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全国服务区域：
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
海口市(琼山区、龙华区、美兰区、秀英区)
萍乡市(莲花县、湘东区、安源区、芦溪县、上栗县)
周口市(鹿邑县、太康县、郸城县、川汇区、西华县、淮阳区、项城市、商水县、扶沟县、沈丘县)
武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、正蓝旗、苏尼特左旗、二连浩特市、锡林浩特市、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、西乌珠穆沁旗)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)
遵义市(红花岗区、湄潭县、赤水市、仁怀市、正安县、凤冈县、播州区、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、习水县、绥阳县、桐梓县、汇川区、务川仡佬族苗族自治县)
遂宁市(安居区、蓬溪县、大英县、射洪市、船山区)
怀化市(中方县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、洪江市、会同县、辰溪县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、鹤城区、沅陵县)
双鸭山市(岭东区、友谊县、宝清县、四方台区、饶河县、尖山区、集贤县、宝山区)
阜阳市(颍州区、颍东区、颍泉区、太和县、界首市、临泉县、颍上县、阜南县)
十堰市(郧阳区、竹溪县、郧西县、房县、竹山县、丹江口市、茅箭区、张湾区)
盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)
韶关市(南雄市、曲江区、新丰县、翁源县、武江区、仁化县、浈江区、始兴县、乳源瑶族自治县、乐昌市)
柳州市(鹿寨县、三江侗族自治县、柳江区、融安县、融水苗族自治县、柳城县、柳北区、城中区、柳南区、鱼峰区)
肇庆市(四会市、怀集县、封开县、鼎湖区、广宁县、德庆县、端州区、高要区)
果洛藏族自治州(玛多县、达日县、甘德县、班玛县、久治县、玛沁县)
白银市(白银区、景泰县、靖远县、平川区、会宁县)
三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)
山南市(桑日县、贡嘎县、浪卡子县、措美县、琼结县、洛扎县、隆子县、错那市、乃东区、加查县、扎囊县、曲松县)
舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)
铁岭市(昌图县、开原市、西丰县、铁岭县、清河区、调兵山市、银州区)
临夏回族自治州(临夏县、康乐县、和政县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、东乡族自治县、临夏市)
梧州市(蒙山县、藤县、万秀区、岑溪市、龙圩区、长洲区、苍梧县)
德州市(平原县、临邑县、陵城区、禹城市、齐河县、德城区、武城县、夏津县、乐陵市、宁津县、庆云县)
株洲市(炎陵县、芦淞区、攸县、天元区、荷塘区、渌口区、茶陵县、石峰区、醴陵市)
防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
新疆维吾尔自治区
临沂市(临沭县、兰山区、沂南县、蒙阴县、费县、河东区、郯城县、莒南县、平邑县、兰陵县、罗庄区、沂水县)
上饶市(玉山县、横峰县、弋阳县、铅山县、广信区、余干县、德兴市、信州区、广丰区、鄱阳县、万年县、婺源县)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
荆门市(沙洋县、京山市、掇刀区、钟祥市、东宝区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
阿克苏地区(拜城县、乌什县、沙雅县、柯坪县、阿瓦提县、库车市、新和县、温宿县、阿克苏市)
那曲市(尼玛县、聂荣县、班戈县、比如县、索县、双湖县、申扎县、色尼区、嘉黎县、安多县、巴青县)
通辽市(科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、奈曼旗、开鲁县、库伦旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、霍林郭勒市)
广州市(天河区、越秀区、从化区、海珠区、增城区、花都区、番禺区、黄埔区、荔湾区、白云区、南沙区)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、五原县、磴口县、临河区、乌拉特中旗)
朔州市(平鲁区、应县、右玉县、朔城区、山阴县、怀仁市)
拉萨市(城关区、达孜区、林周县、曲水县、当雄县、堆龙德庆区、尼木县、墨竹工卡县)
云浮市(云安区、郁南县、新兴县、罗定市、云城区)
南昌市(新建区、进贤县、西湖区、青云谱区、红谷滩区、青山湖区、东湖区、南昌县、安义县)
喀什地区(巴楚县、英吉沙县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、喀什市、莎车县、岳普湖县、泽普县、伽师县、疏附县、疏勒县)
绥化市(安达市、明水县、肇东市、北林区、兰西县、绥棱县、海伦市、青冈县、望奎县、庆安县)
黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、贵定县、都匀市、惠水县、荔波县、龙里县、平塘县、福泉市、长顺县、独山县、罗甸县、瓮安县)
白山市(抚松县、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、江源区、临江市)
