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苏州市(虎丘区、太仓市、张家港市、吴江区、常熟市、姑苏区、相城区、吴中区、昆山市)

楚雄彝族自治州(姚安县、牟定县、永仁县、双柏县、禄丰市、武定县、楚雄市、元谋县、大姚县、南华县)

随州市(随县、广水市、曾都区)

佳木斯市(富锦市、汤原县、向阳区、同江市、前进区、郊区、桦川县、东风区、桦南县、抚远市)  梅州市(蕉岭县、梅县区、梅江区、五华县、丰顺县、兴宁市、大埔县、平远县)

衢州市(柯城区、开化县、常山县、衢江区、江山市、龙游县)

长春市(九台区、双阳区、农安县、绿园区、朝阳区、二道区、宽城区、公主岭市、南关区、榆树市、德惠市)

杭州市(余杭区、富阳区、钱塘区、临平区、临安区、建德市、桐庐县、西湖区、萧山区、滨江区、上城区、淳安县、拱墅区)泰安市(东平县、宁阳县、岱岳区、泰山区、肥城市、新泰市)

贺州市(平桂区、昭平县、八步区、钟山县、富川瑶族自治县)  娄底市(双峰县、涟源市、冷水江市、新化县、娄星区)

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

六安市(舒城县、金寨县、裕安区、霍山县、叶集区、霍邱县、金安区)

海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)

马鞍山市(博望区、当涂县、含山县、和县、雨山区、花山区)

湘潭市(雨湖区、岳塘区、韶山市、湘潭县、湘乡市)

铁岭市(开原市、调兵山市、昌图县、铁岭县、清河区、西丰县、银州区)

宿迁市(泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿城区、宿豫区)

酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、玉门市、金塔县、肃州区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)

茂名市(电白区、茂南区、信宜市、高州市、化州市)

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

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

常州市(新北区、溧阳市、天宁区、武进区、钟楼区、金坛区)

兰州市(城关区、七里河区、安宁区、永登县、红古区、皋兰县、西固区、榆中县)

保山市(昌宁县、施甸县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)

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

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

亳州市(利辛县、涡阳县、蒙城县、谯城区)

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

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

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

渭南市(合阳县、华阴市、韩城市、白水县、富平县、大荔县、临渭区、澄城县、蒲城县、华州区、潼关县)  临沧市(凤庆县、云县、耿马傣族佤族自治县、永德县、镇康县、临翔区、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

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

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

山南市(浪卡子县、桑日县、乃东区、隆子县、琼结县、洛扎县、加查县、措美县、错那市、贡嘎县、曲松县、扎囊县)晋中市(太谷区、昔阳县、榆社县、左权县、和顺县、榆次区、祁县、介休市、灵石县、平遥县、寿阳县)

惠州市(博罗县、惠城区、惠东县、惠阳区、龙门县)  鄂尔多斯市(准格尔旗、康巴什区、伊金霍洛旗、杭锦旗、乌审旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、东胜区、达拉特旗)

太原市(万柏林区、迎泽区、娄烦县、古交市、尖草坪区、晋源区、清徐县、小店区、杏花岭区、阳曲县)

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

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、和静县、尉犁县、若羌县、和硕县、博湖县、且末县、轮台县、焉耆回族自治县)鸡西市(城子河区、麻山区、鸡冠区、滴道区、鸡东县、恒山区、密山市、梨树区、虎林市)

淮安市(盱眙县、涟水县、清江浦区、洪泽区、淮安区、金湖县、淮阴区)

荆门市(东宝区、掇刀区、京山市、钟祥市、沙洋县)

辽源市(东丰县、东辽县、西安区、龙山区)

莆田市(涵江区、仙游县、荔城区、秀屿区、城厢区)

齐齐哈尔市(克山县、建华区、富裕县、龙江县、梅里斯达斡尔族区、甘南县、泰来县、克东县、昂昂溪区、富拉尔基区、拜泉县、龙沙区、碾子山区、讷河市、铁锋区、依安县)

黄山市(祁门县、黟县、屯溪区、黄山区、徽州区、歙县、休宁县)

武威市(民勤县、古浪县、凉州区、天祝藏族自治县)

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

崇左市(扶绥县、江州区、天等县、凭祥市、龙州县、大新县、宁明县)

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

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

大理白族自治州(宾川县、祥云县、云龙县、剑川县、弥渡县、鹤庆县、永平县、洱源县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、大理市)

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

天水市(清水县、麦积区、张家川回族自治县、秦州区、秦安县、武山县、甘谷县)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、玛多县、久治县、班玛县、甘德县)

　　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。