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

朔州市(怀仁市、朔城区、右玉县、应县、山阴县、平鲁区)

四平市(梨树县、伊通满族自治县、铁东区、铁西区、双辽市)

周口市(商水县、淮阳区、沈丘县、项城市、鹿邑县、西华县、扶沟县、郸城县、太康县、川汇区)  黄山市(屯溪区、徽州区、休宁县、歙县、黄山区、祁门县、黟县)

东莞市

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

和田地区(墨玉县、民丰县、皮山县、和田县、洛浦县、策勒县、于田县、和田市)阜新市(新邱区、清河门区、阜新蒙古族自治县、太平区、细河区、海州区、彰武县)

巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、库尔勒市、轮台县、博湖县、焉耆回族自治县、和静县、且末县、和硕县、若羌县)  大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

塔城地区(塔城市、乌苏市、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、沙湾市、裕民县)

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

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

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

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

芜湖市(弋江区、无为市、繁昌区、湾沚区、镜湖区、鸠江区、南陵县)

滁州市(明光市、全椒县、南谯区、天长市、定远县、来安县、琅琊区、凤阳县)

中山市

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

钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)

林芝市(墨脱县、波密县、巴宜区、察隅县、朗县、工布江达县、米林市)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

泰安市(新泰市、岱岳区、东平县、宁阳县、泰山区、肥城市)

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

新疆维吾尔自治区

湛江市(赤坎区、廉江市、麻章区、遂溪县、霞山区、吴川市、坡头区、徐闻县、雷州市)

湖州市(南浔区、安吉县、长兴县、德清县、吴兴区)

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

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

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

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

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)

陇南市(康县、成县、宕昌县、两当县、徽县、西和县、礼县、文县、武都区)  孝感市(应城市、孝昌县、大悟县、云梦县、孝南区、安陆市、汉川市)

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

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

开封市(鼓楼区、杞县、通许县、龙亭区、禹王台区、祥符区、顺河回族区、兰考县、尉氏县)大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、永平县、剑川县、祥云县、大理市、宾川县、弥渡县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、洱源县、云龙县)

南阳市(卧龙区、南召县、方城县、镇平县、内乡县、桐柏县、邓州市、唐河县、新野县、社旗县、淅川县、西峡县、宛城区)  香港特别行政区

双鸭山市(友谊县、宝山区、四方台区、岭东区、饶河县、尖山区、宝清县、集贤县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

通化市(通化县、辉南县、集安市、东昌区、二道江区、梅河口市、柳河县)河池市(都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、南丹县、东兰县、大化瑶族自治县、宜州区、金城江区、巴马瑶族自治县、天峨县)

怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县)

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

徐州市(贾汪区、丰县、新沂市、泉山区、邳州市、睢宁县、云龙区、沛县、铜山区、鼓楼区)

兰州市(红古区、城关区、榆中县、皋兰县、安宁区、西固区、永登县、七里河区)

梧州市(苍梧县、藤县、万秀区、蒙山县、长洲区、龙圩区、岑溪市)

荆门市(京山市、钟祥市、沙洋县、东宝区、掇刀区)

济南市(历下区、平阴县、济阳区、天桥区、钢城区、商河县、莱芜区、市中区、槐荫区、长清区、历城区、章丘区)

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

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

邢台市(南宫市、临城县、内丘县、临西县、信都区、沙河市、清河县、巨鹿县、隆尧县、新河县、平乡县、威县、南和区、广宗县、襄都区、宁晋县、柏乡县、任泽区)

黑河市(嫩江市、爱辉区、逊克县、北安市、五大连池市、孙吴县)

临夏回族自治州(广河县、永靖县、临夏市、东乡族自治县、康乐县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县)

松原市(扶余市、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)

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

贺州市(平桂区、昭平县、富川瑶族自治县、八步区、钟山县)

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

　　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。