区、峨眉山市、马边彝族自治县)
香港特别行政区
吕梁市(兴县、中阳县、文水县、离石区、方山县、石楼县、汾阳市、交口县、岚县、孝义市、临县、柳林县、交城县)
辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、红河县、河口瑶族自治县、元阳县、弥勒市、个旧市、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、开远市、屏边苗族自治县、绿春县、石屏县)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
酒泉市(玉门市、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市)
锦州市(黑山县、古塔区、北镇市、义县、凌河区、凌海市、太和区)
娄底市(涟源市、冷水江市、双峰县、新化县、娄星区)
武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)
保山市(腾冲市、施甸县、隆阳区、昌宁县、龙陵县)
泉州市(金门县、南安市、安溪县、德化县、丰泽区、泉港区、鲤城区、石狮市、晋江市、惠安县、永春县、洛江区)
十堰市(郧阳区、竹溪县、郧西县、竹山县、张湾区、丹江口市、房县、茅箭区)
内蒙古自治区
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)
渭南市(合阳县、华阴市、富平县、大荔县、临渭区、潼关县、华州区、白水县、澄城县、韩城市、蒲城县)
四平市(铁东区、梨树县、铁西区、伊通满族自治县、双辽市)
淮南市(田家庵区、寿县、大通区、潘集区、谢家集区、八公山区、凤台县)
商洛市(镇安县、山阳县、洛南县、商州区、丹凤县、柞水县、商南县)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、建始县、鹤峰县、巴东县、恩施市、宣恩县、咸丰县、利川市)
黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)
陇南市(成县、武都区、两当县、宕昌县、徽县、文县、康县、礼县、西和县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
广西壮族自治区
连云港市(连云区、灌云县、赣榆区、东海县、海州区、灌南县)
朝阳市(北票市、凌源市、朝阳县、龙城区、建平县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
那曲市(安多县、比如县、聂荣县、色尼区、申扎县、班戈县、嘉黎县、尼玛县、索县、双湖县、巴青县)
北京市(丰台区、西城区、通州区、东城区、怀柔区、延庆区、朝阳区、房山区、石景山区、密云区、顺义区、门头沟区、大兴区、平谷区、昌平区、海淀区)
聊城市(东昌府区、阳谷县、东阿县、高唐县、临清市、莘县、冠县、茌平区)
长治市(上党区、武乡县、黎城县、平顺县、长子县、襄垣县、沁县、沁源县、屯留区、潞州区、潞城区、壶关县)
石河子市(北屯市、白杨市、昆玉市、铁门关市、胡杨河市、阿拉尔市、新星市、双河市、可克达拉市、五家渠市、图木舒克市)
包头市(土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、九原区、青山区、白云鄂博矿区、石拐区、固阳县、昆都仑区、东河区)
汉中市(留坝县、勉县、洋县、南郑区、城固县、佛坪县、宁强县、西乡县、略阳县、镇巴县、汉台区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
中山市
济源市
曲靖市(麒麟区、沾益区、马龙区、宣威市、陆良县、罗平县、师宗县、富源县、会泽县)
六安市(金寨县、霍山县、金安区、叶集区、裕安区、霍邱县、舒城县)
厦门市(海沧区、湖里区、思明区、集美区、同安区、翔安区)
衡水市(武强县、阜城县、安平县、饶阳县、枣强县、景县、故城县、冀州区、武邑县、深州市、桃城区)
达州市(达川区、渠县、开江县、万源市、宣汉县、大竹县、通川区)
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延边朝鲜族自治州(敦化市、汪清县、延吉市、珲春市、和龙市、安图县、龙井市、图们市)
抚州市(东乡区、崇仁县、南城县、南丰县、乐安县、临川区、黎川县、宜黄县、资溪县、金溪县、广昌县)
凉山彝族自治州(金阳县、德昌县、盐源县、宁南县、甘洛县、昭觉县、会东县、西昌市、会理市、冕宁县、普格县、布拖县、美姑县、越西县、雷波县、喜德县、木里藏族自治县)
辽阳市(太子河区、辽阳县、灯塔市、文圣区、弓长岭区、宏伟区、白塔区)
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钦州市(灵山县、钦北区、浦北县、钦南区)
景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)
吉安市(泰和县、青原区、吉水县、遂川县、新干县、安福县、永丰县、峡江县、万安县、吉安县、井冈山市、吉州区、永新县)
海东市(平安区、乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、古城区)
上海市(静安区、松江区、杨浦区、普陀区、黄浦区、宝山区、金山区、徐汇区、青浦区、闵行区、奉贤区、嘉定区、长宁区、浦东新区、虹口区、崇明区)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、文山市、砚山县、富宁县、丘北县、西畴县、马关县、广南县)
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海西蒙古族藏族自治州(天峻县、乌兰县、格尔木市、茫崖市、德令哈市、都兰县)
随州市(随县、曾都区、广水市)
榆林市(榆阳区、定边县、横山区、府谷县、靖边县、佳县、神木市、清涧县、米脂县、绥德县、子洲县、吴堡县)
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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