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阿克苏地区(拜城县、阿瓦提县、乌什县、柯坪县、阿克苏市、库车市、新和县、温宿县、沙雅县)

武汉市(江汉区、汉南区、新洲区、江夏区、蔡甸区、武昌区、硚口区、青山区、东西湖区、洪山区、江岸区、黄陂区、汉阳区)

威海市(荣成市、乳山市、文登区、环翠区)

丹东市(振兴区、振安区、凤城市、宽甸满族自治县、东港市、元宝区)  连云港市(灌云县、海州区、灌南县、东海县、连云区、赣榆区)

韶关市(翁源县、新丰县、武江区、仁化县、乐昌市、乳源瑶族自治县、始兴县、浈江区、南雄市、曲江区)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区)

达州市(宣汉县、开江县、达川区、渠县、大竹县、通川区、万源市)

大连市(沙河口区、普兰店区、瓦房店市、甘井子区、长海县、庄河市、中山区、金州区、西岗区、旅顺口区)  梧州市(龙圩区、长洲区、苍梧县、万秀区、蒙山县、岑溪市、藤县)

文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、文山市、砚山县、西畴县、丘北县、富宁县、广南县、马关县)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、茫崖市、格尔木市、天峻县、乌兰县)

抚顺市(新抚区、望花区、抚顺县、东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县、顺城区)

临沂市(沂水县、平邑县、兰陵县、费县、罗庄区、沂南县、兰山区、郯城县、蒙阴县、莒南县、河东区、临沭县)

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

五指山市(昌江黎族自治县、琼海市、定安县、澄迈县、保亭黎族苗族自治县、文昌市、琼中黎族苗族自治县、万宁市、屯昌县、临高县、东方市、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县)

葫芦岛市(绥中县、龙港区、南票区、建昌县、兴城市、连山区)

渭南市(临渭区、合阳县、华阴市、富平县、韩城市、潼关县、白水县、澄城县、蒲城县、大荔县、华州区)

七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)

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

上海市(嘉定区、金山区、宝山区、奉贤区、闵行区、青浦区、黄浦区、普陀区、杨浦区、崇明区、静安区、徐汇区、浦东新区、松江区、虹口区、长宁区)

常州市(武进区、金坛区、钟楼区、溧阳市、新北区、天宁区)

邯郸市(武安市、馆陶县、复兴区、大名县、成安县、曲周县、鸡泽县、丛台区、涉县、广平县、磁县、邱县、永年区、峰峰矿区、肥乡区、魏县、邯山区、临漳县)

固原市(西吉县、原州区、泾源县、隆德县、彭阳县)

永州市(东安县、江永县、零陵区、蓝山县、双牌县、新田县、宁远县、冷水滩区、道县、江华瑶族自治县、祁阳市)

云浮市(新兴县、罗定市、郁南县、云安区、云城区)

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

丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区)

济宁市(任城区、微山县、金乡县、泗水县、梁山县、邹城市、兖州区、嘉祥县、鱼台县、汶上县、曲阜市)

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白城市(镇赉县、大安市、洮北区、通榆县、洮南市)

淮安市(清江浦区、涟水县、盱眙县、淮安区、金湖县、洪泽区、淮阴区)

福州市(连江县、闽侯县、罗源县、台江区、马尾区、永泰县、鼓楼区、福清市、闽清县、晋安区、仓山区、平潭县、长乐区)

清远市(连州市、英德市、佛冈县、清城区、阳山县、清新区、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县)  贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、八步区、钟山县、昭平县)

湛江市(坡头区、赤坎区、遂溪县、霞山区、雷州市、廉江市、吴川市、麻章区、徐闻县)

乌鲁木齐市(米东区、头屯河区、乌鲁木齐县、新市区、天山区、水磨沟区、达坂城区、沙依巴克区)

巴中市(恩阳区、平昌县、南江县、通江县、巴州区)株洲市(天元区、攸县、茶陵县、炎陵县、渌口区、石峰区、芦淞区、荷塘区、醴陵市)

宿迁市(宿豫区、沭阳县、宿城区、泗洪县、泗阳县)  衡阳市(石鼓区、衡阳县、蒸湘区、南岳区、雁峰区、衡山县、珠晖区、耒阳市、衡东县、常宁市、祁东县、衡南县)

济南市(长清区、市中区、历城区、历下区、莱芜区、槐荫区、钢城区、天桥区、济阳区、平阴县、商河县、章丘区)

银川市(金凤区、兴庆区、灵武市、贺兰县、西夏区、永宁县)

东营市(利津县、东营区、河口区、广饶县、垦利区)那曲市(尼玛县、聂荣县、色尼区、双湖县、申扎县、班戈县、安多县、比如县、嘉黎县、索县、巴青县)

桂林市(恭城瑶族自治县、秀峰区、荔浦市、龙胜各族自治县、永福县、叠彩区、雁山区、全州县、临桂区、七星区、灌阳县、灵川县、阳朔县、平乐县、兴安县、资源县、象山区)

张掖市(山丹县、临泽县、高台县、肃南裕固族自治县、民乐县、甘州区)

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

岳阳市(平江县、湘阴县、华容县、汨罗市、岳阳楼区、临湘市、云溪区、君山区、岳阳县)

克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区)

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

兴安盟(扎赉特旗、突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗)

呼伦贝尔市(海拉尔区、满洲里市、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、根河市、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、牙克石市)

黄山市(祁门县、屯溪区、休宁县、歙县、徽州区、黄山区、黟县)

眉山市(洪雅县、彭山区、青神县、丹棱县、仁寿县、东坡区)

鸡西市(麻山区、鸡东县、虎林市、滴道区、城子河区、梨树区、密山市、恒山区、鸡冠区)

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

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

牡丹江市(海林市、东宁市、阳明区、宁安市、穆棱市、绥芬河市、爱民区、东安区、林口县、西安区)

扬州市(仪征市、江都区、邗江区、广陵区、宝应县、高邮市)

本溪市(南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、明山区、平山区)

　　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。