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铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

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

贺州市(八步区、富川瑶族自治县、钟山县、昭平县、平桂区)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)  雅安市(芦山县、汉源县、宝兴县、荥经县、雨城区、石棉县、天全县、名山区)

许昌市(禹州市、建安区、魏都区、鄢陵县、襄城县、长葛市)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)

白银市(会宁县、景泰县、平川区、靖远县、白银区)

宣城市(绩溪县、宣州区、广德市、泾县、宁国市、旌德县、郎溪县)  嘉峪关市

银川市(金凤区、灵武市、贺兰县、永宁县、兴庆区、西夏区)

通辽市(扎鲁特旗、奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、霍林郭勒市、开鲁县)

崇左市(宁明县、江州区、大新县、龙州县、扶绥县、天等县、凭祥市)

达州市(大竹县、渠县、开江县、宣汉县、万源市、通川区、达川区)

昆明市(石林彝族自治县、东川区、安宁市、嵩明县、宜良县、盘龙区、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、西山区、五华区、富民县、官渡区)

宿迁市(沭阳县、宿城区、泗洪县、泗阳县、宿豫区)

广元市(青川县、旺苍县、苍溪县、利州区、剑阁县、昭化区、朝天区)

益阳市(南县、赫山区、安化县、资阳区、桃江县、沅江市)

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

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

海口市(秀英区、琼山区、美兰区、龙华区)

临沂市(临沭县、沂水县、蒙阴县、郯城县、费县、莒南县、平邑县、兰山区、河东区、沂南县、兰陵县、罗庄区)

百色市(那坡县、德保县、西林县、右江区、靖西市、凌云县、乐业县、隆林各族自治县、平果市、田林县、田东县、田阳区)

石河子市(新星市、铁门关市、图木舒克市、昆玉市、胡杨河市、北屯市、白杨市、阿拉尔市、双河市、五家渠市、可克达拉市)

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

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、格尔木市、天峻县、德令哈市、都兰县、乌兰县)

东莞市

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

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

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

合肥市(庐江县、蜀山区、肥西县、长丰县、包河区、瑶海区、巢湖市、肥东县、庐阳区)

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

天津市(北辰区、宁河区、河北区、河西区、津南区、滨海新区、红桥区、西青区、东丽区、静海区、南开区、河东区、和平区、宝坻区、武清区、蓟州区)  长沙市(开福区、芙蓉区、望城区、浏阳市、天心区、长沙县、雨花区、岳麓区、宁乡市)

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

延安市(吴起县、宜川县、甘泉县、宝塔区、延川县、安塞区、黄陵县、黄龙县、洛川县、子长市、延长县、志丹县、富县)

信阳市(息县、平桥区、光山县、潢川县、新县、淮滨县、罗山县、商城县、浉河区、固始县)清远市(连州市、连山壮族瑶族自治县、清城区、英德市、阳山县、清新区、连南瑶族自治县、佛冈县)

防城港市(上思县、东兴市、港口区、防城区)  宁夏回族自治区

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

遂宁市(大英县、蓬溪县、船山区、安居区、射洪市)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)普洱市(思茅区、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、普安县、贞丰县、兴义市、兴仁市、望谟县、安龙县、册亨县)

延边朝鲜族自治州(珲春市、龙井市、汪清县、和龙市、安图县、图们市、敦化市、延吉市)

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

定西市(通渭县、岷县、安定区、陇西县、渭源县、漳县、临洮县)

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

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

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

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

梧州市(蒙山县、岑溪市、龙圩区、苍梧县、长洲区、藤县、万秀区)

淄博市(临淄区、周村区、张店区、淄川区、沂源县、高青县、博山区、桓台县)

贵阳市(观山湖区、花溪区、乌当区、息烽县、南明区、白云区、云岩区、开阳县、修文县、清镇市)

丹东市(振兴区、振安区、元宝区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市)

四平市(铁西区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县、铁东区)

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

陇南市(成县、宕昌县、礼县、两当县、文县、徽县、武都区、康县、西和县)

　　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。