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商丘市(睢阳区、柘城县、虞城县、夏邑县、宁陵县、民权县、永城市、睢县、梁园区)

内蒙古自治区

张掖市(甘州区、临泽县、民乐县、山丹县、高台县、肃南裕固族自治县)

鸡西市(恒山区、鸡东县、麻山区、鸡冠区、滴道区、虎林市、城子河区、梨树区、密山市)  金昌市(永昌县、金川区)

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

晋城市(高平市、泽州县、陵川县、阳城县、沁水县、城区)

鹤壁市(淇县、山城区、鹤山区、淇滨区、浚县)铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)

安庆市(大观区、桐城市、迎江区、宿松县、怀宁县、望江县、潜山市、太湖县、岳西县、宜秀区)  兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、突泉县、阿尔山市)

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

十堰市(房县、张湾区、丹江口市、郧西县、茅箭区、竹溪县、竹山县、郧阳区)

白银市(白银区、会宁县、靖远县、景泰县、平川区)

林芝市(波密县、墨脱县、工布江达县、米林市、察隅县、巴宜区、朗县)

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

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

梅州市(梅县区、梅江区、兴宁市、五华县、蕉岭县、丰顺县、平远县、大埔县)

随州市(广水市、随县、曾都区)

银川市(灵武市、贺兰县、兴庆区、西夏区、永宁县、金凤区)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

那曲市(嘉黎县、班戈县、色尼区、巴青县、安多县、聂荣县、双湖县、比如县、尼玛县、申扎县、索县)

攀枝花市(西区、东区、盐边县、仁和区、米易县)

上饶市(广信区、万年县、余干县、婺源县、铅山县、信州区、鄱阳县、广丰区、玉山县、弋阳县、德兴市、横峰县)

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

许昌市(长葛市、襄城县、魏都区、禹州市、建安区、鄢陵县)

驻马店市(驿城区、新蔡县、泌阳县、确山县、汝南县、正阳县、平舆县、上蔡县、西平县、遂平县)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、伊宁市、霍城县、巩留县、特克斯县、尼勒克县、新源县、霍尔果斯市、奎屯市)

铁岭市(清河区、西丰县、调兵山市、昌图县、铁岭县、开原市、银州区)

荆州市(沙市区、监利市、洪湖市、荆州区、江陵县、松滋市、石首市、公安县)

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三明市(将乐县、沙县区、建宁县、宁化县、明溪县、大田县、清流县、永安市、三元区、尤溪县、泰宁县)

遂宁市(大英县、安居区、船山区、射洪市、蓬溪县)

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

湛江市(雷州市、廉江市、吴川市、坡头区、麻章区、赤坎区、霞山区、遂溪县、徐闻县)  六安市(霍邱县、裕安区、霍山县、金安区、舒城县、叶集区、金寨县)

大同市(新荣区、云冈区、浑源县、左云县、灵丘县、广灵县、阳高县、平城区、天镇县、云州区)

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

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、梁河县、芒市、瑞丽市)本溪市(南芬区、明山区、溪湖区、平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)

乐山市(市中区、金口河区、井研县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、五通桥区、沙湾区、沐川县、夹江县、犍为县、峨眉山市)  萍乡市(上栗县、湘东区、芦溪县、莲花县、安源区)

东营市(东营区、利津县、河口区、广饶县、垦利区)

恩施土家族苗族自治州(宣恩县、咸丰县、恩施市、建始县、鹤峰县、巴东县、利川市、来凤县)

吉安市(安福县、吉州区、泰和县、峡江县、吉水县、永新县、遂川县、井冈山市、吉安县、新干县、永丰县、万安县、青原区)甘孜藏族自治州(色达县、德格县、九龙县、雅江县、得荣县、炉霍县、理塘县、稻城县、乡城县、巴塘县、泸定县、道孚县、丹巴县、新龙县、石渠县、甘孜县、白玉县、康定市)

七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)

宜春市(上高县、樟树市、奉新县、宜丰县、袁州区、铜鼓县、丰城市、靖安县、高安市、万载县)

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

景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)

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

泉州市(石狮市、永春县、泉港区、丰泽区、金门县、鲤城区、德化县、晋江市、惠安县、南安市、洛江区、安溪县)

阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)

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

张家口市(沽源县、赤城县、下花园区、崇礼区、怀安县、阳原县、尚义县、涿鹿县、怀来县、宣化区、万全区、桥东区、张北县、蔚县、康保县、桥西区)

陇南市(徽县、武都区、西和县、康县、成县、宕昌县、两当县、文县、礼县)

滁州市(凤阳县、南谯区、明光市、定远县、全椒县、天长市、来安县、琅琊区)

柳州市(融安县、柳南区、鹿寨县、融水苗族自治县、柳江区、鱼峰区、三江侗族自治县、城中区、柳北区、柳城县)

黑河市(北安市、孙吴县、逊克县、嫩江市、五大连池市、爱辉区)

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

东莞市

开封市(杞县、通许县、尉氏县、兰考县、龙亭区、鼓楼区、顺河回族区、禹王台区、祥符区)

　　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。