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

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

淮安市(金湖县、淮阴区、涟水县、清江浦区、淮安区、洪泽区、盱眙县)

那曲市(比如县、聂荣县、班戈县、尼玛县、索县、双湖县、嘉黎县、安多县、色尼区、申扎县、巴青县)  白城市(大安市、镇赉县、洮北区、洮南市、通榆县)

洛阳市(涧西区、孟津区、汝阳县、西工区、嵩县、宜阳县、新安县、伊川县、洛宁县、偃师区、瀍河回族区、洛龙区、栾川县、老城区)

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

昌都市(八宿县、贡觉县、江达县、察雅县、类乌齐县、芒康县、洛隆县、丁青县、左贡县、卡若区、边坝县)嘉兴市(平湖市、秀洲区、南湖区、嘉善县、桐乡市、海盐县、海宁市)

连云港市(灌南县、海州区、连云区、灌云县、赣榆区、东海县)  吉林市(丰满区、龙潭区、桦甸市、蛟河市、磐石市、永吉县、舒兰市、昌邑区、船营区)

河池市(宜州区、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、凤山县、大化瑶族自治县、南丹县、都安瑶族自治县、天峨县、金城江区、东兰县)

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

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

辽阳市(灯塔市、弓长岭区、白塔区、文圣区、宏伟区、太子河区、辽阳县)

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

和田地区(于田县、和田县、策勒县、洛浦县、民丰县、墨玉县、皮山县、和田市)

株洲市(天元区、炎陵县、醴陵市、荷塘区、石峰区、茶陵县、芦淞区、攸县、渌口区)

肇庆市(怀集县、端州区、鼎湖区、封开县、高要区、广宁县、四会市、德庆县)

亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)

通化市(二道江区、柳河县、通化县、集安市、辉南县、东昌区、梅河口市)

泰州市(海陵区、靖江市、高港区、泰兴市、兴化市、姜堰区)

柳州市(城中区、柳江区、柳北区、鹿寨县、柳南区、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳城县、融安县、鱼峰区)

郑州市(金水区、二七区、巩义市、惠济区、新密市、新郑市、上街区、中原区、中牟县、荥阳市、登封市、管城回族区)

平顶山市(舞钢市、新华区、汝州市、宝丰县、湛河区、叶县、鲁山县、卫东区、石龙区、郏县)

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

绍兴市(越城区、柯桥区、诸暨市、上虞区、新昌县、嵊州市)

铜陵市(枞阳县、铜官区、郊区、义安区)

曲靖市(沾益区、罗平县、富源县、陆良县、马龙区、师宗县、宣威市、会泽县、麒麟区)

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

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

凉山彝族自治州(木里藏族自治县、西昌市、越西县、宁南县、甘洛县、盐源县、金阳县、德昌县、会东县、昭觉县、会理市、雷波县、普格县、冕宁县、布拖县、美姑县、喜德县)

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

大理白族自治州(洱源县、云龙县、宾川县、巍山彝族回族自治县、大理市、鹤庆县、永平县、祥云县、弥渡县、剑川县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县)  平凉市(崆峒区、华亭市、泾川县、灵台县、庄浪县、崇信县、静宁县)

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

咸宁市(嘉鱼县、通城县、咸安区、赤壁市、通山县、崇阳县)

岳阳市(华容县、君山区、云溪区、岳阳楼区、湘阴县、汨罗市、平江县、岳阳县、临湘市)伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、巩留县、新源县、昭苏县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、奎屯市、伊宁县、霍城县、伊宁市)

喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、喀什市、泽普县、莎车县、麦盖提县、疏附县、巴楚县、叶城县、伽师县、岳普湖县、疏勒县)  赤峰市(松山区、元宝山区、喀喇沁旗、红山区、林西县、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、巴林左旗、宁城县、克什克腾旗、敖汉旗)

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

昌吉回族自治州(昌吉市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、吉木萨尔县、奇台县、呼图壁县、阜康市)

沧州市(任丘市、献县、青县、盐山县、孟村回族自治县、海兴县、泊头市、河间市、新华区、沧县、吴桥县、黄骅市、南皮县、运河区、肃宁县、东光县)大同市(云冈区、平城区、天镇县、左云县、新荣区、浑源县、灵丘县、阳高县、广灵县、云州区)

湘潭市(岳塘区、湘潭县、湘乡市、韶山市、雨湖区)

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

朔州市(右玉县、山阴县、怀仁市、应县、朔城区、平鲁区)

定西市(陇西县、临洮县、岷县、漳县、通渭县、渭源县、安定区)

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

随州市(广水市、曾都区、随县)

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

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

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

广安市(邻水县、武胜县、前锋区、广安区、华蓥市、岳池县)

长沙市(天心区、芙蓉区、望城区、开福区、岳麓区、雨花区、浏阳市、长沙县、宁乡市)

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

镇江市(句容市、扬中市、京口区、丹徒区、润州区、丹阳市)

济宁市(兖州区、梁山县、嘉祥县、曲阜市、邹城市、鱼台县、泗水县、汶上县、金乡县、微山县、任城区)

铜川市(印台区、耀州区、王益区、宜君县)

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

　　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。