成都市(锦江区、新津区、都江堰市、金堂县、双流区、邛崃市、彭州市、龙泉驿区、大邑县、青羊区、蒲江县、武侯区、温江区、郫都区、金牛区、成华区、崇州市、青白江区、新都区、简阳市)
沈阳市(浑南区、苏家屯区、皇姑区、于洪区、和平区、大东区、辽中区、沈河区、康平县、沈北新区、铁西区、法库县、新民市)
铜仁市(石阡县、江口县、碧江区、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、万山区、德江县、印江土家族苗族自治县、思南县)
崇左市(宁明县、大新县、天等县、扶绥县、江州区、龙州县、凭祥市)
达州市(大竹县、宣汉县、渠县、开江县、万源市、通川区、达川区)
三沙市(西沙区、南沙区)
深圳市(福田区、南山区、宝安区、罗湖区、坪山区、龙岗区、盐田区、光明区、龙华区)
淮北市(濉溪县、相山区、烈山区、杜集区)
唐山市(迁西县、开平区、古冶区、迁安市、滦州市、乐亭县、玉田县、曹妃甸区、丰南区、遵化市、滦南县、路北区、丰润区、路南区)
常州市(溧阳市、天宁区、金坛区、武进区、钟楼区、新北区)
阿里地区(革吉县、普兰县、噶尔县、札达县、措勤县、改则县、日土县)
广元市(昭化区、朝天区、青川县、剑阁县、利州区、旺苍县、苍溪县)
石河子市(可克达拉市、图木舒克市、北屯市、白杨市、胡杨河市、五家渠市、新星市、双河市、铁门关市、阿拉尔市、昆玉市)
香港特别行政区
佛山市(顺德区、高明区、南海区、三水区、禅城区)
烟台市(栖霞市、莱阳市、莱山区、蓬莱区、福山区、龙口市、芝罘区、牟平区、海阳市、招远市、莱州市)
石家庄市(无极县、栾城区、藁城区、长安区、晋州市、赞皇县、辛集市、新华区、桥西区、平山县、赵县、新乐市、井陉矿区、行唐县、灵寿县、元氏县、井陉县、正定县、鹿泉区、高邑县、深泽县、裕华区)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
金昌市(永昌县、金川区)
林芝市(米林市、墨脱县、波密县、巴宜区、察隅县、工布江达县、朗县)
阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、吉木乃县、福海县、哈巴河县、青河县、阿勒泰市)
辽阳市(灯塔市、太子河区、宏伟区、弓长岭区、文圣区、白塔区、辽阳县)
商洛市(商州区、山阳县、商南县、镇安县、丹凤县、洛南县、柞水县)
安顺市(平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、西秀区)
沧州市(东光县、献县、孟村回族自治县、新华区、青县、肃宁县、南皮县、海兴县、运河区、黄骅市、泊头市、盐山县、沧县、河间市、任丘市、吴桥县)
日喀则市(亚东县、萨迦县、白朗县、定结县、仁布县、康马县、昂仁县、萨嘎县、拉孜县、岗巴县、南木林县、吉隆县、仲巴县、定日县、桑珠孜区、江孜县、聂拉木县、谢通门县)
武汉市(东西湖区、青山区、汉南区、洪山区、江汉区、江岸区、汉阳区、黄陂区、江夏区、硚口区、蔡甸区、新洲区、武昌区)
黄冈市(武穴市、红安县、浠水县、蕲春县、罗田县、黄梅县、麻城市、英山县、黄州区、团风县)
和田地区(于田县、民丰县、和田县、洛浦县、策勒县、和田市、皮山县、墨玉县)
南平市(顺昌县、松溪县、延平区、武夷山市、邵武市、浦城县、建瓯市、光泽县、政和县、建阳区)
松原市(宁江区、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县)
赣州市(章贡区、崇义县、宁都县、定南县、上犹县、于都县、会昌县、寻乌县、信丰县、赣县区、龙南市、全南县、瑞金市、安远县、兴国县、南康区、大余县、石城县)
宿迁市(泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿豫区、宿城区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
绍兴市(诸暨市、嵊州市、柯桥区、新昌县、越城区、上虞区)
咸宁市(通山县、嘉鱼县、赤壁市、崇阳县、咸安区、通城县)
葫芦岛市(绥中县、南票区、龙港区、建昌县、连山区、兴城市)
龙岩市(上杭县、永定区、连城县、漳平市、武平县、长汀县、新罗区)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)
保定市(涞水县、涞源县、雄县、唐县、徐水区、安国市、容城县、安新县、清苑区、竞秀区、涿州市、莲池区、满城区、顺平县、曲阳县、易县、定州市、定兴县、望都县、高碑店市、蠡县、高阳县、阜平县、博野县)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、建始县、来凤县、鹤峰县、咸丰县、巴东县、利川市、恩施市)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、特克斯县、伊宁县、霍城县、昭苏县、巩留县、奎屯市、新源县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县)
乌兰察布市(丰镇市、卓资县、化德县、商都县、察哈尔右翼后旗、四子王旗、察哈尔右翼中旗、兴和县、察哈尔右翼前旗、凉城县、集宁区)
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兰州市(安宁区、城关区、永登县、红古区、西固区、皋兰县、七里河区、榆中县)
湘潭市(岳塘区、雨湖区、湘乡市、湘潭县、韶山市)
长治市(武乡县、黎城县、襄垣县、沁源县、壶关县、潞城区、沁县、平顺县、上党区、长子县、潞州区、屯留区)
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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