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

玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、治多县、曲麻莱县、玉树市、称多县)

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

保定市(望都县、高碑店市、博野县、定兴县、莲池区、涿州市、顺平县、涞水县、雄县、容城县、曲阳县、清苑区、阜平县、易县、高阳县、蠡县、定州市、安新县、徐水区、唐县、满城区、涞源县、安国市、竞秀区)

林芝市(米林市、墨脱县、朗县、巴宜区、工布江达县、察隅县、波密县)

武汉市(汉阳区、武昌区、新洲区、硚口区、洪山区、青山区、东西湖区、黄陂区、汉南区、江汉区、蔡甸区、江夏区、江岸区)

衢州市(江山市、开化县、常山县、龙游县、衢江区、柯城区)

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

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

绥化市(海伦市、兰西县、肇东市、北林区、安达市、望奎县、绥棱县、青冈县、明水县、庆安县)

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

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

黄石市(黄石港区、铁山区、西塞山区、阳新县、大冶市、下陆区)

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

巴彦淖尔市(临河区、五原县、乌拉特前旗、乌拉特中旗、磴口县、杭锦后旗、乌拉特后旗)

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

鹤壁市(淇滨区、山城区、浚县、鹤山区、淇县)

铁岭市(西丰县、调兵山市、银州区、开原市、清河区、铁岭县、昌图县)

扬州市(江都区、宝应县、广陵区、仪征市、邗江区、高邮市)

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

朝阳市(建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、龙城区、双塔区、朝阳县、凌源市)

固原市(隆德县、彭阳县、西吉县、原州区、泾源县)

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

绍兴市(柯桥区、越城区、嵊州市、上虞区、新昌县、诸暨市)

娄底市(新化县、娄星区、涟源市、冷水江市、双峰县)

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

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

青岛市(即墨区、李沧区、平度市、胶州市、黄岛区、崂山区、市北区、市南区、莱西市、城阳区)

喀什地区(伽师县、麦盖提县、岳普湖县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、英吉沙县、巴楚县、叶城县、泽普县、疏勒县、喀什市)

沈阳市(法库县、辽中区、和平区、苏家屯区、大东区、铁西区、于洪区、康平县、皇姑区、浑南区、新民市、沈北新区、沈河区)

吉安市(遂川县、永丰县、青原区、井冈山市、吉水县、万安县、峡江县、吉安县、安福县、新干县、永新县、泰和县、吉州区)

防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)

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

廊坊市(固安县、安次区、永清县、三河市、香河县、霸州市、大城县、广阳区、文安县、大厂回族自治县)

钦州市(灵山县、钦南区、浦北县、钦北区)

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

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

北海市(海城区、铁山港区、合浦县、银海区)

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

泸州市(江阳区、叙永县、合江县、纳溪区、龙马潭区、古蔺县、泸县)

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

揭阳市(普宁市、榕城区、揭东区、揭西县、惠来县)

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

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、东乡族自治县、永靖县、康乐县、临夏县、广河县、和政县)

昌都市(江达县、类乌齐县、边坝县、察雅县、卡若区、左贡县、洛隆县、八宿县、贡觉县、丁青县、芒康县)

阿里地区(普兰县、噶尔县、改则县、札达县、革吉县、日土县、措勤县)

云浮市(罗定市、郁南县、云城区、云安区、新兴县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

白城市(通榆县、洮北区、洮南市、镇赉县、大安市)

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

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)

新疆维吾尔自治区

新余市(渝水区、分宜县)

广州市(从化区、南沙区、越秀区、番禺区、增城区、海珠区、天河区、黄埔区、花都区、白云区、荔湾区)

嘉兴市(海盐县、南湖区、桐乡市、秀洲区、海宁市、嘉善县、平湖市)

营口市(盖州市、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市、老边区、站前区)

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

庆阳市(西峰区、镇原县、宁县、合水县、正宁县、环县、庆城县、华池县)

滁州市(南谯区、天长市、全椒县、来安县、琅琊区、凤阳县、定远县、明光市)

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

果洛藏族自治州(达日县、久治县、班玛县、玛沁县、甘德县、玛多县)

南充市(高坪区、南部县、西充县、嘉陵区、营山县、蓬安县、顺庆区、仪陇县、阆中市)

葫芦岛市(兴城市、南票区、龙港区、绥中县、连山区、建昌县)

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龙岩市(长汀县、连城县、新罗区、上杭县、漳平市、武平县、永定区)

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

信阳市(商城县、淮滨县、息县、潢川县、平桥区、固始县、罗山县、新县、光山县、浉河区)

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

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

潍坊市(昌乐县、高密市、潍城区、临朐县、寒亭区、诸城市、安丘市、昌邑市、青州市、坊子区、奎文区、寿光市)

芜湖市(湾沚区、南陵县、镜湖区、繁昌区、鸠江区、弋江区、无为市)

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迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)

北京市(通州区、大兴区、密云区、西城区、平谷区、门头沟区、顺义区、延庆区、昌平区、朝阳区、海淀区、东城区、房山区、石景山区、丰台区、怀柔区)

蚌埠市(蚌山区、五河县、怀远县、禹会区、淮上区、固镇县、龙子湖区)

许昌市(鄢陵县、长葛市、建安区、禹州市、襄城县、魏都区)

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

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

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

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

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丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县)

东莞市

大庆市(肇州县、让胡路区、林甸县、红岗区、肇源县、龙凤区、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

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

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

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

商洛市(洛南县、柞水县、商南县、镇安县、丹凤县、商州区、山阳县)

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

海南藏族自治州(贵南县、兴海县、贵德县、同德县、共和县)

阜阳市(太和县、颍东区、颍上县、阜南县、界首市、颍州区、颍泉区、临泉县)

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

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

  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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