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金昌市(永昌县、金川区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)

嘉峪关市  临沧市(沧源佤族自治县、临翔区、云县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、永德县)

锦州市(太和区、凌海市、北镇市、古塔区、义县、凌河区、黑山县)

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

上饶市(余干县、广丰区、横峰县、万年县、弋阳县、婺源县、信州区、铅山县、鄱阳县、德兴市、广信区、玉山县)

海南藏族自治州(贵德县、同德县、共和县、贵南县、兴海县)  南充市(顺庆区、蓬安县、南部县、西充县、高坪区、营山县、嘉陵区、阆中市、仪陇县)

衡阳市(衡南县、蒸湘区、珠晖区、衡东县、耒阳市、常宁市、衡阳县、雁峰区、衡山县、石鼓区、南岳区、祁东县)

宿迁市(宿城区、泗阳县、泗洪县、宿豫区、沭阳县)

西宁市(城北区、城东区、湟中区、湟源县、城西区、大通回族土族自治县、城中区)

揭阳市(揭西县、揭东区、惠来县、榕城区、普宁市)

果洛藏族自治州(班玛县、久治县、玛多县、甘德县、达日县、玛沁县)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、德令哈市、都兰县、茫崖市、乌兰县、天峻县)

宿州市(泗县、灵璧县、萧县、埇桥区、砀山县)

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

钦州市(钦南区、钦北区、灵山县、浦北县)

林芝市(工布江达县、巴宜区、波密县、察隅县、墨脱县、米林市、朗县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

毕节市(黔西市、大方县、七星关区、纳雍县、赫章县、金沙县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县)

泸州市(龙马潭区、泸县、江阳区、叙永县、古蔺县、合江县、纳溪区)

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

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

黑河市(五大连池市、嫩江市、孙吴县、逊克县、爱辉区、北安市)

香港特别行政区

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

东营市(东营区、利津县、垦利区、河口区、广饶县)

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荆州市(沙市区、洪湖市、松滋市、荆州区、江陵县、监利市、石首市、公安县)

赤峰市(翁牛特旗、元宝山区、喀喇沁旗、宁城县、红山区、巴林左旗、林西县、松山区、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、巴林右旗)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

唐山市(乐亭县、滦南县、滦州市、丰南区、遵化市、迁安市、古冶区、丰润区、曹妃甸区、玉田县、路南区、路北区、迁西县、开平区)  玉溪市(通海县、易门县、江川区、峨山彝族自治县、红塔区、新平彝族傣族自治县、澄江市、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县)

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

鞍山市(千山区、铁西区、台安县、岫岩满族自治县、海城市、铁东区、立山区)

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

泰安市(肥城市、东平县、泰山区、新泰市、岱岳区、宁阳县)  白山市(靖宇县、浑江区、江源区、抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县)

荆门市(掇刀区、京山市、沙洋县、钟祥市、东宝区)

扬州市(邗江区、广陵区、高邮市、仪征市、江都区、宝应县)

驻马店市(西平县、驿城区、遂平县、汝南县、平舆县、泌阳县、新蔡县、正阳县、确山县、上蔡县)五指山市(陵水黎族自治县、东方市、琼海市、定安县、琼中黎族苗族自治县、万宁市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、屯昌县、临高县、乐东黎族自治县、文昌市、昌江黎族自治县)

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

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

辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)

广西壮族自治区

朔州市(平鲁区、山阴县、怀仁市、应县、朔城区、右玉县)

嘉兴市(桐乡市、平湖市、海宁市、秀洲区、海盐县、嘉善县、南湖区)

阳泉市(平定县、盂县、矿区、城区、郊区)

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

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

大同市(灵丘县、天镇县、新荣区、阳高县、浑源县、平城区、云冈区、左云县、广灵县、云州区)

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

三沙市(南沙区、西沙区)

崇左市(龙州县、江州区、凭祥市、天等县、宁明县、扶绥县、大新县)

常州市(钟楼区、天宁区、新北区、金坛区、溧阳市、武进区)

日喀则市(亚东县、聂拉木县、谢通门县、康马县、仁布县、萨迦县、白朗县、拉孜县、岗巴县、定结县、江孜县、昂仁县、仲巴县、南木林县、定日县、桑珠孜区、吉隆县、萨嘎县)

双鸭山市(四方台区、集贤县、尖山区、宝山区、岭东区、宝清县、友谊县、饶河县)

　　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。