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乐山市(峨边彝族自治县、沐川县、市中区、沙湾区、五通桥区、马边彝族自治县、金口河区、峨眉山市、井研县、夹江县、犍为县)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)
长治市(沁县、上党区、沁源县、潞城区、武乡县、黎城县、平顺县、襄垣县、长子县、壶关县、潞州区、屯留区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
庆阳市(正宁县、宁县、庆城县、镇原县、环县、华池县、西峰区、合水县)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
济源市
五指山市(万宁市、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市、昌江黎族自治县、屯昌县、白沙黎族自治县、定安县、临高县、澄迈县、文昌市、乐东黎族自治县、琼海市、琼中黎族苗族自治县)
绍兴市(新昌县、嵊州市、诸暨市、柯桥区、越城区、上虞区)
湖州市(德清县、安吉县、南浔区、吴兴区、长兴县)
开封市(祥符区、尉氏县、通许县、顺河回族区、杞县、鼓楼区、兰考县、龙亭区、禹王台区)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、芒市、梁河县、瑞丽市)
临夏回族自治州(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、临夏市、广河县、康乐县、临夏县)
广州市(花都区、越秀区、增城区、南沙区、番禺区、海珠区、天河区、荔湾区、白云区、从化区、黄埔区)
遂宁市(大英县、船山区、蓬溪县、安居区、射洪市)
阿坝藏族羌族自治州(金川县、红原县、阿坝县、马尔康市、壤塘县、黑水县、理县、若尔盖县、九寨沟县、茂县、小金县、汶川县、松潘县)
延安市(安塞区、黄陵县、宜川县、甘泉县、吴起县、富县、志丹县、延川县、子长市、宝塔区、洛川县、黄龙县、延长县)
郴州市(嘉禾县、桂阳县、资兴市、苏仙区、宜章县、安仁县、北湖区、永兴县、汝城县、桂东县、临武县)
合肥市(蜀山区、庐江县、巢湖市、肥东县、包河区、长丰县、庐阳区、瑶海区、肥西县)
湛江市(雷州市、遂溪县、赤坎区、麻章区、徐闻县、坡头区、廉江市、吴川市、霞山区)
孝感市(汉川市、孝南区、孝昌县、大悟县、应城市、安陆市、云梦县)
淮安市(涟水县、洪泽区、盱眙县、淮安区、清江浦区、淮阴区、金湖县)
铜仁市(江口县、德江县、沿河土家族自治县、万山区、思南县、碧江区、石阡县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、普安县、兴仁市、望谟县、兴义市、贞丰县、安龙县、册亨县)
衡阳市(石鼓区、衡南县、衡阳县、雁峰区、蒸湘区、耒阳市、祁东县、常宁市、珠晖区、衡山县、衡东县、南岳区)
荆州市(沙市区、洪湖市、石首市、监利市、荆州区、江陵县、松滋市、公安县)
福州市(连江县、晋安区、台江区、仓山区、闽清县、福清市、平潭县、永泰县、闽侯县、罗源县、马尾区、鼓楼区、长乐区)
无锡市(锡山区、江阴市、宜兴市、梁溪区、滨湖区、惠山区、新吴区)
舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
云浮市(新兴县、云城区、郁南县、罗定市、云安区)
清远市(连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连州市、阳山县、清城区、英德市、清新区)
延边朝鲜族自治州(图们市、龙井市、延吉市、敦化市、汪清县、和龙市、安图县、珲春市)
嘉峪关市
淮北市(濉溪县、相山区、烈山区、杜集区)
三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)
定西市(通渭县、岷县、漳县、临洮县、渭源县、安定区、陇西县)
安康市(岚皋县、旬阳市、宁陕县、汉滨区、汉阴县、镇坪县、石泉县、紫阳县、白河县、平利县)
上饶市(横峰县、铅山县、余干县、弋阳县、婺源县、广丰区、鄱阳县、玉山县、信州区、德兴市、广信区、万年县)
内蒙古自治区
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
锦州市(凌海市、黑山县、古塔区、凌河区、太和区、北镇市、义县)
咸宁市(通山县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市、通城县、崇阳县)
河源市(东源县、和平县、源城区、连平县、紫金县、龙川县)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、普定县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县)
桂林市(资源县、雁山区、全州县、荔浦市、七星区、象山区、阳朔县、灵川县、平乐县、永福县、临桂区、灌阳县、龙胜各族自治县、秀峰区、恭城瑶族自治县、叠彩区、兴安县)
郑州市(上街区、荥阳市、惠济区、中原区、登封市、新密市、新郑市、巩义市、金水区、中牟县、二七区、管城回族区)
张家口市(怀来县、怀安县、下花园区、崇礼区、沽源县、涿鹿县、桥西区、蔚县、赤城县、尚义县、宣化区、桥东区、万全区、阳原县、张北县、康保县)
铁岭市(清河区、调兵山市、铁岭县、西丰县、昌图县、银州区、开原市)
亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)
丽水市(松阳县、缙云县、庆元县、莲都区、云和县、景宁畲族自治县、青田县、龙泉市、遂昌县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
儋州市
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
楚雄彝族自治州(双柏县、元谋县、牟定县、永仁县、大姚县、武定县、姚安县、禄丰市、楚雄市、南华县)
阿克苏地区(拜城县、沙雅县、温宿县、柯坪县、乌什县、新和县、阿克苏市、阿瓦提县、库车市)
宿迁市(宿豫区、沭阳县、宿城区、泗阳县、泗洪县)
巴彦淖尔市(磴口县、五原县、乌拉特中旗、临河区、乌拉特前旗、乌拉特后旗、杭锦后旗)
娄底市(冷水江市、新化县、娄星区、双峰县、涟源市)
温州市(永嘉县、苍南县、龙港市、泰顺县、乐清市、瑞安市、文成县、龙湾区、平阳县、鹿城区、瓯海区、洞头区)
阜新市(清河门区、太平区、阜新蒙古族自治县、彰武县、细河区、海州区、新邱区)
吕梁市(交城县、石楼县、孝义市、文水县、方山县、中阳县、临县、柳林县、交口县、离石区、兴县、汾阳市、岚县)
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柳州市(城中区、柳江区、融水苗族自治县、柳城县、柳北区、柳南区、融安县、三江侗族自治县、鹿寨县、鱼峰区)
宜宾市(兴文县、珙县、南溪区、高县、筠连县、叙州区、屏山县、翠屏区、江安县、长宁县)
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鞍山市(台安县、千山区、岫岩满族自治县、海城市、立山区、铁西区、铁东区)
太原市(阳曲县、迎泽区、杏花岭区、晋源区、古交市、尖草坪区、万柏林区、娄烦县、清徐县、小店区)
新疆维吾尔自治区
天水市(张家川回族自治县、武山县、秦安县、清水县、甘谷县、秦州区、麦积区)
鸡西市(梨树区、鸡东县、密山市、虎林市、滴道区、城子河区、鸡冠区、恒山区、麻山区)
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甘南藏族自治州(临潭县、合作市、迭部县、舟曲县、碌曲县、夏河县、玛曲县、卓尼县)
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衢州市(柯城区、江山市、开化县、龙游县、衢江区、常山县)
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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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