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

七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)

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

青岛市(即墨区、李沧区、崂山区、市北区、胶州市、市南区、黄岛区、城阳区、莱西市、平度市)  新疆维吾尔自治区

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

景德镇市(乐平市、珠山区、昌江区、浮梁县)

佳木斯市(向阳区、桦川县、抚远市、汤原县、东风区、富锦市、桦南县、前进区、郊区、同江市)

张家口市(万全区、蔚县、康保县、桥东区、尚义县、宣化区、怀来县、阳原县、崇礼区、张北县、赤城县、下花园区、涿鹿县、怀安县、沽源县、桥西区)  无锡市(梁溪区、宜兴市、江阴市、新吴区、惠山区、锡山区、滨湖区)

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

郴州市(北湖区、永兴县、汝城县、桂东县、资兴市、桂阳县、嘉禾县、苏仙区、安仁县、宜章县、临武县)

荆州市(沙市区、荆州区、石首市、江陵县、公安县、松滋市、洪湖市、监利市)

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

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

绍兴市(新昌县、嵊州市、越城区、柯桥区、诸暨市、上虞区)

宜昌市(宜都市、夷陵区、远安县、西陵区、枝江市、秭归县、五峰土家族自治县、兴山县、伍家岗区、当阳市、长阳土家族自治县、点军区、猇亭区)

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

宁夏回族自治区

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

通化市(辉南县、柳河县、东昌区、通化县、集安市、梅河口市、二道江区)

常州市(武进区、天宁区、金坛区、溧阳市、钟楼区、新北区)

玉树藏族自治州(玉树市、囊谦县、治多县、杂多县、称多县、曲麻莱县)

东莞市

怒江傈僳族自治州(福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

德州市(齐河县、夏津县、临邑县、德城区、平原县、禹城市、陵城区、武城县、乐陵市、庆云县、宁津县)

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

北海市(合浦县、海城区、银海区、铁山港区)

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梧州市(万秀区、藤县、苍梧县、岑溪市、长洲区、蒙山县、龙圩区)

池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)

鸡西市(鸡冠区、滴道区、梨树区、密山市、鸡东县、麻山区、虎林市、恒山区、城子河区)

三门峡市(渑池县、灵宝市、卢氏县、陕州区、湖滨区、义马市)  恩施土家族苗族自治州(建始县、鹤峰县、来凤县、巴东县、宣恩县、恩施市、利川市、咸丰县)

聊城市(莘县、东昌府区、东阿县、冠县、茌平区、高唐县、阳谷县、临清市)

十堰市(郧西县、郧阳区、丹江口市、房县、竹山县、竹溪县、茅箭区、张湾区)

襄阳市(老河口市、樊城区、谷城县、枣阳市、襄城区、保康县、宜城市、襄州区、南漳县)阜新市(太平区、海州区、阜新蒙古族自治县、彰武县、细河区、新邱区、清河门区)

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)  金昌市(金川区、永昌县)

沧州市(运河区、新华区、盐山县、泊头市、吴桥县、河间市、献县、黄骅市、东光县、肃宁县、沧县、海兴县、任丘市、青县、南皮县、孟村回族自治县)

漯河市(召陵区、郾城区、临颍县、源汇区、舞阳县)

广西壮族自治区松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、乾安县)

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

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

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

保定市(高碑店市、蠡县、涞水县、清苑区、曲阳县、满城区、涿州市、望都县、顺平县、安国市、高阳县、雄县、徐水区、莲池区、易县、容城县、博野县、定州市、涞源县、阜平县、定兴县、安新县、唐县、竞秀区)

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

运城市(芮城县、河津市、绛县、垣曲县、平陆县、盐湖区、新绛县、万荣县、夏县、临猗县、稷山县、闻喜县、永济市)

黄山市(休宁县、屯溪区、黄山区、徽州区、黟县、祁门县、歙县)

雅安市(名山区、雨城区、宝兴县、天全县、汉源县、荥经县、石棉县、芦山县)

周口市(鹿邑县、太康县、郸城县、西华县、项城市、商水县、扶沟县、沈丘县、川汇区、淮阳区)

凉山彝族自治州(西昌市、宁南县、普格县、会理市、雷波县、木里藏族自治县、越西县、金阳县、会东县、昭觉县、布拖县、盐源县、喜德县、美姑县、冕宁县、德昌县、甘洛县)

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

湘潭市(岳塘区、雨湖区、湘潭县、湘乡市、韶山市)

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

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、额敏县、托里县、裕民县、沙湾市、乌苏市)

广元市(剑阁县、青川县、旺苍县、利州区、昭化区、朝天区、苍溪县)

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

　　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。