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信阳市(固始县、平桥区、罗山县、新县、浉河区、潢川县、光山县、商城县、淮滨县、息县)

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

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

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

榆林市(府谷县、横山区、米脂县、靖边县、吴堡县、佳县、榆阳区、神木市、子洲县、清涧县、绥德县、定边县)

十堰市(张湾区、房县、茅箭区、郧阳区、竹溪县、竹山县、丹江口市、郧西县)

开封市(尉氏县、顺河回族区、通许县、杞县、兰考县、祥符区、龙亭区、禹王台区、鼓楼区)

德阳市(什邡市、中江县、旌阳区、罗江区、绵竹市、广汉市)  广安市(前锋区、邻水县、华蓥市、武胜县、岳池县、广安区)

沈阳市(康平县、大东区、和平区、法库县、新民市、铁西区、辽中区、于洪区、沈河区、浑南区、皇姑区、苏家屯区、沈北新区)

延边朝鲜族自治州(敦化市、图们市、汪清县、珲春市、和龙市、安图县、龙井市、延吉市)

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

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

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

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

齐齐哈尔市(富裕县、克山县、建华区、龙江县、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、富拉尔基区、龙沙区、拜泉县、泰来县、铁锋区、依安县、讷河市、昂昂溪区、甘南县、克东县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

孝感市(云梦县、孝昌县、安陆市、孝南区、汉川市、大悟县、应城市)

萍乡市(上栗县、芦溪县、湘东区、莲花县、安源区)

承德市(鹰手营子矿区、隆化县、滦平县、平泉市、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、承德县、双桥区、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、双滦区)

泸州市(江阳区、古蔺县、叙永县、龙马潭区、泸县、合江县、纳溪区)

南通市(海安市、崇川区、如皋市、海门区、启东市、如东县、通州区)

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

南京市(玄武区、六合区、建邺区、浦口区、鼓楼区、雨花台区、高淳区、栖霞区、江宁区、秦淮区、溧水区)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、格尔木市、德令哈市、茫崖市、都兰县、天峻县)

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

锦州市(黑山县、古塔区、义县、太和区、凌海市、凌河区、北镇市)

菏泽市(鄄城县、定陶区、单县、东明县、郓城县、巨野县、成武县、曹县、牡丹区)

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

长治市(上党区、黎城县、长子县、壶关县、武乡县、平顺县、潞城区、沁源县、屯留区、潞州区、沁县、襄垣县)

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

惠州市(惠东县、龙门县、博罗县、惠城区、惠阳区)  梅州市(五华县、兴宁市、蕉岭县、大埔县、梅江区、丰顺县、梅县区、平远县)

滁州市(明光市、凤阳县、天长市、南谯区、来安县、琅琊区、全椒县、定远县)

辽阳市(弓长岭区、宏伟区、太子河区、白塔区、灯塔市、辽阳县、文圣区)

衢州市(柯城区、开化县、常山县、龙游县、江山市、衢江区)伊春市(乌翠区、嘉荫县、伊美区、金林区、友好区、铁力市、汤旺县、大箐山县、丰林县、南岔县)

荆门市(钟祥市、东宝区、掇刀区、沙洋县、京山市)  玉林市(博白县、陆川县、容县、福绵区、北流市、玉州区、兴业县)

吴忠市(利通区、盐池县、同心县、青铜峡市、红寺堡区)

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

曲靖市(罗平县、会泽县、麒麟区、沾益区、马龙区、师宗县、富源县、宣威市、陆良县)西宁市(大通回族土族自治县、城东区、湟源县、城中区、湟中区、城西区、城北区)

金昌市(永昌县、金川区)

天水市(武山县、秦安县、清水县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、甘谷县)

忻州市(神池县、繁峙县、保德县、静乐县、河曲县、五台县、岢岚县、定襄县、忻府区、原平市、代县、五寨县、偏关县、宁武县)

三沙市(南沙区、西沙区)

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

泰州市(泰兴市、姜堰区、靖江市、海陵区、兴化市、高港区)

西藏自治区

阜阳市(太和县、颍泉区、临泉县、颍州区、界首市、颍上县、颍东区、阜南县)

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

无锡市(惠山区、滨湖区、新吴区、江阴市、锡山区、宜兴市、梁溪区)

黔南布依族苗族自治州(龙里县、荔波县、独山县、瓮安县、惠水县、福泉市、罗甸县、长顺县、平塘县、贵定县、三都水族自治县、都匀市)

佛山市(三水区、南海区、高明区、顺德区、禅城区)

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

银川市(西夏区、永宁县、金凤区、灵武市、贺兰县、兴庆区)

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

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

　　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。