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铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)

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

芜湖市(南陵县、繁昌区、弋江区、无为市、鸠江区、湾沚区、镜湖区)  营口市(鲅鱼圈区、老边区、盖州市、站前区、大石桥市、西市区)

固原市(西吉县、彭阳县、隆德县、泾源县、原州区)

德州市(临邑县、陵城区、德城区、禹城市、夏津县、齐河县、乐陵市、宁津县、武城县、平原县、庆云县)

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

昆明市(盘龙区、嵩明县、东川区、石林彝族自治县、安宁市、呈贡区、宜良县、官渡区、富民县、晋宁区、西山区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、五华区)  七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)

金华市(浦江县、兰溪市、武义县、婺城区、永康市、东阳市、金东区、义乌市、磐安县)

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

玉溪市(华宁县、易门县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、红塔区、江川区、通海县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县)

马鞍山市(含山县、和县、当涂县、花山区、雨山区、博望区)

铁岭市(铁岭县、西丰县、调兵山市、开原市、银州区、清河区、昌图县)

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

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

邯郸市(永年区、大名县、复兴区、峰峰矿区、武安市、馆陶县、广平县、磁县、邯山区、肥乡区、丛台区、成安县、魏县、邱县、临漳县、鸡泽县、涉县、曲周县)

绍兴市(越城区、上虞区、诸暨市、新昌县、柯桥区、嵊州市)

泰安市(宁阳县、东平县、新泰市、泰山区、岱岳区、肥城市)

连云港市(灌南县、赣榆区、东海县、连云区、海州区、灌云县)

湘潭市(岳塘区、湘乡市、雨湖区、湘潭县、韶山市)

南通市(崇川区、启东市、海门区、通州区、海安市、如东县、如皋市)

本溪市(明山区、平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、溪湖区、南芬区)

乌兰察布市(卓资县、化德县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、集宁区、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、凉城县、商都县、丰镇市、兴和县)

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

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

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

阜阳市(颍泉区、颍州区、颍上县、界首市、颍东区、阜南县、太和县、临泉县)

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商丘市(睢县、虞城县、梁园区、宁陵县、夏邑县、睢阳区、柘城县、民权县、永城市)

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

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

雅安市(宝兴县、荥经县、名山区、雨城区、石棉县、汉源县、芦山县、天全县)  石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

合肥市(瑶海区、庐阳区、包河区、肥西县、巢湖市、蜀山区、长丰县、肥东县、庐江县)

枣庄市(薛城区、滕州市、台儿庄区、山亭区、市中区、峄城区)

延安市(洛川县、富县、吴起县、安塞区、黄陵县、宜川县、宝塔区、志丹县、子长市、黄龙县、延川县、甘泉县、延长县)天水市(秦州区、秦安县、甘谷县、张家川回族自治县、麦积区、武山县、清水县)

怀化市(靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、鹤城区、辰溪县、会同县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、溆浦县、通道侗族自治县、中方县、沅陵县、洪江市)  鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

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

河源市(紫金县、东源县、和平县、连平县、源城区、龙川县)

哈尔滨市(松北区、香坊区、道外区、方正县、平房区、南岗区、巴彦县、五常市、道里区、通河县、延寿县、双城区、阿城区、依兰县、呼兰区、宾县、木兰县、尚志市)陇南市(武都区、成县、西和县、两当县、礼县、宕昌县、徽县、康县、文县)

丽水市(缙云县、云和县、遂昌县、景宁畲族自治县、庆元县、青田县、松阳县、龙泉市、莲都区)

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

泰州市(高港区、兴化市、靖江市、姜堰区、泰兴市、海陵区)

白山市(长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市、浑江区、靖宇县、江源区)

渭南市(白水县、潼关县、富平县、蒲城县、华州区、华阴市、临渭区、澄城县、合阳县、大荔县、韩城市)

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

山南市(扎囊县、错那市、洛扎县、曲松县、乃东区、加查县、琼结县、隆子县、浪卡子县、桑日县、贡嘎县、措美县)

伊春市(汤旺县、丰林县、铁力市、友好区、伊美区、金林区、南岔县、大箐山县、嘉荫县、乌翠区)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、乌兰县、德令哈市、格尔木市、都兰县)

克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区)

益阳市(南县、安化县、沅江市、赫山区、桃江县、资阳区)

朔州市(山阴县、怀仁市、平鲁区、应县、朔城区、右玉县)

铜仁市(沿河土家族自治县、万山区、思南县、碧江区、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、德江县、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县)

吉林市(磐石市、永吉县、蛟河市、昌邑区、桦甸市、龙潭区、船营区、丰满区、舒兰市)

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

黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、丹寨县、榕江县、施秉县、雷山县、台江县、黄平县、麻江县、凯里市、三穗县、镇远县、从江县、岑巩县、剑河县、天柱县、黎平县)

　　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。