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滨州市(博兴县、无棣县、惠民县、沾化区、滨城区、邹平市、阳信县)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、韶山市、湘乡市、岳塘区)
昌都市(江达县、左贡县、贡觉县、芒康县、丁青县、卡若区、察雅县、洛隆县、八宿县、类乌齐县、边坝县)
长春市(南关区、九台区、双阳区、朝阳区、农安县、榆树市、二道区、宽城区、德惠市、绿园区、公主岭市)
遵义市(桐梓县、湄潭县、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、仁怀市、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、正安县、红花岗区、播州区、汇川区、绥阳县、赤水市)
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眉山市(丹棱县、青神县、彭山区、东坡区、洪雅县、仁寿县)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
达州市(通川区、大竹县、万源市、宣汉县、渠县、达川区、开江县)
厦门市(同安区、湖里区、翔安区、思明区、集美区、海沧区)
白山市(长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、江源区、抚松县、临江市)
锡林郭勒盟(镶黄旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、正蓝旗、太仆寺旗、二连浩特市、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、多伦县、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗)
濮阳市(华龙区、南乐县、范县、台前县、清丰县、濮阳县)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、陇川县、瑞丽市、梁河县)
杭州市(萧山区、临平区、西湖区、钱塘区、滨江区、余杭区、桐庐县、淳安县、拱墅区、富阳区、上城区、临安区、建德市)
澳门特别行政区
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、龙城区、凌源市、北票市、双塔区、朝阳县)
阿里地区(革吉县、噶尔县、改则县、普兰县、札达县、措勤县、日土县)
拉萨市(林周县、曲水县、城关区、堆龙德庆区、当雄县、墨竹工卡县、尼木县、达孜区)
五指山市(东方市、白沙黎族自治县、澄迈县、文昌市、临高县、昌江黎族自治县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、万宁市、琼中黎族苗族自治县、定安县、陵水黎族自治县)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、乌审旗、准格尔旗、康巴什区、伊金霍洛旗、达拉特旗、鄂托克旗、杭锦旗、东胜区)
崇左市(凭祥市、江州区、大新县、宁明县、天等县、扶绥县、龙州县)
芜湖市(镜湖区、南陵县、湾沚区、鸠江区、繁昌区、弋江区、无为市)
郑州市(荥阳市、中牟县、巩义市、管城回族区、新密市、金水区、中原区、登封市、新郑市、上街区、二七区、惠济区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、沙湾市、托里县、塔城市、额敏县、乌苏市)
襄阳市(保康县、枣阳市、南漳县、老河口市、谷城县、襄城区、樊城区、宜城市、襄州区)
宁波市(奉化区、镇海区、海曙区、余姚市、慈溪市、鄞州区、北仑区、江北区、象山县、宁海县)
通化市(二道江区、梅河口市、集安市、辉南县、柳河县、东昌区、通化县)
保山市(昌宁县、施甸县、隆阳区、龙陵县、腾冲市)
宜春市(高安市、袁州区、樟树市、铜鼓县、靖安县、宜丰县、丰城市、奉新县、上高县、万载县)
鹤岗市(东山区、工农区、萝北县、兴安区、绥滨县、兴山区、南山区、向阳区)
三门峡市(卢氏县、渑池县、灵宝市、义马市、陕州区、湖滨区)
阳泉市(矿区、平定县、郊区、城区、盂县)
黑河市(北安市、嫩江市、孙吴县、爱辉区、五大连池市、逊克县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、凤凰县、保靖县、泸溪县、龙山县、花垣县、古丈县、吉首市)
黄冈市(罗田县、英山县、黄梅县、团风县、黄州区、武穴市、浠水县、麻城市、蕲春县、红安县)
滁州市(琅琊区、全椒县、明光市、南谯区、定远县、凤阳县、来安县、天长市)
柳州市(融安县、柳南区、柳北区、鹿寨县、三江侗族自治县、城中区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳城县、柳江区)
商洛市(商南县、山阳县、洛南县、丹凤县、镇安县、商州区、柞水县)
