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全国服务区域：
雅安市(雨城区、名山区、荥经县、天全县、宝兴县、汉源县、芦山县、石棉县)
金昌市(永昌县、金川区)
三明市(建宁县、大田县、明溪县、清流县、沙县区、将乐县、宁化县、三元区、尤溪县、永安市、泰宁县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
铁岭市(调兵山市、铁岭县、银州区、开原市、清河区、昌图县、西丰县)
佛山市(南海区、高明区、禅城区、三水区、顺德区)
宝鸡市(陈仓区、千阳县、岐山县、麟游县、凤县、扶风县、眉县、凤翔区、陇县、太白县、渭滨区、金台区)
鞍山市(立山区、千山区、铁东区、海城市、铁西区、台安县、岫岩满族自治县)
西安市(蓝田县、鄠邑区、灞桥区、雁塔区、长安区、临潼区、莲湖区、周至县、新城区、碑林区、未央区、阎良区、高陵区)
安阳市(北关区、林州市、汤阴县、内黄县、滑县、文峰区、龙安区、殷都区、安阳县)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
滨州市(博兴县、邹平市、无棣县、沾化区、阳信县、惠民县、滨城区)
泉州市(晋江市、丰泽区、鲤城区、惠安县、永春县、安溪县、金门县、德化县、南安市、石狮市、洛江区、泉港区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
北京市(西城区、大兴区、房山区、门头沟区、密云区、延庆区、石景山区、丰台区、朝阳区、东城区、怀柔区、海淀区、通州区、顺义区、平谷区、昌平区)
周口市(扶沟县、川汇区、商水县、沈丘县、西华县、项城市、郸城县、鹿邑县、太康县、淮阳区)
锡林郭勒盟(正蓝旗、多伦县、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、太仆寺旗、镶黄旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、正镶白旗)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
盐城市(亭湖区、建湖县、射阳县、大丰区、东台市、滨海县、响水县、盐都区、阜宁县)
五指山市(昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、定安县、陵水黎族自治县、临高县、乐东黎族自治县、东方市、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、文昌市、琼海市、屯昌县、澄迈县、万宁市)
临汾市(尧都区、永和县、浮山县、隰县、蒲县、洪洞县、吉县、曲沃县、汾西县、翼城县、襄汾县、霍州市、安泽县、侯马市、古县、大宁县、乡宁县)
北海市(海城区、合浦县、银海区、铁山港区)
昌都市(丁青县、察雅县、芒康县、江达县、贡觉县、洛隆县、边坝县、八宿县、卡若区、类乌齐县、左贡县)
咸宁市(崇阳县、通城县、赤壁市、嘉鱼县、咸安区、通山县)
张家界市(永定区、武陵源区、慈利县、桑植县)
运城市(芮城县、临猗县、万荣县、绛县、河津市、永济市、平陆县、稷山县、垣曲县、盐湖区、闻喜县、新绛县、夏县)
玉溪市(红塔区、通海县、新平彝族傣族自治县、江川区、澄江市、华宁县、易门县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
常德市(鼎城区、石门县、临澧县、武陵区、津市市、汉寿县、安乡县、澧县、桃源县)
鹤岗市(工农区、兴山区、萝北县、东山区、兴安区、向阳区、南山区、绥滨县)
黑河市(逊克县、孙吴县、嫩江市、北安市、五大连池市、爱辉区)
漳州市(芗城区、漳浦县、龙文区、龙海区、诏安县、华安县、平和县、东山县、长泰区、云霄县、南靖县)
威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)
黄山市(徽州区、休宁县、歙县、祁门县、屯溪区、黟县、黄山区)
台州市(路桥区、玉环市、天台县、临海市、三门县、温岭市、黄岩区、仙居县、椒江区)
嘉峪关市
衢州市(常山县、柯城区、衢江区、龙游县、江山市、开化县)
德州市(平原县、齐河县、庆云县、乐陵市、宁津县、禹城市、武城县、临邑县、陵城区、德城区、夏津县)
太原市(阳曲县、迎泽区、娄烦县、晋源区、杏花岭区、尖草坪区、万柏林区、小店区、古交市、清徐县)
广西壮族自治区
许昌市(鄢陵县、建安区、长葛市、魏都区、禹州市、襄城县)
