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陇南市(文县、礼县、武都区、徽县、康县、宕昌县、西和县、成县、两当县)

随州市(曾都区、广水市、随县)

甘孜藏族自治州(泸定县、道孚县、乡城县、得荣县、丹巴县、甘孜县、白玉县、雅江县、理塘县、巴塘县、康定市、炉霍县、新龙县、色达县、九龙县、稻城县、石渠县、德格县)

兰州市(皋兰县、红古区、城关区、西固区、安宁区、七里河区、永登县、榆中县)

定西市(通渭县、临洮县、漳县、安定区、岷县、陇西县、渭源县)

商洛市(洛南县、柞水县、镇安县、山阳县、丹凤县、商州区、商南县)

东营市(利津县、垦利区、河口区、广饶县、东营区)

滁州市(南谯区、定远县、凤阳县、全椒县、明光市、琅琊区、来安县、天长市)

咸宁市(咸安区、通山县、崇阳县、嘉鱼县、通城县、赤壁市)

泉州市(永春县、泉港区、惠安县、金门县、德化县、洛江区、丰泽区、南安市、安溪县、鲤城区、晋江市、石狮市)

驻马店市(泌阳县、遂平县、驿城区、上蔡县、西平县、确山县、汝南县、正阳县、平舆县、新蔡县)

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

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)

湘潭市(岳塘区、湘乡市、雨湖区、韶山市、湘潭县)

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

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

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

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

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

许昌市(长葛市、襄城县、鄢陵县、建安区、魏都区、禹州市)

克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、独山子区、克拉玛依区)

惠州市(惠阳区、龙门县、惠东县、惠城区、博罗县)

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

辽阳市(弓长岭区、灯塔市、辽阳县、宏伟区、文圣区、白塔区、太子河区)

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

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

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孝感市(应城市、孝南区、安陆市、汉川市、孝昌县、云梦县、大悟县)

常德市(临澧县、石门县、澧县、汉寿县、津市市、鼎城区、桃源县、安乡县、武陵区)

南通市(海安市、海门区、如东县、启东市、崇川区、如皋市、通州区)

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

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

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

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿图什市、阿克陶县)

盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)

宜昌市(猇亭区、兴山县、西陵区、枝江市、当阳市、点军区、五峰土家族自治县、宜都市、夷陵区、伍家岗区、远安县、秭归县、长阳土家族自治县)

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

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

威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)

中山市

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

长春市(绿园区、公主岭市、二道区、宽城区、农安县、南关区、九台区、朝阳区、德惠市、榆树市、双阳区)

玉林市(陆川县、博白县、兴业县、玉州区、容县、福绵区、北流市)

阿克苏地区(新和县、温宿县、阿瓦提县、拜城县、柯坪县、乌什县、沙雅县、阿克苏市、库车市)

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鹤壁市(淇滨区、鹤山区、淇县、山城区、浚县)

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

铁岭市(西丰县、铁岭县、银州区、调兵山市、清河区、开原市、昌图县)

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

佳木斯市(汤原县、前进区、东风区、抚远市、桦南县、郊区、同江市、富锦市、向阳区、桦川县)

林芝市(米林市、察隅县、朗县、巴宜区、墨脱县、工布江达县、波密县)

锡林郭勒盟(二连浩特市、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、多伦县、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、正蓝旗、镶黄旗)

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

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

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

鞍山市(千山区、铁西区、铁东区、立山区、台安县、海城市、岫岩满族自治县)

六安市(金安区、金寨县、霍山县、舒城县、叶集区、霍邱县、裕安区)

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

锦州市(古塔区、太和区、北镇市、黑山县、凌河区、义县、凌海市)

芜湖市(镜湖区、繁昌区、弋江区、无为市、南陵县、湾沚区、鸠江区)

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

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

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

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

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

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三门峡市(灵宝市、卢氏县、渑池县、义马市、陕州区、湖滨区)

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

宿州市(砀山县、萧县、灵璧县、埇桥区、泗县)

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

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

  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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