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黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、从江县、凯里市、施秉县、丹寨县、麻江县、天柱县、三穗县、剑河县、黎平县、榕江县、黄平县、台江县、雷山县、锦屏县、镇远县)

临汾市(洪洞县、蒲县、永和县、襄汾县、汾西县、安泽县、曲沃县、霍州市、侯马市、乡宁县、吉县、浮山县、古县、隰县、翼城县、大宁县、尧都区)

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

韶关市(曲江区、南雄市、乳源瑶族自治县、浈江区、乐昌市、始兴县、武江区、仁化县、翁源县、新丰县)  丽水市(遂昌县、庆元县、松阳县、莲都区、青田县、景宁畲族自治县、云和县、龙泉市、缙云县)

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

福州市(平潭县、福清市、台江区、马尾区、仓山区、鼓楼区、罗源县、晋安区、长乐区、闽清县、永泰县、闽侯县、连江县)

宣城市(广德市、绩溪县、旌德县、宁国市、郎溪县、宣州区、泾县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)  保定市(高碑店市、唐县、容城县、涞水县、曲阳县、博野县、阜平县、徐水区、定兴县、涞源县、莲池区、涿州市、定州市、望都县、满城区、清苑区、高阳县、蠡县、顺平县、雄县、易县、安国市、安新县、竞秀区)

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

镇江市(丹徒区、润州区、京口区、扬中市、句容市、丹阳市)

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

黄山市(祁门县、黟县、徽州区、屯溪区、休宁县、黄山区、歙县)

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

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

泸州市(合江县、纳溪区、泸县、叙永县、江阳区、龙马潭区、古蔺县)

遵义市(仁怀市、习水县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、汇川区、赤水市、余庆县、红花岗区、湄潭县、桐梓县、播州区、务川仡佬族苗族自治县、凤冈县)

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

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

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

襄阳市(保康县、樊城区、南漳县、襄州区、谷城县、老河口市、宜城市、襄城区、枣阳市)

天水市(甘谷县、武山县、张家川回族自治县、清水县、麦积区、秦州区、秦安县)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)

苏州市(张家港市、常熟市、吴江区、太仓市、吴中区、姑苏区、昆山市、相城区、虎丘区)

铁岭市(昌图县、铁岭县、西丰县、银州区、调兵山市、开原市、清河区)

海东市(化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区)

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

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

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

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

晋中市(介休市、榆社县、太谷区、灵石县、平遥县、左权县、昔阳县、祁县、和顺县、寿阳县、榆次区)

三明市(泰宁县、沙县区、尤溪县、将乐县、清流县、三元区、明溪县、大田县、宁化县、建宁县、永安市)  巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、博湖县、和静县、库尔勒市、焉耆回族自治县、轮台县、和硕县、若羌县、且末县)

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

攀枝花市(仁和区、东区、米易县、盐边县、西区)

娄底市(娄星区、冷水江市、新化县、涟源市、双峰县)雅安市(汉源县、名山区、石棉县、宝兴县、雨城区、荥经县、天全县、芦山县)

洛阳市(伊川县、瀍河回族区、孟津区、洛龙区、老城区、汝阳县、偃师区、涧西区、宜阳县、嵩县、洛宁县、栾川县、新安县、西工区)  昆明市(安宁市、西山区、五华区、晋宁区、石林彝族自治县、宜良县、盘龙区、嵩明县、官渡区、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、东川区、寻甸回族彝族自治县)

玉林市(福绵区、兴业县、陆川县、容县、玉州区、博白县、北流市)

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

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)哈尔滨市(延寿县、南岗区、松北区、道外区、方正县、五常市、木兰县、依兰县、阿城区、宾县、香坊区、双城区、通河县、呼兰区、尚志市、道里区、平房区、巴彦县)

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

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

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

果洛藏族自治州(久治县、达日县、班玛县、玛沁县、甘德县、玛多县)

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

天津市(滨海新区、静海区、河西区、红桥区、宝坻区、宁河区、河北区、津南区、蓟州区、南开区、和平区、西青区、北辰区、武清区、东丽区、河东区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

本溪市(明山区、平山区、南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)

固原市(彭阳县、原州区、泾源县、西吉县、隆德县)

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

淄博市(周村区、博山区、高青县、淄川区、沂源县、桓台县、张店区、临淄区)

云浮市(罗定市、新兴县、郁南县、云城区、云安区)

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

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

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

阿里地区(普兰县、噶尔县、革吉县、札达县、措勤县、改则县、日土县)

　　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。