廊坊市(霸州市、永清县、安次区、固安县、三河市、大城县、香河县、大厂回族自治县、广阳区、文安县)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、余庆县、赤水市、凤冈县、绥阳县、播州区、正安县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、红花岗区、汇川区、桐梓县、仁怀市)
抚州市(东乡区、资溪县、宜黄县、南丰县、崇仁县、乐安县、黎川县、金溪县、南城县、广昌县、临川区)
赣州市(兴国县、章贡区、会昌县、赣县区、崇义县、龙南市、寻乌县、南康区、石城县、信丰县、上犹县、全南县、定南县、大余县、于都县、瑞金市、安远县、宁都县)
乐山市(金口河区、马边彝族自治县、峨眉山市、沐川县、峨边彝族自治县、犍为县、夹江县、沙湾区、井研县、五通桥区、市中区)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
德阳市(中江县、绵竹市、什邡市、广汉市、罗江区、旌阳区)
丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、华坪县)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
石河子市(铁门关市、北屯市、阿拉尔市、新星市、胡杨河市、图木舒克市、双河市、白杨市、五家渠市、昆玉市、可克达拉市)
包头市(固阳县、青山区、白云鄂博矿区、石拐区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、东河区、土默特右旗)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、尉犁县、博湖县、轮台县、焉耆回族自治县、库尔勒市、且末县、若羌县、和硕县)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)
昭通市(鲁甸县、水富市、镇雄县、巧家县、彝良县、永善县、绥江县、昭阳区、盐津县、大关县、威信县)
三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)
长沙市(长沙县、天心区、芙蓉区、开福区、浏阳市、望城区、岳麓区、雨花区、宁乡市)
商洛市(柞水县、商州区、丹凤县、商南县、洛南县、山阳县、镇安县)
长治市(平顺县、长子县、潞州区、壶关县、武乡县、潞城区、沁县、屯留区、黎城县、上党区、襄垣县、沁源县)
重庆市(江津区、南川区、大足区、渝北区、璧山区、渝中区、彭水苗族土家族自治县、沙坪坝区、巫山县、黔江区、綦江区、九龙坡区、铜梁区、江北区、永川区、荣昌区、城口县、忠县、石柱土家族自治县、垫江县、潼南区、涪陵区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、合川区、开州区、北碚区、南岸区、大渡口区、万州区、奉节县、秀山土家族苗族自治县、梁平区、丰都县、巫溪县、长寿区、云阳县、巴南区)
三沙市(南沙区、西沙区)
黔南布依族苗族自治州(独山县、三都水族自治县、长顺县、都匀市、罗甸县、瓮安县、龙里县、福泉市、贵定县、惠水县、荔波县、平塘县)
抚顺市(顺城区、新抚区、抚顺县、东洲区、望花区、清原满族自治县、新宾满族自治县)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
鸡西市(恒山区、滴道区、鸡冠区、鸡东县、梨树区、麻山区、虎林市、城子河区、密山市)
山南市(曲松县、洛扎县、乃东区、浪卡子县、桑日县、隆子县、贡嘎县、琼结县、扎囊县、措美县、加查县、错那市)
金华市(东阳市、金东区、义乌市、武义县、浦江县、永康市、兰溪市、婺城区、磐安县)
福州市(仓山区、长乐区、永泰县、平潭县、福清市、闽侯县、闽清县、鼓楼区、晋安区、马尾区、连江县、台江区、罗源县)
阿克苏地区(阿瓦提县、柯坪县、乌什县、库车市、拜城县、新和县、阿克苏市、温宿县、沙雅县)
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邯郸市(曲周县、鸡泽县、磁县、魏县、广平县、永年区、丛台区、邯山区、涉县、馆陶县、复兴区、成安县、临漳县、峰峰矿区、邱县、大名县、武安市、肥乡区)
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汕头市(澄海区、龙湖区、潮阳区、南澳县、濠江区、金平区、潮南区)
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西藏自治区
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。
新闻结尾
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