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安顺市(平坝区、紫云苗族布依族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县)
巴彦淖尔市(五原县、临河区、杭锦后旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、磴口县、乌拉特中旗)
滁州市(定远县、天长市、明光市、南谯区、全椒县、凤阳县、来安县、琅琊区)
银川市(金凤区、永宁县、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县)
焦作市(山阳区、马村区、孟州市、武陟县、博爱县、温县、中站区、修武县、解放区、沁阳市)
牡丹江市(穆棱市、阳明区、爱民区、林口县、西安区、宁安市、东宁市、绥芬河市、东安区、海林市)
那曲市(班戈县、安多县、比如县、聂荣县、申扎县、尼玛县、嘉黎县、索县、色尼区、巴青县、双湖县)
南昌市(青云谱区、红谷滩区、青山湖区、东湖区、进贤县、新建区、南昌县、安义县、西湖区)
和田地区(墨玉县、洛浦县、和田市、民丰县、策勒县、和田县、皮山县、于田县)
白银市(白银区、会宁县、景泰县、靖远县、平川区)
漯河市(郾城区、舞阳县、源汇区、召陵区、临颍县)
泰州市(泰兴市、兴化市、高港区、姜堰区、靖江市、海陵区)
日照市(岚山区、莒县、五莲县、东港区)
新疆维吾尔自治区
鸡西市(鸡冠区、鸡东县、麻山区、梨树区、密山市、滴道区、恒山区、城子河区、虎林市)
澳门特别行政区
巴中市(恩阳区、巴州区、通江县、南江县、平昌县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、敦化市、龙井市、和龙市、珲春市、图们市、延吉市、安图县)
保山市(龙陵县、施甸县、腾冲市、昌宁县、隆阳区)
烟台市(莱山区、牟平区、招远市、龙口市、福山区、芝罘区、海阳市、栖霞市、蓬莱区、莱州市、莱阳市)
湖州市(安吉县、长兴县、南浔区、吴兴区、德清县)
抚州市(南丰县、宜黄县、崇仁县、南城县、资溪县、金溪县、东乡区、乐安县、广昌县、黎川县、临川区)
铜仁市(沿河土家族自治县、德江县、玉屏侗族自治县、万山区、江口县、碧江区、思南县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、石阡县)
丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县)
福州市(福清市、闽侯县、台江区、仓山区、闽清县、连江县、平潭县、鼓楼区、罗源县、永泰县、晋安区、马尾区、长乐区)
黄冈市(黄梅县、武穴市、红安县、团风县、麻城市、罗田县、浠水县、英山县、蕲春县、黄州区)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、察布查尔锡伯自治县、巩留县、伊宁市、奎屯市、霍城县、尼勒克县、伊宁县、新源县、昭苏县、霍尔果斯市)
四平市(梨树县、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区)
新余市(渝水区、分宜县)
达州市(万源市、大竹县、渠县、达川区、通川区、宣汉县、开江县)
东莞市
孝感市(汉川市、云梦县、孝昌县、安陆市、大悟县、孝南区、应城市)
滨州市(阳信县、惠民县、沾化区、无棣县、博兴县、滨城区、邹平市)
濮阳市(台前县、华龙区、南乐县、濮阳县、清丰县、范县)
鹤壁市(山城区、淇滨区、鹤山区、浚县、淇县)
松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、宁江区)
阿勒泰地区(哈巴河县、吉木乃县、青河县、福海县、布尔津县、阿勒泰市、富蕴县)
铁岭市(铁岭县、昌图县、西丰县、银州区、清河区、调兵山市、开原市)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
扬州市(宝应县、高邮市、邗江区、仪征市、江都区、广陵区)
克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)
本溪市(桓仁满族自治县、明山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、平山区)
株洲市(芦淞区、石峰区、天元区、炎陵县、醴陵市、茶陵县、荷塘区、攸县、渌口区)
常德市(武陵区、石门县、汉寿县、安乡县、临澧县、桃源县、津市市、鼎城区、澧县)
黔东南苗族侗族自治州(榕江县、麻江县、岑巩县、从江县、雷山县、黎平县、锦屏县、丹寨县、施秉县、三穗县、台江县、天柱县、黄平县、凯里市、镇远县、剑河县)
张掖市(临泽县、高台县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、民乐县)
运城市(闻喜县、万荣县、平陆县、新绛县、临猗县、芮城县、夏县、绛县、永济市、盐湖区、河津市、稷山县、垣曲县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
文山壮族苗族自治州(砚山县、广南县、西畴县、富宁县、麻栗坡县、马关县、文山市、丘北县)
陇南市(宕昌县、成县、武都区、康县、西和县、两当县、徽县、礼县、文县)
临沂市(平邑县、罗庄区、费县、临沭县、兰陵县、兰山区、河东区、郯城县、沂水县、莒南县、蒙阴县、沂南县)
赣州市(大余县、瑞金市、上犹县、龙南市、宁都县、会昌县、安远县、于都县、崇义县、章贡区、信丰县、定南县、全南县、南康区、石城县、寻乌县、赣县区、兴国县)
昌都市(卡若区、察雅县、芒康县、左贡县、洛隆县、丁青县、江达县、边坝县、八宿县、贡觉县、类乌齐县)
抚顺市(抚顺县、清原满族自治县、东洲区、顺城区、新抚区、望花区、新宾满族自治县)
怀化市(新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、鹤城区、芷江侗族自治县、沅陵县、中方县、溆浦县、洪江市、会同县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、通道侗族自治县)
昆明市(官渡区、石林彝族自治县、五华区、东川区、嵩明县、盘龙区、宜良县、呈贡区、富民县、寻甸回族彝族自治县、西山区、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、晋宁区)
泰安市(泰山区、宁阳县、肥城市、东平县、岱岳区、新泰市)
丽水市(龙泉市、景宁畲族自治县、云和县、遂昌县、松阳县、庆元县、莲都区、缙云县、青田县)
黄山市(徽州区、休宁县、歙县、黟县、屯溪区、祁门县、黄山区)
九江市(彭泽县、永修县、修水县、瑞昌市、都昌县、濂溪区、德安县、庐山市、湖口县、武宁县、柴桑区、浔阳区、共青城市)
嘉峪关市
内江市(市中区、隆昌市、威远县、资中县、东兴区)
吕梁市(离石区、文水县、兴县、石楼县、岚县、中阳县、方山县、临县、交口县、汾阳市、孝义市、柳林县、交城县)
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玉树藏族自治州(称多县、治多县、曲麻莱县、囊谦县、玉树市、杂多县)
朝阳市(双塔区、凌源市、龙城区、朝阳县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县)
南宁市(隆安县、兴宁区、邕宁区、横州市、良庆区、西乡塘区、上林县、江南区、宾阳县、青秀区、马山县、武鸣区)
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六盘水市(六枝特区、水城区、钟山区、盘州市)
鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)
甘南藏族自治州(合作市、舟曲县、玛曲县、夏河县、卓尼县、临潭县、迭部县、碌曲县)
乌鲁木齐市(达坂城区、米东区、水磨沟区、沙依巴克区、头屯河区、天山区、乌鲁木齐县、新市区)
商洛市(山阳县、丹凤县、柞水县、商州区、镇安县、洛南县、商南县)
韶关市(乐昌市、始兴县、浈江区、新丰县、翁源县、曲江区、乳源瑶族自治县、仁化县、南雄市、武江区)
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定西市(陇西县、渭源县、临洮县、漳县、通渭县、安定区、岷县)
七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)
锦州市(义县、古塔区、太和区、凌河区、黑山县、北镇市、凌海市)
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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。
新闻结尾
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