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

台州市(黄岩区、仙居县、玉环市、温岭市、路桥区、椒江区、三门县、临海市、天台县)

绵阳市(盐亭县、北川羌族自治县、三台县、涪城区、平武县、梓潼县、安州区、游仙区、江油市)

贵港市(桂平市、覃塘区、港南区、港北区、平南县)  文山壮族苗族自治州(马关县、富宁县、文山市、广南县、麻栗坡县、丘北县、西畴县、砚山县)

莆田市(仙游县、秀屿区、城厢区、荔城区、涵江区)

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

七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)

安康市(岚皋县、旬阳市、石泉县、汉阴县、汉滨区、平利县、宁陕县、紫阳县、镇坪县、白河县)  朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、朝阳县、凌源市、龙城区、建平县、双塔区)

泰州市(姜堰区、兴化市、海陵区、高港区、靖江市、泰兴市)

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

昭通市(鲁甸县、彝良县、昭阳区、永善县、大关县、盐津县、巧家县、威信县、镇雄县、水富市、绥江县)

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

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

百色市(德保县、田阳区、隆林各族自治县、田东县、乐业县、西林县、田林县、那坡县、平果市、靖西市、凌云县、右江区)

南通市(启东市、如皋市、通州区、崇川区、如东县、海安市、海门区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

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

阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)

巴彦淖尔市(五原县、磴口县、乌拉特后旗、乌拉特中旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特前旗)

孝感市(汉川市、大悟县、孝南区、云梦县、安陆市、应城市、孝昌县)

白银市(景泰县、靖远县、白银区、会宁县、平川区)

肇庆市(鼎湖区、四会市、广宁县、封开县、高要区、怀集县、端州区、德庆县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

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

达州市(通川区、达川区、万源市、宣汉县、大竹县、开江县、渠县)

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贵阳市(修文县、花溪区、云岩区、乌当区、息烽县、南明区、观山湖区、白云区、清镇市、开阳县)

湘西土家族苗族自治州(吉首市、古丈县、保靖县、凤凰县、花垣县、泸溪县、龙山县、永顺县)

银川市(金凤区、永宁县、西夏区、灵武市、贺兰县、兴庆区)

本溪市(溪湖区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区、明山区、平山区)  西安市(鄠邑区、阎良区、长安区、高陵区、碑林区、未央区、新城区、莲湖区、雁塔区、灞桥区、周至县、临潼区、蓝田县)

抚顺市(新抚区、抚顺县、顺城区、望花区、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区)

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

庆阳市(合水县、环县、华池县、庆城县、宁县、西峰区、正宁县、镇原县)镇江市(丹徒区、丹阳市、扬中市、京口区、润州区、句容市)

常德市(安乡县、武陵区、汉寿县、鼎城区、桃源县、津市市、临澧县、石门县、澧县)  洛阳市(西工区、汝阳县、新安县、宜阳县、孟津区、洛龙区、涧西区、瀍河回族区、洛宁县、老城区、栾川县、伊川县、嵩县、偃师区)

吕梁市(离石区、柳林县、交城县、临县、文水县、孝义市、方山县、中阳县、汾阳市、岚县、交口县、石楼县、兴县)

黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县)

漯河市(临颍县、舞阳县、召陵区、源汇区、郾城区)濮阳市(范县、清丰县、南乐县、濮阳县、台前县、华龙区)

黄山市(黟县、祁门县、屯溪区、徽州区、休宁县、歙县、黄山区)

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

泉州市(石狮市、丰泽区、晋江市、惠安县、泉港区、永春县、安溪县、鲤城区、德化县、洛江区、南安市、金门县)

桂林市(平乐县、秀峰区、灌阳县、全州县、灵川县、象山区、临桂区、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、七星区、资源县、荔浦市、阳朔县、雁山区、永福县、兴安县、叠彩区)

常州市(新北区、武进区、钟楼区、金坛区、天宁区、溧阳市)

通化市(通化县、二道江区、辉南县、东昌区、集安市、柳河县、梅河口市)

阿里地区(噶尔县、普兰县、日土县、改则县、革吉县、措勤县、札达县)

西藏自治区

淄博市(张店区、沂源县、淄川区、高青县、临淄区、周村区、博山区、桓台县)

商洛市(洛南县、镇安县、商州区、山阳县、柞水县、丹凤县、商南县)

三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

崇左市(宁明县、大新县、江州区、龙州县、扶绥县、天等县、凭祥市)

北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)

朔州市(应县、朔城区、右玉县、怀仁市、山阴县、平鲁区)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

衡水市(阜城县、故城县、武强县、安平县、深州市、冀州区、武邑县、枣强县、景县、饶阳县、桃城区)

　　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。