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

宝鸡市(金台区、麟游县、陈仓区、千阳县、凤翔区、扶风县、凤县、太白县、渭滨区、岐山县、眉县、陇县)

张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、临泽县、山丹县、甘州区、高台县)

丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县)  宜昌市(点军区、伍家岗区、夷陵区、秭归县、兴山县、远安县、宜都市、当阳市、枝江市、西陵区、猇亭区、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县)

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

荆门市(东宝区、京山市、钟祥市、沙洋县、掇刀区)

茂名市(高州市、电白区、茂南区、化州市、信宜市)

晋中市(和顺县、左权县、榆社县、太谷区、平遥县、昔阳县、介休市、祁县、灵石县、榆次区、寿阳县)  林芝市(工布江达县、朗县、察隅县、墨脱县、波密县、米林市、巴宜区)

遵义市(播州区、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、桐梓县、正安县、湄潭县、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、习水县、凤冈县、红花岗区、赤水市)

定西市(通渭县、漳县、陇西县、渭源县、临洮县、安定区、岷县)

宁德市(霞浦县、寿宁县、古田县、蕉城区、福鼎市、周宁县、屏南县、福安市、柘荣县)

中山市

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

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

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

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

淮北市(濉溪县、烈山区、杜集区、相山区)

十堰市(郧西县、郧阳区、竹溪县、丹江口市、房县、张湾区、竹山县、茅箭区)

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

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

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

阿勒泰地区(青河县、哈巴河县、福海县、阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、吉木乃县)

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

娄底市(冷水江市、涟源市、娄星区、双峰县、新化县)

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

无锡市(锡山区、宜兴市、滨湖区、梁溪区、江阴市、惠山区、新吴区)

景德镇市(乐平市、浮梁县、昌江区、珠山区)

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内江市(资中县、东兴区、隆昌市、威远县、市中区)

聊城市(莘县、茌平区、东阿县、临清市、东昌府区、阳谷县、冠县、高唐县)

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

通辽市(扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、库伦旗、奈曼旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、开鲁县)  汉中市(汉台区、西乡县、洋县、南郑区、略阳县、城固县、镇巴县、宁强县、勉县、留坝县、佛坪县)

梅州市(五华县、蕉岭县、梅县区、大埔县、兴宁市、平远县、梅江区、丰顺县)

亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)

保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)哈尔滨市(双城区、阿城区、平房区、五常市、通河县、巴彦县、呼兰区、延寿县、方正县、香坊区、南岗区、木兰县、道外区、依兰县、尚志市、松北区、宾县、道里区)

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

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

西安市(新城区、未央区、临潼区、鄠邑区、长安区、灞桥区、莲湖区、碑林区、蓝田县、雁塔区、阎良区、周至县、高陵区)

三沙市(南沙区、西沙区)巴中市(巴州区、通江县、恩阳区、南江县、平昌县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

白银市(景泰县、会宁县、平川区、靖远县、白银区)

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

吕梁市(兴县、中阳县、交城县、临县、离石区、文水县、孝义市、交口县、柳林县、方山县、石楼县、汾阳市、岚县)

黑河市(逊克县、嫩江市、北安市、爱辉区、孙吴县、五大连池市)

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

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

益阳市(赫山区、资阳区、安化县、沅江市、南县、桃江县)

兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、突泉县、扎赉特旗)

孝感市(云梦县、汉川市、孝南区、大悟县、孝昌县、应城市、安陆市)

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

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

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

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

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

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

　　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。