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

武威市(凉州区、民勤县、古浪县、天祝藏族自治县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

清远市(连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、佛冈县、清新区、清城区、英德市、阳山县、连州市)  黄石市(下陆区、黄石港区、西塞山区、大冶市、阳新县、铁山区)

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

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

乐山市(峨眉山市、马边彝族自治县、五通桥区、犍为县、井研县、金口河区、沐川县、市中区、沙湾区、夹江县、峨边彝族自治县)阜阳市(颍上县、界首市、临泉县、太和县、阜南县、颍泉区、颍东区、颍州区)

鞍山市(铁东区、铁西区、立山区、岫岩满族自治县、海城市、千山区、台安县)  朔州市(平鲁区、右玉县、朔城区、山阴县、应县、怀仁市)

揭阳市(揭东区、揭西县、惠来县、普宁市、榕城区)

淮南市(凤台县、田家庵区、大通区、八公山区、寿县、潘集区、谢家集区)

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

丹东市(振安区、元宝区、凤城市、振兴区、东港市、宽甸满族自治县)

淮安市(清江浦区、洪泽区、金湖县、盱眙县、淮阴区、淮安区、涟水县)

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

石家庄市(正定县、藁城区、赞皇县、井陉矿区、新华区、裕华区、鹿泉区、赵县、井陉县、新乐市、无极县、长安区、平山县、深泽县、晋州市、灵寿县、高邑县、辛集市、桥西区、行唐县、元氏县、栾城区)

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

萍乡市(上栗县、安源区、莲花县、湘东区、芦溪县)

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

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

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

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

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

香港特别行政区

厦门市(海沧区、翔安区、集美区、思明区、同安区、湖里区)

德阳市(中江县、绵竹市、什邡市、广汉市、旌阳区、罗江区)

滨州市(邹平市、无棣县、滨城区、惠民县、博兴县、沾化区、阳信县)

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

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呼和浩特市(回民区、武川县、玉泉区、和林格尔县、赛罕区、新城区、土默特左旗、托克托县、清水河县)

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

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

嘉峪关市  烟台市(福山区、牟平区、莱阳市、芝罘区、栖霞市、蓬莱区、莱山区、莱州市、龙口市、招远市、海阳市)

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

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

岳阳市(汨罗市、平江县、岳阳县、岳阳楼区、临湘市、华容县、君山区、云溪区、湘阴县)伊春市(友好区、铁力市、伊美区、丰林县、南岔县、金林区、大箐山县、汤旺县、乌翠区、嘉荫县)

九江市(德安县、庐山市、柴桑区、修水县、浔阳区、永修县、武宁县、彭泽县、共青城市、濂溪区、都昌县、湖口县、瑞昌市)  丽水市(龙泉市、青田县、松阳县、缙云县、云和县、庆元县、遂昌县、莲都区、景宁畲族自治县)

连云港市(连云区、赣榆区、东海县、海州区、灌云县、灌南县)

广元市(利州区、朝天区、昭化区、苍溪县、旺苍县、青川县、剑阁县)

黄山市(祁门县、歙县、黟县、休宁县、徽州区、屯溪区、黄山区)营口市(西市区、老边区、大石桥市、鲅鱼圈区、盖州市、站前区)

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

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

赤峰市(喀喇沁旗、敖汉旗、巴林左旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、红山区、巴林右旗、松山区、宁城县、元宝山区、林西县、克什克腾旗)

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

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

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

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

三门峡市(卢氏县、渑池县、湖滨区、陕州区、灵宝市、义马市)

吴忠市(利通区、红寺堡区、盐池县、青铜峡市、同心县)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、梁河县、盈江县、芒市)

桂林市(资源县、平乐县、龙胜各族自治县、雁山区、象山区、秀峰区、恭城瑶族自治县、灌阳县、七星区、兴安县、荔浦市、阳朔县、全州县、叠彩区、临桂区、灵川县、永福县)

广州市(越秀区、增城区、花都区、白云区、从化区、南沙区、黄埔区、海珠区、荔湾区、番禺区、天河区)

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

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

金昌市(金川区、永昌县)

大连市(瓦房店市、西岗区、金州区、旅顺口区、普兰店区、庄河市、甘井子区、中山区、沙河口区、长海县)

　　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。