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十堰市(丹江口市、茅箭区、竹山县、房县、郧阳区、竹溪县、郧西县、张湾区)

咸阳市(长武县、乾县、三原县、武功县、旬邑县、秦都区、礼泉县、淳化县、彬州市、兴平市、渭城区、杨陵区、泾阳县、永寿县)

昭通市(巧家县、彝良县、昭阳区、大关县、绥江县、镇雄县、鲁甸县、永善县、威信县、盐津县、水富市)

玉溪市(红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、华宁县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市、江川区、易门县)  三门峡市(湖滨区、卢氏县、灵宝市、渑池县、义马市、陕州区)

厦门市(同安区、湖里区、思明区、翔安区、集美区、海沧区)

云浮市(云安区、罗定市、郁南县、新兴县、云城区)

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

兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)  安庆市(潜山市、怀宁县、宿松县、宜秀区、岳西县、桐城市、望江县、太湖县、迎江区、大观区)

上饶市(横峰县、广信区、余干县、铅山县、广丰区、信州区、弋阳县、玉山县、万年县、鄱阳县、德兴市、婺源县)

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

德阳市(广汉市、绵竹市、罗江区、中江县、什邡市、旌阳区)

朝阳市(双塔区、建平县、朝阳县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、龙城区)

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

宁波市(余姚市、象山县、鄞州区、慈溪市、海曙区、北仑区、镇海区、江北区、奉化区、宁海县)

清远市(连州市、清城区、清新区、英德市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、阳山县、佛冈县)

淮安市(淮安区、涟水县、淮阴区、清江浦区、盱眙县、洪泽区、金湖县)

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

淄博市(周村区、高青县、桓台县、博山区、张店区、临淄区、沂源县、淄川区)

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

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

包头市(东河区、青山区、昆都仑区、固阳县、九原区、土默特右旗、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区)

遂宁市(蓬溪县、大英县、安居区、船山区、射洪市)

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

宜宾市(江安县、南溪区、翠屏区、屏山县、珙县、叙州区、兴文县、长宁县、高县、筠连县)

乌兰察布市(四子王旗、卓资县、商都县、察哈尔右翼中旗、丰镇市、集宁区、凉城县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼后旗、兴和县、化德县)

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

儋州市

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运城市(永济市、临猗县、夏县、芮城县、盐湖区、平陆县、万荣县、新绛县、闻喜县、稷山县、垣曲县、绛县、河津市)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、大方县、黔西市、金沙县、织金县、七星关区、纳雍县)

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

沈阳市(苏家屯区、康平县、皇姑区、新民市、沈北新区、于洪区、沈河区、铁西区、辽中区、法库县、大东区、浑南区、和平区)  岳阳市(云溪区、华容县、岳阳县、平江县、君山区、湘阴县、岳阳楼区、临湘市、汨罗市)

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

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

惠州市(龙门县、博罗县、惠东县、惠城区、惠阳区)晋中市(和顺县、灵石县、榆社县、昔阳县、太谷区、寿阳县、榆次区、左权县、平遥县、介休市、祁县)

郑州市(登封市、中牟县、金水区、中原区、荥阳市、二七区、新密市、惠济区、上街区、巩义市、新郑市、管城回族区)  甘孜藏族自治州(巴塘县、理塘县、甘孜县、乡城县、新龙县、石渠县、丹巴县、德格县、九龙县、白玉县、色达县、稻城县、得荣县、泸定县、炉霍县、雅江县、康定市、道孚县)

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

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

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

益阳市(资阳区、南县、桃江县、沅江市、赫山区、安化县)

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、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、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县)

马鞍山市(雨山区、和县、当涂县、含山县、花山区、博望区)

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

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

许昌市(建安区、鄢陵县、魏都区、禹州市、襄城县、长葛市)

深圳市(光明区、坪山区、南山区、罗湖区、宝安区、龙华区、福田区、龙岗区、盐田区)

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

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

庆阳市(庆城县、合水县、宁县、环县、正宁县、镇原县、华池县、西峰区)

漯河市(舞阳县、源汇区、临颍县、郾城区、召陵区)

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

莆田市(涵江区、荔城区、仙游县、城厢区、秀屿区)

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

广西壮族自治区

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

　　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。