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

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

烟台市(栖霞市、莱山区、龙口市、芝罘区、牟平区、蓬莱区、海阳市、莱阳市、福山区、招远市、莱州市)

塔城地区(沙湾市、托里县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市、裕民县)  临夏回族自治州(广河县、永靖县、临夏县、康乐县、临夏市、和政县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

固原市(彭阳县、隆德县、原州区、西吉县、泾源县)

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

张家口市(赤城县、康保县、桥西区、阳原县、崇礼区、张北县、宣化区、下花园区、怀安县、万全区、沽源县、尚义县、蔚县、怀来县、桥东区、涿鹿县)

抚顺市(新抚区、抚顺县、清原满族自治县、新宾满族自治县、望花区、顺城区、东洲区)  衢州市(开化县、衢江区、常山县、龙游县、江山市、柯城区)

金昌市(永昌县、金川区)

肇庆市(德庆县、怀集县、广宁县、端州区、鼎湖区、封开县、四会市、高要区)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

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

眉山市(丹棱县、彭山区、东坡区、仁寿县、洪雅县、青神县)

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

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

泰州市(高港区、靖江市、泰兴市、兴化市、海陵区、姜堰区)

玉林市(陆川县、容县、兴业县、博白县、福绵区、北流市、玉州区)

七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)

宿迁市(宿豫区、沭阳县、宿城区、泗洪县、泗阳县)

新余市(渝水区、分宜县)

天水市(张家川回族自治县、秦州区、麦积区、甘谷县、武山县、清水县、秦安县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)

安庆市(桐城市、岳西县、怀宁县、迎江区、望江县、宜秀区、大观区、宿松县、潜山市、太湖县)

十堰市(张湾区、竹山县、丹江口市、郧阳区、茅箭区、房县、郧西县、竹溪县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)

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镇江市(扬中市、京口区、丹徒区、润州区、丹阳市、句容市)

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

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

西藏自治区  大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

淮安市(洪泽区、清江浦区、金湖县、盱眙县、涟水县、淮安区、淮阴区)

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

莆田市(荔城区、城厢区、仙游县、涵江区、秀屿区)泸州市(龙马潭区、纳溪区、合江县、古蔺县、泸县、江阳区、叙永县)

贵阳市(清镇市、修文县、云岩区、息烽县、观山湖区、南明区、花溪区、乌当区、白云区、开阳县)  四平市(双辽市、梨树县、伊通满族自治县、铁东区、铁西区)

大同市(浑源县、平城区、新荣区、云冈区、天镇县、阳高县、左云县、广灵县、云州区、灵丘县)

龙岩市(武平县、永定区、漳平市、长汀县、上杭县、新罗区、连城县)

通化市(柳河县、二道江区、辉南县、东昌区、梅河口市、集安市、通化县)黄石市(大冶市、西塞山区、下陆区、铁山区、黄石港区、阳新县)

郴州市(宜章县、嘉禾县、汝城县、苏仙区、桂阳县、永兴县、临武县、北湖区、桂东县、资兴市、安仁县)

抚州市(金溪县、广昌县、南丰县、南城县、宜黄县、资溪县、黎川县、崇仁县、东乡区、临川区、乐安县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、梁河县、盈江县、芒市)

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

衡水市(桃城区、深州市、饶阳县、阜城县、武邑县、冀州区、武强县、枣强县、景县、安平县、故城县)

来宾市(合山市、武宣县、金秀瑶族自治县、象州县、兴宾区、忻城县)

杭州市(富阳区、临安区、滨江区、钱塘区、萧山区、桐庐县、建德市、西湖区、淳安县、余杭区、临平区、上城区、拱墅区)

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

荆门市(掇刀区、东宝区、沙洋县、钟祥市、京山市)

和田地区(于田县、墨玉县、洛浦县、和田市、皮山县、和田县、民丰县、策勒县)

汕头市(澄海区、龙湖区、濠江区、南澳县、潮南区、潮阳区、金平区)

河源市(东源县、紫金县、连平县、源城区、龙川县、和平县)

新乡市(牧野区、凤泉区、获嘉县、红旗区、长垣市、新乡县、封丘县、延津县、辉县市、卫滨区、原阳县、卫辉市)

淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)

成都市(锦江区、郫都区、简阳市、蒲江县、大邑县、成华区、金牛区、青白江区、新津区、青羊区、崇州市、都江堰市、新都区、龙泉驿区、温江区、金堂县、彭州市、邛崃市、武侯区、双流区)

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、敖汉旗、巴林左旗、红山区、宁城县、松山区、翁牛特旗、克什克腾旗、元宝山区、林西县、喀喇沁旗)

　　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。