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咸阳市(礼泉县、兴平市、旬邑县、秦都区、淳化县、长武县、武功县、三原县、渭城区、永寿县、泾阳县、乾县、彬州市、杨陵区)
双鸭山市(岭东区、宝清县、尖山区、饶河县、四方台区、友谊县、集贤县、宝山区)
绵阳市(梓潼县、盐亭县、江油市、三台县、北川羌族自治县、安州区、平武县、游仙区、涪城区)
石河子市(图木舒克市、新星市、五家渠市、昆玉市、阿拉尔市、可克达拉市、双河市、北屯市、铁门关市、胡杨河市、白杨市)
鄂尔多斯市(康巴什区、鄂托克前旗、鄂托克旗、准格尔旗、达拉特旗、东胜区、杭锦旗、乌审旗、伊金霍洛旗)
韶关市(乐昌市、始兴县、仁化县、浈江区、南雄市、武江区、翁源县、乳源瑶族自治县、曲江区、新丰县)
通化市(柳河县、辉南县、东昌区、通化县、二道江区、集安市、梅河口市)
衡阳市(石鼓区、耒阳市、衡山县、衡南县、南岳区、蒸湘区、珠晖区、祁东县、衡东县、衡阳县、常宁市、雁峰区)
芜湖市(镜湖区、繁昌区、南陵县、鸠江区、无为市、弋江区、湾沚区)
南阳市(邓州市、方城县、内乡县、新野县、淅川县、西峡县、卧龙区、宛城区、桐柏县、社旗县、镇平县、南召县、唐河县)
五指山市(文昌市、东方市、白沙黎族自治县、定安县、屯昌县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、万宁市、琼海市、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县、澄迈县)
菏泽市(牡丹区、曹县、郓城县、成武县、定陶区、巨野县、东明县、单县、鄄城县)
玉溪市(红塔区、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、峨山彝族自治县、华宁县、江川区、通海县、易门县)
日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)
绥化市(肇东市、庆安县、海伦市、绥棱县、兰西县、安达市、望奎县、北林区、明水县、青冈县)
怀化市(新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、溆浦县、沅陵县、会同县、中方县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、鹤城区)
赤峰市(巴林右旗、巴林左旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、喀喇沁旗、松山区、元宝山区、林西县、宁城县、翁牛特旗、克什克腾旗)
白城市(通榆县、洮北区、大安市、洮南市、镇赉县)
眉山市(丹棱县、仁寿县、洪雅县、青神县、东坡区、彭山区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、祥云县、洱源县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、云龙县、大理市、漾濞彝族自治县、剑川县、宾川县、永平县、弥渡县)
蚌埠市(淮上区、固镇县、禹会区、五河县、龙子湖区、怀远县、蚌山区)
钦州市(钦北区、钦南区、灵山县、浦北县)
淮安市(涟水县、淮安区、金湖县、洪泽区、盱眙县、淮阴区、清江浦区)
日喀则市(白朗县、江孜县、谢通门县、仁布县、康马县、桑珠孜区、定结县、仲巴县、昂仁县、萨迦县、拉孜县、南木林县、亚东县、萨嘎县、定日县、聂拉木县、吉隆县、岗巴县)
平凉市(静宁县、崆峒区、灵台县、泾川县、庄浪县、华亭市、崇信县)
阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)
丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县、古城区)
塔城地区(托里县、乌苏市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、沙湾市、额敏县)
齐齐哈尔市(依安县、克山县、讷河市、富裕县、克东县、富拉尔基区、龙江县、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、甘南县、拜泉县、碾子山区、昂昂溪区、铁锋区、建华区、泰来县)
凉山彝族自治州(会理市、会东县、布拖县、金阳县、木里藏族自治县、冕宁县、盐源县、昭觉县、西昌市、越西县、宁南县、甘洛县、普格县、德昌县、美姑县、雷波县、喜德县)
池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)
新疆维吾尔自治区
遵义市(正安县、汇川区、赤水市、红花岗区、习水县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、播州区、余庆县、仁怀市、桐梓县)
沈阳市(法库县、于洪区、苏家屯区、新民市、辽中区、沈北新区、大东区、皇姑区、沈河区、和平区、铁西区、康平县、浑南区)
株洲市(醴陵市、天元区、芦淞区、荷塘区、攸县、茶陵县、石峰区、渌口区、炎陵县)
运城市(新绛县、平陆县、临猗县、闻喜县、盐湖区、芮城县、绛县、垣曲县、万荣县、永济市、夏县、河津市、稷山县)
安庆市(大观区、岳西县、怀宁县、潜山市、太湖县、望江县、宜秀区、桐城市、迎江区、宿松县)
普洱市(澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
商洛市(镇安县、山阳县、商州区、商南县、丹凤县、柞水县、洛南县)
贵阳市(云岩区、白云区、修文县、清镇市、息烽县、乌当区、南明区、观山湖区、开阳县、花溪区)
张掖市(甘州区、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县、民乐县)
张家口市(崇礼区、下花园区、沽源县、宣化区、蔚县、赤城县、涿鹿县、万全区、桥东区、康保县、尚义县、张北县、阳原县、怀来县、桥西区、怀安县)
本溪市(明山区、桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、平山区)
玉林市(玉州区、北流市、博白县、陆川县、福绵区、容县、兴业县)
衡水市(故城县、饶阳县、武邑县、安平县、武强县、景县、桃城区、阜城县、枣强县、深州市、冀州区)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
西宁市(城西区、湟源县、城中区、城北区、大通回族土族自治县、湟中区、城东区)
昌都市(芒康县、贡觉县、类乌齐县、边坝县、察雅县、八宿县、左贡县、丁青县、洛隆县、卡若区、江达县)
海南藏族自治州(贵德县、兴海县、同德县、贵南县、共和县)
天水市(甘谷县、张家川回族自治县、秦安县、武山县、秦州区、麦积区、清水县)
镇江市(丹徒区、句容市、扬中市、润州区、丹阳市、京口区)
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果洛藏族自治州(甘德县、玛多县、班玛县、久治县、达日县、玛沁县)
济南市(章丘区、历城区、钢城区、历下区、长清区、槐荫区、市中区、济阳区、莱芜区、天桥区、商河县、平阴县)
兰州市(七里河区、榆中县、永登县、皋兰县、安宁区、西固区、城关区、红古区)
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保定市(徐水区、清苑区、蠡县、博野县、莲池区、涞源县、高碑店市、安新县、雄县、涿州市、涞水县、顺平县、唐县、容城县、竞秀区、安国市、曲阳县、望都县、定兴县、阜平县、定州市、易县、满城区、高阳县)
烟台市(栖霞市、莱山区、福山区、莱阳市、招远市、牟平区、芝罘区、蓬莱区、龙口市、莱州市、海阳市)
安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县)
林芝市(察隅县、墨脱县、巴宜区、工布江达县、波密县、米林市、朗县)
宜昌市(宜都市、夷陵区、枝江市、西陵区、远安县、伍家岗区、长阳土家族自治县、兴山县、五峰土家族自治县、当阳市、猇亭区、点军区、秭归县)
娄底市(双峰县、新化县、涟源市、娄星区、冷水江市)
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。
新闻结尾
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