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

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

河源市(和平县、龙川县、东源县、连平县、源城区、紫金县)

辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)  株洲市(渌口区、石峰区、天元区、茶陵县、芦淞区、攸县、醴陵市、炎陵县、荷塘区)

佛山市(南海区、禅城区、顺德区、高明区、三水区)

湘潭市(韶山市、雨湖区、岳塘区、湘乡市、湘潭县)

百色市(田林县、隆林各族自治县、靖西市、田东县、田阳区、那坡县、凌云县、右江区、平果市、西林县、乐业县、德保县)芜湖市(繁昌区、镜湖区、南陵县、弋江区、鸠江区、无为市、湾沚区)

泸州市(古蔺县、泸县、龙马潭区、纳溪区、叙永县、合江县、江阳区)  永州市(双牌县、蓝山县、道县、冷水滩区、江永县、江华瑶族自治县、新田县、宁远县、零陵区、东安县、祁阳市)

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

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

张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)

随州市(曾都区、随县、广水市)

周口市(商水县、鹿邑县、淮阳区、西华县、川汇区、扶沟县、项城市、沈丘县、郸城县、太康县)

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

金华市(永康市、金东区、武义县、兰溪市、义乌市、浦江县、磐安县、东阳市、婺城区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)

巴音郭楞蒙古自治州(和静县、尉犁县、若羌县、库尔勒市、博湖县、且末县、焉耆回族自治县、和硕县、轮台县)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

怀化市(鹤城区、麻阳苗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、辰溪县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、溆浦县、芷江侗族自治县、中方县、洪江市)

南昌市(新建区、安义县、南昌县、进贤县、青山湖区、西湖区、东湖区、红谷滩区、青云谱区)

鸡西市(麻山区、恒山区、城子河区、梨树区、密山市、鸡东县、虎林市、鸡冠区、滴道区)

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

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

安顺市(普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县)

防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)

吉林市(昌邑区、舒兰市、丰满区、蛟河市、桦甸市、船营区、龙潭区、永吉县、磐石市)

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鄂尔多斯市(达拉特旗、鄂托克旗、东胜区、乌审旗、杭锦旗、准格尔旗、康巴什区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗)

南宁市(武鸣区、良庆区、隆安县、邕宁区、宾阳县、西乡塘区、横州市、兴宁区、青秀区、上林县、江南区、马山县)

拉萨市(堆龙德庆区、达孜区、尼木县、城关区、林周县、曲水县、当雄县、墨竹工卡县)

兴安盟(乌兰浩特市、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗)  龙岩市(新罗区、上杭县、漳平市、永定区、武平县、连城县、长汀县)

揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、揭西县、榕城区)

淄博市(博山区、淄川区、临淄区、沂源县、高青县、周村区、张店区、桓台县)

上海市(徐汇区、宝山区、奉贤区、长宁区、杨浦区、闵行区、浦东新区、普陀区、金山区、嘉定区、崇明区、松江区、静安区、黄浦区、青浦区、虹口区)赤峰市(喀喇沁旗、元宝山区、翁牛特旗、敖汉旗、红山区、巴林右旗、克什克腾旗、巴林左旗、宁城县、阿鲁科尔沁旗、林西县、松山区)

鞍山市(海城市、立山区、台安县、铁西区、千山区、岫岩满族自治县、铁东区)  舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)

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

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

北海市(合浦县、铁山港区、银海区、海城区)濮阳市(范县、清丰县、台前县、濮阳县、南乐县、华龙区)

白城市(洮南市、通榆县、洮北区、大安市、镇赉县)

荆州市(松滋市、监利市、石首市、荆州区、洪湖市、江陵县、公安县、沙市区)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、头屯河区、沙依巴克区、水磨沟区、达坂城区、新市区、米东区、天山区)

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

六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)

滁州市(来安县、明光市、定远县、凤阳县、琅琊区、天长市、全椒县、南谯区)

朔州市(右玉县、怀仁市、应县、山阴县、朔城区、平鲁区)

梧州市(岑溪市、万秀区、苍梧县、藤县、蒙山县、长洲区、龙圩区)

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

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

宣城市(旌德县、宣州区、泾县、郎溪县、绩溪县、宁国市、广德市)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、瑞丽市、盈江县、陇川县)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

台州市(路桥区、三门县、温岭市、天台县、黄岩区、玉环市、仙居县、椒江区、临海市)

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

东莞市

　　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。