岳阳市(君山区、汨罗市、华容县、云溪区、湘阴县、岳阳县、临湘市、岳阳楼区、平江县)
哈尔滨市(木兰县、依兰县、尚志市、南岗区、巴彦县、通河县、道里区、延寿县、阿城区、香坊区、宾县、双城区、呼兰区、五常市、松北区、方正县、平房区、道外区)
铁岭市(西丰县、昌图县、铁岭县、开原市、清河区、银州区、调兵山市)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、兴仁市、普安县、安龙县、晴隆县、兴义市、望谟县、册亨县)
海南藏族自治州(同德县、贵德县、兴海县、贵南县、共和县)
玉林市(兴业县、北流市、陆川县、博白县、玉州区、容县、福绵区)
西宁市(湟中区、城东区、湟源县、城西区、城中区、大通回族土族自治县、城北区)
榆林市(米脂县、定边县、佳县、神木市、靖边县、清涧县、府谷县、子洲县、吴堡县、横山区、绥德县、榆阳区)
临夏回族自治州(康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、和政县、临夏市、临夏县、广河县、永靖县)
嘉兴市(南湖区、海宁市、海盐县、桐乡市、秀洲区、嘉善县、平湖市)
吉安市(永丰县、吉州区、吉水县、青原区、泰和县、安福县、井冈山市、新干县、吉安县、万安县、遂川县、永新县、峡江县)
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汉中市(勉县、留坝县、洋县、镇巴县、宁强县、略阳县、佛坪县、南郑区、西乡县、城固县、汉台区)
赣州市(章贡区、赣县区、寻乌县、会昌县、崇义县、信丰县、上犹县、全南县、于都县、安远县、兴国县、石城县、定南县、瑞金市、大余县、龙南市、南康区、宁都县)
淄博市(高青县、周村区、沂源县、淄川区、桓台县、博山区、张店区、临淄区)
青岛市(莱西市、市北区、胶州市、即墨区、市南区、城阳区、李沧区、平度市、崂山区、黄岛区)
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保定市(高阳县、高碑店市、竞秀区、容城县、安新县、安国市、清苑区、涞水县、望都县、徐水区、定兴县、涞源县、蠡县、阜平县、易县、定州市、曲阳县、顺平县、莲池区、博野县、雄县、涿州市、满城区、唐县)
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沧州市(青县、运河区、泊头市、肃宁县、盐山县、南皮县、献县、东光县、海兴县、吴桥县、黄骅市、河间市、孟村回族自治县、任丘市、沧县、新华区)
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海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)
晋城市(阳城县、泽州县、陵川县、城区、沁水县、高平市)
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甘孜藏族自治州(九龙县、色达县、白玉县、德格县、新龙县、乡城县、道孚县、炉霍县、雅江县、稻城县、得荣县、康定市、巴塘县、石渠县、丹巴县、泸定县、甘孜县、理塘县)
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鸡西市(密山市、恒山区、鸡东县、城子河区、麻山区、鸡冠区、梨树区、虎林市、滴道区)
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南阳市(桐柏县、内乡县、邓州市、南召县、唐河县、镇平县、方城县、新野县、淅川县、卧龙区、社旗县、西峡县、宛城区)
广安市(岳池县、武胜县、华蓥市、前锋区、广安区、邻水县)
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中山市
广西壮族自治区
抚州市(南丰县、黎川县、广昌县、东乡区、乐安县、资溪县、金溪县、宜黄县、崇仁县、南城县、临川区)
宝鸡市(麟游县、凤县、太白县、陈仓区、千阳县、扶风县、岐山县、眉县、金台区、渭滨区、凤翔区、陇县)
吉林市(永吉县、船营区、昌邑区、丰满区、龙潭区、舒兰市、磐石市、桦甸市、蛟河市)
三沙市(西沙区、南沙区)
铜陵市(枞阳县、铜官区、郊区、义安区)
惠州市(惠城区、龙门县、惠东县、惠阳区、博罗县)
金华市(永康市、东阳市、磐安县、武义县、金东区、义乌市、浦江县、婺城区、兰溪市)
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江门市(江海区、恩平市、台山市、蓬江区、开平市、新会区、鹤山市)
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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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