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玉树藏族自治州(杂多县、曲麻莱县、称多县、囊谦县、治多县、玉树市)

南通市(如东县、海门区、启东市、如皋市、崇川区、海安市、通州区)

辽阳市(灯塔市、太子河区、弓长岭区、白塔区、文圣区、宏伟区、辽阳县)  怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县)

昌吉回族自治州(吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、阜康市、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、玛纳斯县)

儋州市

那曲市(索县、双湖县、安多县、聂荣县、比如县、班戈县、申扎县、尼玛县、色尼区、嘉黎县、巴青县)

遵义市(湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、赤水市、桐梓县、凤冈县、习水县、仁怀市、余庆县、正安县、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、播州区)  厦门市(海沧区、同安区、湖里区、思明区、集美区、翔安区)

许昌市(长葛市、襄城县、建安区、禹州市、魏都区、鄢陵县)

白银市(靖远县、会宁县、白银区、景泰县、平川区)

林芝市(墨脱县、察隅县、朗县、米林市、波密县、工布江达县、巴宜区)

日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)

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

泰安市(肥城市、新泰市、宁阳县、泰山区、岱岳区、东平县)

巴中市(平昌县、恩阳区、通江县、巴州区、南江县)

新疆维吾尔自治区

吉安市(新干县、万安县、吉水县、永新县、吉州区、永丰县、安福县、吉安县、井冈山市、峡江县、遂川县、青原区、泰和县)

济南市(章丘区、平阴县、历城区、天桥区、钢城区、莱芜区、市中区、历下区、济阳区、商河县、长清区、槐荫区)

曲靖市(宣威市、会泽县、马龙区、富源县、罗平县、麒麟区、陆良县、沾益区、师宗县)

韶关市(翁源县、曲江区、乳源瑶族自治县、武江区、乐昌市、新丰县、仁化县、浈江区、始兴县、南雄市)

长治市(沁县、襄垣县、平顺县、潞州区、上党区、沁源县、壶关县、黎城县、武乡县、潞城区、屯留区、长子县)

沈阳市(沈北新区、铁西区、大东区、浑南区、皇姑区、和平区、康平县、新民市、苏家屯区、法库县、辽中区、于洪区、沈河区)

黄山市(祁门县、黟县、屯溪区、歙县、休宁县、黄山区、徽州区)

长春市(宽城区、双阳区、公主岭市、朝阳区、南关区、农安县、绿园区、榆树市、九台区、德惠市、二道区)

通化市(东昌区、通化县、柳河县、二道江区、辉南县、梅河口市、集安市)

营口市(大石桥市、盖州市、老边区、鲅鱼圈区、西市区、站前区)

漳州市(长泰区、云霄县、芗城区、平和县、华安县、漳浦县、诏安县、龙海区、东山县、龙文区、南靖县)

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海东市(平安区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县)

咸宁市(通山县、赤壁市、崇阳县、通城县、嘉鱼县、咸安区)

崇左市(龙州县、大新县、天等县、凭祥市、扶绥县、江州区、宁明县)

嘉峪关市  大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

广西壮族自治区

四平市(铁东区、梨树县、双辽市、铁西区、伊通满族自治县)

阜阳市(颍泉区、太和县、界首市、颍东区、临泉县、颍州区、阜南县、颍上县)上海市(青浦区、嘉定区、松江区、奉贤区、浦东新区、金山区、虹口区、徐汇区、普陀区、长宁区、宝山区、杨浦区、黄浦区、静安区、崇明区、闵行区)

常德市(鼎城区、澧县、汉寿县、石门县、桃源县、安乡县、津市市、临澧县、武陵区)  昆明市(晋宁区、宜良县、石林彝族自治县、盘龙区、安宁市、富民县、寻甸回族彝族自治县、西山区、呈贡区、东川区、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、五华区、嵩明县)

达州市(宣汉县、大竹县、渠县、通川区、万源市、达川区、开江县)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

玉林市(北流市、博白县、兴业县、玉州区、陆川县、容县、福绵区)盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

绍兴市(上虞区、越城区、嵊州市、新昌县、柯桥区、诸暨市)

平凉市(崆峒区、泾川县、灵台县、庄浪县、崇信县、华亭市、静宁县)

舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)

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

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

六安市(霍山县、霍邱县、裕安区、金寨县、舒城县、叶集区、金安区)

三明市(沙县区、大田县、清流县、明溪县、建宁县、永安市、将乐县、尤溪县、宁化县、三元区、泰宁县)

内蒙古自治区

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

茂名市(化州市、信宜市、高州市、茂南区、电白区)

呼伦贝尔市(满洲里市、新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、根河市、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、牙克石市、海拉尔区、阿荣旗、扎兰屯市、鄂温克族自治旗)

甘南藏族自治州(玛曲县、碌曲县、迭部县、夏河县、合作市、卓尼县、临潭县、舟曲县)

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

滨州市(邹平市、滨城区、无棣县、博兴县、阳信县、沾化区、惠民县)

西藏自治区

宝鸡市(太白县、岐山县、眉县、扶风县、凤县、渭滨区、麟游县、千阳县、金台区、陈仓区、陇县、凤翔区)

　　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。