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拉萨市(曲水县、尼木县、堆龙德庆区、达孜区、城关区、墨竹工卡县、当雄县、林周县)

南平市(政和县、延平区、光泽县、顺昌县、建瓯市、松溪县、武夷山市、建阳区、浦城县、邵武市)

潍坊市(寒亭区、诸城市、寿光市、高密市、奎文区、临朐县、青州市、坊子区、昌乐县、昌邑市、潍城区、安丘市)

本溪市(本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、明山区、南芬区、溪湖区)  丽水市(云和县、龙泉市、莲都区、松阳县、庆元县、青田县、缙云县、景宁畲族自治县、遂昌县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

淮安市(洪泽区、淮安区、涟水县、金湖县、淮阴区、盱眙县、清江浦区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

南通市(启东市、通州区、崇川区、海门区、海安市、如东县、如皋市)  南充市(仪陇县、蓬安县、嘉陵区、顺庆区、营山县、阆中市、高坪区、南部县、西充县)

深圳市(盐田区、坪山区、宝安区、福田区、罗湖区、龙华区、龙岗区、南山区、光明区)

大庆市(大同区、龙凤区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、肇源县、红岗区、林甸县、让胡路区)

南京市(江宁区、溧水区、雨花台区、高淳区、建邺区、玄武区、浦口区、六合区、栖霞区、鼓楼区、秦淮区)

鹤岗市(东山区、兴安区、萝北县、工农区、绥滨县、兴山区、向阳区、南山区)

汕头市(潮阳区、濠江区、澄海区、南澳县、潮南区、龙湖区、金平区)

临沂市(费县、平邑县、河东区、蒙阴县、沂南县、沂水县、莒南县、兰陵县、罗庄区、郯城县、兰山区、临沭县)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、兴海县、同德县、共和县)

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

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

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

张家口市(桥西区、张北县、怀安县、赤城县、崇礼区、宣化区、沽源县、尚义县、康保县、桥东区、蔚县、涿鹿县、万全区、阳原县、怀来县、下花园区)

梅州市(大埔县、蕉岭县、兴宁市、梅县区、平远县、梅江区、五华县、丰顺县)

淮南市(八公山区、谢家集区、大通区、潘集区、凤台县、田家庵区、寿县)

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

盐城市(大丰区、射阳县、盐都区、东台市、响水县、亭湖区、阜宁县、建湖县、滨海县)

贺州市(钟山县、昭平县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区)

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

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广元市(剑阁县、苍溪县、昭化区、利州区、旺苍县、朝天区、青川县)

常德市(武陵区、临澧县、鼎城区、汉寿县、澧县、安乡县、石门县、津市市、桃源县)

柳州市(融安县、柳南区、柳江区、鹿寨县、鱼峰区、柳北区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳城县、城中区)

吉安市(万安县、青原区、吉安县、吉州区、永丰县、永新县、遂川县、新干县、安福县、井冈山市、泰和县、吉水县、峡江县)  巴彦淖尔市(临河区、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、五原县、乌拉特后旗)

杭州市(萧山区、钱塘区、余杭区、建德市、桐庐县、淳安县、临安区、拱墅区、滨江区、西湖区、临平区、富阳区、上城区)

张掖市(民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、山丹县、高台县、甘州区)

濮阳市(清丰县、濮阳县、台前县、范县、华龙区、南乐县)汕尾市(海丰县、陆河县、陆丰市、城区)

宜昌市(夷陵区、远安县、兴山县、宜都市、西陵区、长阳土家族自治县、猇亭区、点军区、当阳市、五峰土家族自治县、伍家岗区、枝江市、秭归县)  延边朝鲜族自治州(敦化市、汪清县、龙井市、延吉市、图们市、和龙市、安图县、珲春市)

永州市(道县、蓝山县、冷水滩区、双牌县、宁远县、零陵区、江永县、东安县、江华瑶族自治县、新田县、祁阳市)

唐山市(迁西县、古冶区、滦州市、丰润区、乐亭县、迁安市、遵化市、曹妃甸区、滦南县、丰南区、路北区、玉田县、路南区、开平区)

石河子市(铁门关市、昆玉市、五家渠市、胡杨河市、阿拉尔市、双河市、可克达拉市、北屯市、图木舒克市、白杨市、新星市)天津市(河东区、滨海新区、北辰区、津南区、西青区、蓟州区、东丽区、红桥区、河北区、和平区、静海区、武清区、宝坻区、河西区、宁河区、南开区)

随州市(随县、广水市、曾都区)

防城港市(东兴市、防城区、港口区、上思县)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、乌兰县、茫崖市、天峻县、德令哈市)

三门峡市(渑池县、卢氏县、灵宝市、义马市、陕州区、湖滨区)

金昌市(金川区、永昌县)

广州市(荔湾区、番禺区、海珠区、增城区、南沙区、越秀区、天河区、白云区、黄埔区、花都区、从化区)

德阳市(罗江区、中江县、广汉市、绵竹市、旌阳区、什邡市)

阿克苏地区(阿克苏市、柯坪县、温宿县、新和县、沙雅县、库车市、阿瓦提县、乌什县、拜城县)

芜湖市(弋江区、鸠江区、镜湖区、南陵县、湾沚区、无为市、繁昌区)

铜仁市(玉屏侗族自治县、万山区、石阡县、碧江区、印江土家族苗族自治县、江口县、思南县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、德江县)

上饶市(婺源县、广信区、信州区、铅山县、万年县、德兴市、鄱阳县、余干县、弋阳县、横峰县、广丰区、玉山县)

温州市(永嘉县、龙湾区、文成县、苍南县、龙港市、瑞安市、平阳县、泰顺县、瓯海区、洞头区、乐清市、鹿城区)

平顶山市(叶县、湛河区、舞钢市、郏县、鲁山县、汝州市、新华区、卫东区、宝丰县、石龙区)

湘潭市(韶山市、湘潭县、雨湖区、湘乡市、岳塘区)

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

南宁市(武鸣区、宾阳县、横州市、隆安县、马山县、上林县、邕宁区、江南区、青秀区、良庆区、西乡塘区、兴宁区)

　　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。