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全国服务区域：
江门市(蓬江区、开平市、台山市、鹤山市、恩平市、新会区、江海区)
阿里地区(札达县、普兰县、措勤县、革吉县、日土县、噶尔县、改则县)
海东市(乐都区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区)
内江市(威远县、市中区、隆昌市、资中县、东兴区)
邵阳市(绥宁县、双清区、大祥区、武冈市、洞口县、邵阳县、新邵县、邵东市、隆回县、新宁县、城步苗族自治县、北塔区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
平凉市(庄浪县、灵台县、泾川县、崆峒区、崇信县、华亭市、静宁县)
西藏自治区
德阳市(旌阳区、什邡市、绵竹市、罗江区、中江县、广汉市)
十堰市(张湾区、竹溪县、郧阳区、竹山县、郧西县、茅箭区、丹江口市、房县)
黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)
朝阳市(龙城区、凌源市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、建平县、朝阳县)
大同市(广灵县、新荣区、左云县、阳高县、灵丘县、云州区、天镇县、云冈区、平城区、浑源县)
商丘市(睢阳区、虞城县、宁陵县、永城市、梁园区、民权县、柘城县、睢县、夏邑县)
湘西土家族苗族自治州(泸溪县、龙山县、古丈县、花垣县、吉首市、保靖县、永顺县、凤凰县)
丽水市(龙泉市、庆元县、缙云县、云和县、景宁畲族自治县、青田县、莲都区、松阳县、遂昌县)
包头市(昆都仑区、青山区、土默特右旗、固阳县、白云鄂博矿区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、九原区)
临夏回族自治州(康乐县、和政县、东乡族自治县、临夏县、永靖县、临夏市、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)
辽阳市(文圣区、太子河区、白塔区、辽阳县、宏伟区、弓长岭区、灯塔市)
赣州市(于都县、安远县、南康区、赣县区、定南县、全南县、信丰县、大余县、章贡区、寻乌县、宁都县、崇义县、会昌县、兴国县、石城县、龙南市、瑞金市、上犹县)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、镶黄旗、多伦县、苏尼特左旗、正镶白旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、二连浩特市)
呼和浩特市(托克托县、武川县、清水河县、和林格尔县、新城区、回民区、赛罕区、土默特左旗、玉泉区)
孝感市(安陆市、孝昌县、孝南区、大悟县、汉川市、应城市、云梦县)
三沙市(南沙区、西沙区)
茂名市(信宜市、高州市、化州市、茂南区、电白区)
榆林市(佳县、清涧县、横山区、吴堡县、定边县、绥德县、府谷县、神木市、靖边县、子洲县、米脂县、榆阳区)
苏州市(常熟市、虎丘区、张家港市、太仓市、吴中区、姑苏区、昆山市、相城区、吴江区)
汕头市(潮阳区、澄海区、濠江区、南澳县、金平区、潮南区、龙湖区)
沈阳市(法库县、和平区、辽中区、新民市、浑南区、沈北新区、皇姑区、沈河区、苏家屯区、于洪区、大东区、铁西区、康平县)
防城港市(东兴市、防城区、港口区、上思县)
广安市(华蓥市、前锋区、广安区、武胜县、邻水县、岳池县)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、咸丰县、鹤峰县、巴东县、利川市、恩施市、来凤县、建始县)
鞍山市(立山区、千山区、台安县、铁东区、海城市、铁西区、岫岩满族自治县)
厦门市(集美区、同安区、翔安区、海沧区、思明区、湖里区)
凉山彝族自治州(昭觉县、德昌县、普格县、西昌市、盐源县、冕宁县、木里藏族自治县、甘洛县、会东县、雷波县、美姑县、越西县、会理市、喜德县、宁南县、布拖县、金阳县)
河池市(金城江区、南丹县、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、凤山县、天峨县、东兰县、宜州区、罗城仫佬族自治县)
长沙市(开福区、浏阳市、芙蓉区、岳麓区、雨花区、宁乡市、天心区、望城区、长沙县)
扬州市(高邮市、江都区、宝应县、仪征市、邗江区、广陵区)
玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、玉树市、治多县、曲麻莱县、杂多县)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、惠水县、平塘县、都匀市、长顺县、独山县、三都水族自治县、福泉市、龙里县、罗甸县、贵定县、瓮安县)
内蒙古自治区
新乡市(辉县市、新乡县、牧野区、延津县、长垣市、卫辉市、原阳县、凤泉区、卫滨区、获嘉县、封丘县、红旗区)
萍乡市(莲花县、芦溪县、安源区、湘东区、上栗县)
衡阳市(蒸湘区、雁峰区、南岳区、衡山县、常宁市、珠晖区、衡东县、衡南县、石鼓区、祁东县、耒阳市、衡阳县)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、盈江县、芒市、瑞丽市)
