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忻州市(静乐县、宁武县、忻府区、繁峙县、定襄县、偏关县、保德县、代县、五台县、原平市、五寨县、河曲县、神池县、岢岚县)
宁夏回族自治区
贵港市(港南区、港北区、桂平市、覃塘区、平南县)
临夏回族自治州(和政县、康乐县、临夏市、临夏县、东乡族自治县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县)
张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、普安县、册亨县、兴仁市、晴隆县、望谟县、安龙县、贞丰县)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
佛山市(禅城区、高明区、三水区、南海区、顺德区)
湛江市(吴川市、麻章区、廉江市、赤坎区、雷州市、霞山区、坡头区、徐闻县、遂溪县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
日喀则市(南木林县、聂拉木县、仁布县、仲巴县、康马县、萨迦县、昂仁县、萨嘎县、定日县、江孜县、岗巴县、亚东县、定结县、谢通门县、拉孜县、吉隆县、白朗县、桑珠孜区)
丹东市(振兴区、振安区、东港市、凤城市、元宝区、宽甸满族自治县)
济宁市(汶上县、任城区、微山县、邹城市、金乡县、嘉祥县、泗水县、梁山县、曲阜市、兖州区、鱼台县)
大庆市(肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、红岗区、林甸县、萨尔图区、让胡路区、龙凤区、大同区)
深圳市(龙岗区、福田区、龙华区、宝安区、南山区、罗湖区、坪山区、光明区、盐田区)
濮阳市(台前县、范县、清丰县、华龙区、濮阳县、南乐县)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、五原县、乌拉特后旗、临河区、磴口县、乌拉特中旗、杭锦后旗)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县、泽库县)
岳阳市(君山区、临湘市、岳阳楼区、华容县、岳阳县、平江县、汨罗市、湘阴县、云溪区)
商洛市(柞水县、山阳县、镇安县、洛南县、商南县、丹凤县、商州区)
太原市(清徐县、尖草坪区、娄烦县、小店区、杏花岭区、晋源区、阳曲县、迎泽区、古交市、万柏林区)
沈阳市(皇姑区、法库县、苏家屯区、辽中区、新民市、沈北新区、铁西区、于洪区、康平县、和平区、浑南区、沈河区、大东区)
新余市(渝水区、分宜县)
长治市(潞州区、上党区、沁源县、武乡县、平顺县、屯留区、潞城区、壶关县、黎城县、长子县、襄垣县、沁县)
文山壮族苗族自治州(西畴县、丘北县、马关县、富宁县、砚山县、文山市、麻栗坡县、广南县)
南充市(西充县、蓬安县、仪陇县、营山县、南部县、高坪区、嘉陵区、顺庆区、阆中市)
石河子市(白杨市、图木舒克市、可克达拉市、新星市、阿拉尔市、北屯市、昆玉市、五家渠市、铁门关市、双河市、胡杨河市)
衢州市(江山市、衢江区、开化县、常山县、柯城区、龙游县)
济南市(钢城区、天桥区、济阳区、历下区、历城区、商河县、槐荫区、章丘区、莱芜区、市中区、长清区、平阴县)
张掖市(肃南裕固族自治县、山丹县、临泽县、高台县、民乐县、甘州区)
澳门特别行政区
玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、通海县、易门县、红塔区、江川区、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县)
保定市(涞源县、博野县、雄县、曲阳县、清苑区、高阳县、定兴县、唐县、容城县、阜平县、徐水区、满城区、高碑店市、定州市、涿州市、竞秀区、顺平县、易县、莲池区、安国市、蠡县、望都县、涞水县、安新县)
河源市(龙川县、连平县、东源县、紫金县、源城区、和平县)
邯郸市(邱县、魏县、大名县、武安市、成安县、复兴区、涉县、丛台区、曲周县、永年区、峰峰矿区、鸡泽县、磁县、馆陶县、广平县、邯山区、临漳县、肥乡区)
来宾市(兴宾区、合山市、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县)
汕头市(潮南区、潮阳区、龙湖区、澄海区、濠江区、金平区、南澳县)
金昌市(永昌县、金川区)
三门峡市(湖滨区、卢氏县、义马市、灵宝市、陕州区、渑池县)
宜昌市(点军区、伍家岗区、兴山县、西陵区、猇亭区、夷陵区、远安县、当阳市、宜都市、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、秭归县、枝江市)
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上饶市(鄱阳县、万年县、横峰县、玉山县、广信区、余干县、广丰区、弋阳县、信州区、铅山县、婺源县、德兴市)
大连市(旅顺口区、瓦房店市、金州区、西岗区、庄河市、沙河口区、普兰店区、长海县、中山区、甘井子区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
楚雄彝族自治州(大姚县、武定县、楚雄市、永仁县、禄丰市、元谋县、牟定县、姚安县、南华县、双柏县)
白山市(长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、抚松县、江源区、浑江区)
合肥市(长丰县、巢湖市、肥东县、瑶海区、肥西县、包河区、庐江县、蜀山区、庐阳区)
东莞市
泸州市(古蔺县、龙马潭区、江阳区、叙永县、纳溪区、合江县、泸县)
南阳市(唐河县、内乡县、宛城区、桐柏县、淅川县、新野县、卧龙区、镇平县、邓州市、方城县、社旗县、南召县、西峡县)
苏州市(虎丘区、常熟市、吴中区、太仓市、吴江区、相城区、张家港市、姑苏区、昆山市)
周口市(淮阳区、项城市、商水县、西华县、郸城县、鹿邑县、扶沟县、太康县、沈丘县、川汇区)
承德市(围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、承德县、双桥区、宽城满族自治县、滦平县、双滦区、隆化县、平泉市、兴隆县)
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永州市(蓝山县、新田县、祁阳市、东安县、双牌县、道县、宁远县、冷水滩区、零陵区、江永县、江华瑶族自治县)
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鞍山市(台安县、千山区、海城市、岫岩满族自治县、铁西区、立山区、铁东区)
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滁州市(定远县、明光市、全椒县、南谯区、琅琊区、凤阳县、天长市、来安县)
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随州市(曾都区、随县、广水市)
阿克苏地区(新和县、乌什县、温宿县、阿瓦提县、拜城县、库车市、柯坪县、沙雅县、阿克苏市)
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凉山彝族自治州(会东县、金阳县、宁南县、木里藏族自治县、越西县、雷波县、美姑县、甘洛县、德昌县、会理市、喜德县、西昌市、昭觉县、普格县、盐源县、布拖县、冕宁县)
丽水市(龙泉市、缙云县、云和县、莲都区、庆元县、青田县、遂昌县、景宁畲族自治县、松阳县)
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白城市(大安市、洮北区、通榆县、洮南市、镇赉县)
塔城地区(裕民县、塔城市、乌苏市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、托里县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)
克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)
大理白族自治州(宾川县、云龙县、永平县、鹤庆县、祥云县、弥渡县、漾濞彝族自治县、剑川县、巍山彝族回族自治县、大理市、洱源县、南涧彝族自治县)
吉安市(井冈山市、泰和县、遂川县、峡江县、永丰县、吉安县、新干县、青原区、安福县、万安县、吉州区、永新县、吉水县)
北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、昌吉市、呼图壁县、奇台县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县)
辽阳市(白塔区、辽阳县、宏伟区、灯塔市、文圣区、弓长岭区、太子河区)
黄冈市(团风县、红安县、武穴市、黄梅县、浠水县、蕲春县、麻城市、英山县、黄州区、罗田县)
孝感市(安陆市、汉川市、孝南区、孝昌县、应城市、云梦县、大悟县)
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。
新闻结尾
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