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随州市(广水市、随县、曾都区)

重庆市(石柱土家族自治县、渝北区、大足区、南川区、永川区、江津区、荣昌区、巴南区、九龙坡区、渝中区、北碚区、璧山区、合川区、涪陵区、綦江区、城口县、丰都县、黔江区、酉阳土家族苗族自治县、武隆区、长寿区、巫山县、潼南区、云阳县、奉节县、江北区、大渡口区、彭水苗族土家族自治县、铜梁区、秀山土家族苗族自治县、沙坪坝区、梁平区、垫江县、巫溪县、万州区、忠县、南岸区、开州区)

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

恩施土家族苗族自治州(宣恩县、来凤县、鹤峰县、建始县、咸丰县、巴东县、利川市、恩施市)  邯郸市(魏县、大名县、武安市、馆陶县、邯山区、邱县、丛台区、鸡泽县、磁县、涉县、曲周县、成安县、永年区、广平县、肥乡区、峰峰矿区、临漳县、复兴区)

阿坝藏族羌族自治州(理县、金川县、汶川县、九寨沟县、松潘县、茂县、马尔康市、红原县、小金县、壤塘县、若尔盖县、黑水县、阿坝县)

沧州市(孟村回族自治县、东光县、泊头市、吴桥县、献县、盐山县、运河区、青县、沧县、河间市、海兴县、南皮县、新华区、黄骅市、肃宁县、任丘市)

漳州市(龙海区、漳浦县、龙文区、云霄县、长泰区、平和县、东山县、华安县、南靖县、芗城区、诏安县)

朝阳市(建平县、凌源市、双塔区、龙城区、北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)  临夏回族自治州(临夏市、广河县、东乡族自治县、和政县、康乐县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县)

无锡市(梁溪区、锡山区、江阴市、滨湖区、宜兴市、惠山区、新吴区)

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

防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)

宜昌市(伍家岗区、枝江市、点军区、宜都市、西陵区、五峰土家族自治县、夷陵区、兴山县、猇亭区、长阳土家族自治县、当阳市、远安县、秭归县)

黔东南苗族侗族自治州(雷山县、榕江县、岑巩县、剑河县、台江县、凯里市、锦屏县、麻江县、黎平县、天柱县、施秉县、镇远县、从江县、丹寨县、三穗县、黄平县)

鞍山市(海城市、台安县、千山区、岫岩满族自治县、铁西区、立山区、铁东区)

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

淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)

日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)

宁夏回族自治区

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

清远市(佛冈县、阳山县、清城区、清新区、英德市、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、连州市)

娄底市(涟源市、娄星区、双峰县、冷水江市、新化县)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

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

临沧市(永德县、沧源佤族自治县、临翔区、云县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县)

甘南藏族自治州(合作市、碌曲县、卓尼县、夏河县、舟曲县、临潭县、玛曲县、迭部县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)

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

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大连市(金州区、甘井子区、庄河市、旅顺口区、中山区、普兰店区、沙河口区、瓦房店市、西岗区、长海县)

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

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

林芝市(巴宜区、朗县、波密县、墨脱县、米林市、工布江达县、察隅县)  滁州市(琅琊区、天长市、定远县、全椒县、来安县、南谯区、凤阳县、明光市)

金昌市(永昌县、金川区)

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

平顶山市(宝丰县、石龙区、舞钢市、叶县、卫东区、郏县、鲁山县、湛河区、新华区、汝州市)朔州市(应县、朔城区、平鲁区、山阴县、怀仁市、右玉县)

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

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

兰州市(七里河区、安宁区、西固区、永登县、红古区、皋兰县、榆中县、城关区)

邢台市(广宗县、沙河市、巨鹿县、临城县、宁晋县、威县、南宫市、襄都区、信都区、任泽区、临西县、清河县、平乡县、内丘县、柏乡县、隆尧县、南和区、新河县)延安市(富县、延川县、甘泉县、子长市、志丹县、延长县、洛川县、吴起县、安塞区、黄陵县、黄龙县、宝塔区、宜川县)

宜宾市(翠屏区、珙县、兴文县、南溪区、高县、屏山县、江安县、长宁县、叙州区、筠连县)

赣州市(上犹县、于都县、章贡区、信丰县、会昌县、兴国县、寻乌县、南康区、定南县、崇义县、全南县、龙南市、瑞金市、宁都县、大余县、石城县、安远县、赣县区)

湘西土家族苗族自治州(花垣县、泸溪县、古丈县、永顺县、吉首市、凤凰县、龙山县、保靖县)

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

晋城市(阳城县、沁水县、高平市、城区、泽州县、陵川县)

温州市(瓯海区、永嘉县、平阳县、乐清市、鹿城区、文成县、龙湾区、泰顺县、龙港市、瑞安市、苍南县、洞头区)

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

盐城市(射阳县、东台市、阜宁县、响水县、盐都区、建湖县、滨海县、亭湖区、大丰区)

长治市(长子县、壶关县、武乡县、屯留区、潞城区、黎城县、潞州区、沁源县、沁县、襄垣县、上党区、平顺县)

宁波市(鄞州区、奉化区、余姚市、镇海区、象山县、宁海县、北仑区、海曙区、江北区、慈溪市)

包头市(石拐区、九原区、青山区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、昆都仑区、白云鄂博矿区)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

攀枝花市(仁和区、米易县、盐边县、西区、东区)

四平市(梨树县、铁西区、伊通满族自治县、双辽市、铁东区)

唐山市(迁安市、滦州市、乐亭县、玉田县、滦南县、开平区、遵化市、路北区、曹妃甸区、古冶区、迁西县、路南区、丰润区、丰南区)

固原市(泾源县、原州区、西吉县、隆德县、彭阳县)

　　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。