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邵阳市(隆回县、邵东市、双清区、城步苗族自治县、洞口县、大祥区、邵阳县、新宁县、绥宁县、武冈市、新邵县、北塔区)

永州市(祁阳市、宁远县、零陵区、冷水滩区、道县、东安县、双牌县、蓝山县、江永县、江华瑶族自治县、新田县)

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

上饶市(鄱阳县、玉山县、弋阳县、德兴市、横峰县、信州区、广丰区、广信区、余干县、铅山县、婺源县、万年县)  四平市(双辽市、铁西区、伊通满族自治县、梨树县、铁东区)

钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

温州市(洞头区、龙港市、乐清市、瓯海区、苍南县、瑞安市、鹿城区、龙湾区、泰顺县、平阳县、永嘉县、文成县)

泰州市(海陵区、高港区、泰兴市、姜堰区、兴化市、靖江市)

咸阳市(兴平市、淳化县、秦都区、渭城区、永寿县、长武县、礼泉县、乾县、旬邑县、彬州市、三原县、泾阳县、杨陵区、武功县)  海南藏族自治州(贵德县、同德县、兴海县、共和县、贵南县)

九江市(永修县、武宁县、共青城市、德安县、都昌县、庐山市、修水县、湖口县、浔阳区、瑞昌市、濂溪区、彭泽县、柴桑区)

自贡市(沿滩区、贡井区、富顺县、自流井区、荣县、大安区)

宜宾市(屏山县、高县、长宁县、兴文县、珙县、江安县、翠屏区、叙州区、南溪区、筠连县)

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

崇左市(龙州县、大新县、天等县、江州区、宁明县、凭祥市、扶绥县)

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

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、和硕县、若羌县、和静县、尉犁县、轮台县、博湖县、库尔勒市、且末县)

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

安庆市(宿松县、怀宁县、宜秀区、望江县、岳西县、太湖县、迎江区、大观区、潜山市、桐城市)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

丹东市(振兴区、振安区、宽甸满族自治县、凤城市、东港市、元宝区)

郴州市(苏仙区、安仁县、汝城县、嘉禾县、资兴市、宜章县、临武县、永兴县、桂阳县、桂东县、北湖区)

保山市(隆阳区、腾冲市、施甸县、龙陵县、昌宁县)

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

黄山市(休宁县、黟县、徽州区、黄山区、歙县、祁门县、屯溪区)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

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

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

营口市(站前区、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市、盖州市、老边区)

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晋中市(灵石县、榆次区、介休市、昔阳县、和顺县、左权县、太谷区、寿阳县、祁县、平遥县、榆社县)

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

张家口市(怀安县、沽源县、桥西区、万全区、崇礼区、下花园区、康保县、怀来县、桥东区、蔚县、赤城县、涿鹿县、尚义县、张北县、阳原县、宣化区)

海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)  洛阳市(涧西区、洛龙区、栾川县、宜阳县、汝阳县、洛宁县、老城区、新安县、偃师区、孟津区、嵩县、西工区、伊川县、瀍河回族区)

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

庆阳市(镇原县、合水县、宁县、华池县、正宁县、环县、西峰区、庆城县)

咸宁市(嘉鱼县、咸安区、通山县、崇阳县、通城县、赤壁市)南京市(雨花台区、栖霞区、高淳区、鼓楼区、六合区、建邺区、玄武区、江宁区、浦口区、溧水区、秦淮区)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、贞丰县、晴隆县、兴义市、兴仁市、安龙县、普安县、册亨县)  松原市(扶余市、乾安县、长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

梅州市(梅江区、大埔县、五华县、丰顺县、兴宁市、蕉岭县、梅县区、平远县)

泰安市(宁阳县、东平县、岱岳区、新泰市、泰山区、肥城市)

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景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)

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

东莞市

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

七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)

林芝市(察隅县、工布江达县、墨脱县、米林市、波密县、巴宜区、朗县)

通辽市(扎鲁特旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、霍林郭勒市、库伦旗、奈曼旗)

亳州市(蒙城县、涡阳县、谯城区、利辛县)

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

攀枝花市(仁和区、米易县、盐边县、东区、西区)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、船山区、大英县、安居区)

南宁市(良庆区、上林县、隆安县、宾阳县、西乡塘区、江南区、兴宁区、邕宁区、横州市、马山县、青秀区、武鸣区)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

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

　　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。