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克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、平塘县、龙里县、福泉市、惠水县、独山县、三都水族自治县、荔波县、瓮安县、长顺县、都匀市、罗甸县)

朔州市(平鲁区、山阴县、怀仁市、朔城区、右玉县、应县)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)  德州市(夏津县、乐陵市、陵城区、宁津县、平原县、庆云县、禹城市、武城县、齐河县、临邑县、德城区)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、双台子区、大洼区)

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

开封市(祥符区、顺河回族区、杞县、龙亭区、尉氏县、禹王台区、鼓楼区、通许县、兰考县)沧州市(新华区、运河区、河间市、泊头市、吴桥县、黄骅市、献县、盐山县、肃宁县、海兴县、南皮县、任丘市、东光县、孟村回族自治县、青县、沧县)

池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)  鸡西市(鸡东县、虎林市、城子河区、滴道区、恒山区、麻山区、梨树区、鸡冠区、密山市)

揭阳市(揭东区、普宁市、惠来县、揭西县、榕城区)

南平市(邵武市、浦城县、延平区、建阳区、建瓯市、政和县、松溪县、顺昌县、武夷山市、光泽县)

深圳市(盐田区、光明区、南山区、罗湖区、坪山区、龙岗区、龙华区、福田区、宝安区)

辽源市(东辽县、东丰县、龙山区、西安区)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、磴口县、乌拉特中旗、五原县、乌拉特后旗、杭锦后旗、临河区)

烟台市(蓬莱区、福山区、海阳市、栖霞市、龙口市、莱山区、牟平区、芝罘区、招远市、莱州市、莱阳市)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县)

衡阳市(祁东县、珠晖区、蒸湘区、雁峰区、耒阳市、衡山县、常宁市、石鼓区、衡东县、衡南县、衡阳县、南岳区)

湘潭市(湘潭县、岳塘区、湘乡市、雨湖区、韶山市)

汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)

株洲市(渌口区、茶陵县、醴陵市、炎陵县、攸县、天元区、石峰区、芦淞区、荷塘区)

天津市(滨海新区、和平区、武清区、西青区、蓟州区、红桥区、东丽区、宝坻区、静海区、宁河区、河北区、南开区、北辰区、河西区、津南区、河东区)

洛阳市(栾川县、汝阳县、洛龙区、宜阳县、偃师区、涧西区、西工区、瀍河回族区、洛宁县、嵩县、伊川县、孟津区、新安县、老城区)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、梁河县、盈江县、芒市、瑞丽市)

周口市(太康县、鹿邑县、扶沟县、郸城县、项城市、淮阳区、川汇区、商水县、西华县、沈丘县)

忻州市(五台县、保德县、岢岚县、偏关县、繁峙县、神池县、静乐县、五寨县、忻府区、宁武县、河曲县、原平市、定襄县、代县)

遵义市(赤水市、红花岗区、仁怀市、桐梓县、汇川区、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、播州区、正安县、习水县、绥阳县、湄潭县)

金华市(武义县、义乌市、兰溪市、永康市、婺城区、浦江县、磐安县、东阳市、金东区)

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

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嘉兴市(南湖区、平湖市、海盐县、秀洲区、海宁市、桐乡市、嘉善县)

襄阳市(宜城市、枣阳市、南漳县、谷城县、襄城区、樊城区、襄州区、保康县、老河口市)

萍乡市(湘东区、芦溪县、安源区、莲花县、上栗县)

宣城市(旌德县、绩溪县、宣州区、广德市、郎溪县、泾县、宁国市)  通化市(梅河口市、二道江区、柳河县、东昌区、集安市、通化县、辉南县)

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

湖州市(吴兴区、南浔区、德清县、安吉县、长兴县)

芜湖市(繁昌区、鸠江区、无为市、镜湖区、南陵县、湾沚区、弋江区)嘉峪关市

钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)  惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、惠阳区、龙门县)

黑河市(嫩江市、北安市、五大连池市、爱辉区、逊克县、孙吴县)

临汾市(吉县、古县、永和县、侯马市、隰县、尧都区、翼城县、霍州市、大宁县、曲沃县、安泽县、蒲县、浮山县、襄汾县、汾西县、乡宁县、洪洞县)

昆明市(富民县、官渡区、五华区、盘龙区、呈贡区、东川区、宜良县、西山区、安宁市、石林彝族自治县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、寻甸回族彝族自治县)承德市(双滦区、隆化县、滦平县、兴隆县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、双桥区、鹰手营子矿区、承德县、围场满族蒙古族自治县、平泉市)

昌都市(左贡县、八宿县、察雅县、洛隆县、江达县、芒康县、边坝县、丁青县、卡若区、类乌齐县、贡觉县)

哈尔滨市(南岗区、双城区、松北区、木兰县、延寿县、呼兰区、阿城区、道里区、依兰县、巴彦县、通河县、宾县、尚志市、道外区、香坊区、方正县、五常市、平房区)

红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、开远市、绿春县、河口瑶族自治县、红河县、石屏县、泸西县、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、个旧市、屏边苗族自治县、元阳县)

邢台市(临城县、宁晋县、清河县、沙河市、广宗县、柏乡县、新河县、襄都区、平乡县、信都区、南宫市、临西县、威县、南和区、内丘县、巨鹿县、隆尧县、任泽区)

凉山彝族自治州(西昌市、普格县、布拖县、雷波县、美姑县、金阳县、喜德县、盐源县、越西县、冕宁县、木里藏族自治县、昭觉县、会理市、甘洛县、宁南县、德昌县、会东县)

阜新市(阜新蒙古族自治县、太平区、海州区、新邱区、细河区、彰武县、清河门区)

遂宁市(船山区、大英县、安居区、蓬溪县、射洪市)

平顶山市(叶县、舞钢市、湛河区、郏县、鲁山县、汝州市、卫东区、新华区、石龙区、宝丰县)

铁岭市(银州区、清河区、铁岭县、西丰县、昌图县、开原市、调兵山市)

乌兰察布市(四子王旗、化德县、凉城县、商都县、卓资县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、集宁区、兴和县、丰镇市、察哈尔右翼前旗)

伊春市(丰林县、乌翠区、铁力市、汤旺县、南岔县、嘉荫县、金林区、大箐山县、伊美区、友好区)

汕头市(金平区、澄海区、濠江区、潮南区、龙湖区、南澳县、潮阳区)

林芝市(米林市、察隅县、巴宜区、墨脱县、工布江达县、朗县、波密县)

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、松山区、喀喇沁旗、林西县、元宝山区、巴林左旗、红山区、巴林右旗、翁牛特旗、敖汉旗、克什克腾旗、宁城县)

滨州市(惠民县、阳信县、沾化区、无棣县、博兴县、滨城区、邹平市)

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

　　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。