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

三沙市(南沙区、西沙区)

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

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

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

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

芜湖市(镜湖区、湾沚区、繁昌区、弋江区、无为市、南陵县、鸠江区)

淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)  黄石市(西塞山区、阳新县、黄石港区、铁山区、下陆区、大冶市)

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

广元市(旺苍县、青川县、苍溪县、剑阁县、利州区、朝天区、昭化区)

白银市(景泰县、会宁县、白银区、靖远县、平川区)

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

长沙市(开福区、宁乡市、长沙县、雨花区、浏阳市、芙蓉区、岳麓区、望城区、天心区)

日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)

定西市(安定区、岷县、临洮县、渭源县、漳县、通渭县、陇西县)

儋州市

铜川市(耀州区、宜君县、印台区、王益区)

乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、集宁区、兴和县、商都县、凉城县、卓资县、察哈尔右翼后旗、化德县、丰镇市、四子王旗、察哈尔右翼中旗)

雅安市(荥经县、名山区、汉源县、石棉县、雨城区、天全县、芦山县、宝兴县)

揭阳市(普宁市、榕城区、惠来县、揭西县、揭东区)

宁德市(古田县、霞浦县、周宁县、柘荣县、福安市、福鼎市、蕉城区、寿宁县、屏南县)

商洛市(镇安县、山阳县、丹凤县、柞水县、洛南县、商州区、商南县)

五指山市(陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、琼海市、东方市、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、定安县、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、临高县、文昌市、万宁市、屯昌县)

张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)

庆阳市(西峰区、正宁县、合水县、镇原县、宁县、华池县、庆城县、环县)

榆林市(靖边县、佳县、绥德县、清涧县、吴堡县、定边县、米脂县、府谷县、榆阳区、神木市、子洲县、横山区)

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

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漯河市(郾城区、临颍县、舞阳县、召陵区、源汇区)

甘南藏族自治州(临潭县、碌曲县、舟曲县、迭部县、玛曲县、卓尼县、夏河县、合作市)

双鸭山市(四方台区、宝清县、饶河县、友谊县、宝山区、集贤县、尖山区、岭东区)

河池市(巴马瑶族自治县、金城江区、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、天峨县、宜州区、东兰县、凤山县、南丹县、环江毛南族自治县)  河源市(紫金县、龙川县、连平县、和平县、东源县、源城区)

湘潭市(湘潭县、湘乡市、韶山市、岳塘区、雨湖区)

玉林市(陆川县、兴业县、容县、北流市、玉州区、博白县、福绵区)

孝感市(孝昌县、大悟县、汉川市、应城市、云梦县、安陆市、孝南区)佛山市(高明区、禅城区、南海区、三水区、顺德区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)  洛阳市(伊川县、新安县、偃师区、涧西区、栾川县、嵩县、汝阳县、宜阳县、瀍河回族区、洛宁县、西工区、老城区、孟津区、洛龙区)

天津市(津南区、东丽区、和平区、滨海新区、河西区、宝坻区、武清区、河东区、蓟州区、西青区、宁河区、静海区、南开区、红桥区、河北区、北辰区)

南昌市(西湖区、青山湖区、红谷滩区、新建区、安义县、进贤县、东湖区、青云谱区、南昌县)

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

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

渭南市(临渭区、蒲城县、大荔县、潼关县、华阴市、白水县、合阳县、韩城市、澄城县、华州区、富平县)

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

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

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

阿里地区(普兰县、革吉县、措勤县、噶尔县、日土县、札达县、改则县)

安庆市(怀宁县、宿松县、桐城市、宜秀区、潜山市、太湖县、岳西县、望江县、迎江区、大观区)

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

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

玉树藏族自治州(治多县、杂多县、囊谦县、玉树市、曲麻莱县、称多县)

新疆维吾尔自治区

新乡市(长垣市、新乡县、延津县、卫滨区、凤泉区、获嘉县、原阳县、封丘县、卫辉市、辉县市、牧野区、红旗区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

攀枝花市(盐边县、仁和区、西区、米易县、东区)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

保山市(施甸县、腾冲市、昌宁县、龙陵县、隆阳区)

　　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。