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十堰市(竹山县、茅箭区、竹溪县、丹江口市、郧西县、张湾区、郧阳区、房县)

马鞍山市(当涂县、和县、雨山区、博望区、花山区、含山县)

宿州市(萧县、灵璧县、泗县、埇桥区、砀山县)

晋中市(祁县、和顺县、榆次区、寿阳县、昔阳县、平遥县、灵石县、左权县、榆社县、介休市、太谷区)  临沂市(郯城县、费县、河东区、蒙阴县、兰山区、平邑县、临沭县、兰陵县、沂水县、沂南县、罗庄区、莒南县)

西藏自治区

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

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

张掖市(临泽县、山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县、高台县、民乐县)  吴忠市(同心县、利通区、盐池县、红寺堡区、青铜峡市)

嘉兴市(嘉善县、海宁市、南湖区、秀洲区、平湖市、桐乡市、海盐县)

达州市(开江县、宣汉县、大竹县、渠县、通川区、达川区、万源市)

铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)

梅州市(五华县、梅江区、梅县区、平远县、丰顺县、兴宁市、大埔县、蕉岭县)

河池市(罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、凤山县、天峨县、南丹县、宜州区)

阿坝藏族羌族自治州(理县、若尔盖县、壤塘县、金川县、汶川县、红原县、马尔康市、九寨沟县、黑水县、阿坝县、小金县、茂县、松潘县)

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

丽水市(景宁畲族自治县、缙云县、龙泉市、松阳县、莲都区、云和县、青田县、庆元县、遂昌县)

遂宁市(大英县、射洪市、安居区、蓬溪县、船山区)

内江市(市中区、东兴区、资中县、隆昌市、威远县)

巴中市(通江县、恩阳区、南江县、平昌县、巴州区)

石河子市(可克达拉市、图木舒克市、五家渠市、双河市、白杨市、昆玉市、北屯市、铁门关市、新星市、阿拉尔市、胡杨河市)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

绍兴市(越城区、柯桥区、诸暨市、新昌县、上虞区、嵊州市)

广安市(岳池县、邻水县、华蓥市、广安区、武胜县、前锋区)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、普安县、贞丰县、安龙县、晴隆县、望谟县、兴仁市、册亨县)

湖州市(长兴县、德清县、安吉县、南浔区、吴兴区)

咸宁市(赤壁市、通山县、咸安区、通城县、崇阳县、嘉鱼县)

北京市(石景山区、密云区、通州区、延庆区、门头沟区、平谷区、房山区、顺义区、朝阳区、怀柔区、东城区、海淀区、西城区、昌平区、丰台区、大兴区)

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临夏回族自治州(永靖县、临夏市、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、东乡族自治县、广河县、临夏县)

随州市(曾都区、广水市、随县)

许昌市(鄢陵县、长葛市、魏都区、建安区、襄城县、禹州市)

梧州市(苍梧县、蒙山县、龙圩区、万秀区、藤县、岑溪市、长洲区)  新乡市(获嘉县、红旗区、卫辉市、新乡县、长垣市、牧野区、凤泉区、封丘县、延津县、辉县市、卫滨区、原阳县)

孝感市(安陆市、孝昌县、大悟县、云梦县、孝南区、汉川市、应城市)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、乌兰县、格尔木市、茫崖市、天峻县)

株洲市(芦淞区、攸县、石峰区、炎陵县、荷塘区、渌口区、天元区、醴陵市、茶陵县)天水市(秦安县、张家川回族自治县、秦州区、清水县、甘谷县、麦积区、武山县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)  莆田市(仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区、涵江区)

九江市(永修县、瑞昌市、都昌县、濂溪区、修水县、柴桑区、武宁县、彭泽县、湖口县、共青城市、德安县、庐山市、浔阳区)

乐山市(峨眉山市、马边彝族自治县、沐川县、金口河区、峨边彝族自治县、五通桥区、市中区、沙湾区、夹江县、犍为县、井研县)

乌鲁木齐市(沙依巴克区、新市区、水磨沟区、米东区、天山区、头屯河区、达坂城区、乌鲁木齐县)保山市(施甸县、昌宁县、龙陵县、腾冲市、隆阳区)

漯河市(郾城区、源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县)

常州市(武进区、钟楼区、天宁区、新北区、溧阳市、金坛区)

南阳市(西峡县、唐河县、桐柏县、新野县、镇平县、淅川县、南召县、宛城区、内乡县、方城县、卧龙区、社旗县、邓州市)

玉林市(陆川县、北流市、容县、玉州区、兴业县、福绵区、博白县)

合肥市(庐江县、蜀山区、长丰县、肥东县、庐阳区、巢湖市、肥西县、包河区、瑶海区)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

滁州市(明光市、天长市、全椒县、定远县、南谯区、凤阳县、琅琊区、来安县)

庆阳市(镇原县、西峰区、华池县、庆城县、合水县、正宁县、宁县、环县)

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

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

开封市(禹王台区、兰考县、龙亭区、杞县、鼓楼区、祥符区、尉氏县、顺河回族区、通许县)

连云港市(灌南县、赣榆区、连云区、灌云县、东海县、海州区)

新疆维吾尔自治区

玉溪市(新平彝族傣族自治县、红塔区、通海县、江川区、华宁县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、峨山彝族自治县)

三门峡市(陕州区、义马市、渑池县、卢氏县、湖滨区、灵宝市)

抚州市(南城县、临川区、乐安县、广昌县、崇仁县、宜黄县、东乡区、金溪县、黎川县、资溪县、南丰县)

　　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。