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海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、都兰县、茫崖市、乌兰县、德令哈市、天峻县)

邵阳市(大祥区、新邵县、武冈市、绥宁县、新宁县、洞口县、邵阳县、邵东市、隆回县、城步苗族自治县、双清区、北塔区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、乌恰县、阿克陶县)

遂宁市(大英县、船山区、安居区、射洪市、蓬溪县)

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

河池市(南丹县、东兰县、凤山县、巴马瑶族自治县、天峨县、环江毛南族自治县、宜州区、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区)

承德市(丰宁满族自治县、双桥区、宽城满族自治县、滦平县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、平泉市、承德县、鹰手营子矿区、隆化县)

惠州市(惠东县、惠阳区、博罗县、惠城区、龙门县)

榆林市(靖边县、清涧县、定边县、榆阳区、府谷县、子洲县、绥德县、横山区、神木市、吴堡县、米脂县、佳县)

铁岭市(昌图县、银州区、开原市、铁岭县、清河区、调兵山市、西丰县)

固原市(彭阳县、原州区、隆德县、西吉县、泾源县)

江门市(蓬江区、台山市、恩平市、开平市、新会区、江海区、鹤山市)

防城港市(港口区、上思县、东兴市、防城区)

石家庄市(栾城区、高邑县、元氏县、赞皇县、鹿泉区、辛集市、行唐县、无极县、裕华区、长安区、新华区、井陉矿区、深泽县、灵寿县、新乐市、赵县、藁城区、平山县、晋州市、井陉县、桥西区、正定县)

日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)

海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)

呼伦贝尔市(额尔古纳市、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、陈巴尔虎旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、阿荣旗、扎兰屯市、牙克石市、新巴尔虎左旗)

丽水市(庆元县、遂昌县、云和县、青田县、缙云县、莲都区、松阳县、景宁畲族自治县、龙泉市)

五指山市(澄迈县、琼中黎族苗族自治县、定安县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、文昌市、琼海市、屯昌县、临高县、万宁市、东方市、保亭黎族苗族自治县)

黑河市(逊克县、嫩江市、爱辉区、北安市、孙吴县、五大连池市)

玉林市(福绵区、北流市、博白县、兴业县、玉州区、容县、陆川县)

安康市(汉滨区、紫阳县、旬阳市、镇坪县、石泉县、宁陕县、白河县、汉阴县、岚皋县、平利县)

盘锦市(双台子区、盘山县、兴隆台区、大洼区)

孝感市(云梦县、应城市、孝昌县、孝南区、安陆市、大悟县、汉川市)

嘉峪关市

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

山南市(隆子县、乃东区、洛扎县、曲松县、加查县、贡嘎县、措美县、桑日县、错那市、扎囊县、琼结县、浪卡子县)

湘潭市(岳塘区、韶山市、湘潭县、湘乡市、雨湖区)

丹东市(凤城市、宽甸满族自治县、振兴区、东港市、振安区、元宝区)

松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县)

汕尾市(城区、海丰县、陆河县、陆丰市)

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

阜阳市(太和县、颍泉区、颍州区、界首市、阜南县、颍东区、临泉县、颍上县)

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

陇南市(礼县、西和县、武都区、文县、成县、康县、宕昌县、两当县、徽县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

蚌埠市(蚌山区、怀远县、淮上区、龙子湖区、固镇县、禹会区、五河县)

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

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

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

辽源市(龙山区、东辽县、东丰县、西安区)

汕头市(南澳县、金平区、潮南区、潮阳区、濠江区、龙湖区、澄海区)

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

内蒙古自治区

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

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

连云港市(东海县、灌云县、海州区、灌南县、赣榆区、连云区)

阿勒泰地区(哈巴河县、吉木乃县、富蕴县、布尔津县、阿勒泰市、青河县、福海县)

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

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

文山壮族苗族自治州(文山市、广南县、麻栗坡县、砚山县、西畴县、马关县、丘北县、富宁县)

佛山市(顺德区、三水区、禅城区、南海区、高明区)

眉山市(仁寿县、丹棱县、青神县、彭山区、东坡区、洪雅县)

晋城市(泽州县、阳城县、城区、高平市、沁水县、陵川县)

湖州市(长兴县、南浔区、德清县、安吉县、吴兴区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

景德镇市(乐平市、昌江区、珠山区、浮梁县)

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

香港特别行政区

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

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

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

通化市(通化县、集安市、柳河县、东昌区、二道江区、辉南县、梅河口市)

济源市

牡丹江市(绥芬河市、林口县、阳明区、海林市、宁安市、东宁市、东安区、爱民区、穆棱市、西安区)

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

焦作市(马村区、解放区、孟州市、中站区、山阳区、修武县、博爱县、沁阳市、武陟县、温县)

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

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

上海市(虹口区、普陀区、黄浦区、杨浦区、静安区、金山区、徐汇区、长宁区、浦东新区、宝山区、崇明区、松江区、闵行区、奉贤区、青浦区、嘉定区)

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

巴中市(平昌县、南江县、巴州区、通江县、恩阳区)

三门峡市(湖滨区、渑池县、义马市、陕州区、灵宝市、卢氏县)

长沙市(长沙县、望城区、芙蓉区、岳麓区、开福区、宁乡市、天心区、浏阳市、雨花区)

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

兴安盟(突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)

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

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)

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

吴忠市(红寺堡区、同心县、利通区、盐池县、青铜峡市)

鹤壁市(鹤山区、淇滨区、浚县、淇县、山城区)

乐山市(金口河区、马边彝族自治县、五通桥区、沙湾区、井研县、沐川县、峨边彝族自治县、夹江县、市中区、峨眉山市、犍为县)

  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。

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