上饶市(横峰县、万年县、玉山县、婺源县、德兴市、广丰区、弋阳县、余干县、信州区、铅山县、广信区、鄱阳县)
连云港市(连云区、灌南县、赣榆区、海州区、灌云县、东海县)
泉州市(安溪县、永春县、惠安县、石狮市、泉港区、南安市、晋江市、金门县、鲤城区、洛江区、丰泽区、德化县)
荆门市(钟祥市、京山市、东宝区、掇刀区、沙洋县)
双鸭山市(饶河县、四方台区、尖山区、宝清县、岭东区、集贤县、宝山区、友谊县)
宜宾市(兴文县、筠连县、长宁县、珙县、叙州区、翠屏区、高县、江安县、屏山县、南溪区)
南昌市(西湖区、进贤县、红谷滩区、南昌县、东湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、安义县)
绥化市(明水县、绥棱县、望奎县、兰西县、北林区、青冈县、庆安县、安达市、海伦市、肇东市)
黔东南苗族侗族自治州(从江县、丹寨县、天柱县、雷山县、锦屏县、凯里市、岑巩县、台江县、三穗县、麻江县、施秉县、镇远县、黄平县、黎平县、剑河县、榕江县)
湖州市(长兴县、安吉县、吴兴区、德清县、南浔区)
肇庆市(高要区、怀集县、四会市、封开县、广宁县、德庆县、端州区、鼎湖区)
枣庄市(市中区、滕州市、台儿庄区、峄城区、薛城区、山亭区)
温州市(永嘉县、洞头区、瓯海区、瑞安市、乐清市、鹿城区、龙湾区、平阳县、龙港市、苍南县、文成县、泰顺县)
台州市(仙居县、玉环市、临海市、温岭市、椒江区、三门县、天台县、黄岩区、路桥区)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
滨州市(沾化区、博兴县、阳信县、无棣县、惠民县、邹平市、滨城区)
酒泉市(金塔县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、肃州区、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县)
延安市(延川县、宜川县、富县、志丹县、子长市、延长县、吴起县、宝塔区、黄陵县、甘泉县、黄龙县、洛川县、安塞区)
香港特别行政区
大庆市(红岗区、让胡路区、肇州县、萨尔图区、龙凤区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、林甸县)
佛山市(南海区、禅城区、顺德区、三水区、高明区)
揭阳市(揭西县、惠来县、普宁市、榕城区、揭东区)
淮安市(盱眙县、洪泽区、淮安区、金湖县、清江浦区、涟水县、淮阴区)
大理白族自治州(弥渡县、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、洱源县、大理市、南涧彝族自治县、云龙县、祥云县、鹤庆县、剑川县、永平县、宾川县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
阿坝藏族羌族自治州(小金县、金川县、壤塘县、黑水县、茂县、阿坝县、九寨沟县、若尔盖县、汶川县、理县、松潘县、马尔康市、红原县)
白银市(会宁县、白银区、平川区、靖远县、景泰县)
天水市(张家川回族自治县、麦积区、甘谷县、秦安县、秦州区、清水县、武山县)
成都市(温江区、锦江区、大邑县、金堂县、双流区、龙泉驿区、新津区、郫都区、崇州市、邛崃市、成华区、蒲江县、简阳市、新都区、青羊区、都江堰市、青白江区、彭州市、武侯区、金牛区)
鄂尔多斯市(达拉特旗、东胜区、乌审旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、康巴什区、准格尔旗、鄂托克前旗、鄂托克旗)
玉林市(兴业县、北流市、福绵区、玉州区、容县、博白县、陆川县)
常州市(金坛区、武进区、新北区、溧阳市、天宁区、钟楼区)
新疆维吾尔自治区
益阳市(赫山区、沅江市、桃江县、南县、安化县、资阳区)
太原市(清徐县、尖草坪区、小店区、古交市、杏花岭区、迎泽区、娄烦县、晋源区、阳曲县、万柏林区)
乐山市(犍为县、五通桥区、沐川县、夹江县、金口河区、井研县、沙湾区、峨边彝族自治县、市中区、马边彝族自治县、峨眉山市)
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锦州市(太和区、凌河区、古塔区、凌海市、北镇市、黑山县、义县)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县、易门县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、通海县)
阜新市(清河门区、太平区、阜新蒙古族自治县、新邱区、彰武县、海州区、细河区)
阿勒泰地区(哈巴河县、福海县、布尔津县、青河县、阿勒泰市、吉木乃县、富蕴县)
昭通市(巧家县、盐津县、鲁甸县、镇雄县、大关县、彝良县、水富市、永善县、昭阳区、绥江县、威信县)
柳州市(柳江区、鹿寨县、柳北区、城中区、柳南区、柳城县、融安县、鱼峰区、三江侗族自治县、融水苗族自治县)
林芝市(波密县、朗县、察隅县、工布江达县、巴宜区、墨脱县、米林市)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)
黄冈市(团风县、罗田县、武穴市、红安县、英山县、黄州区、麻城市、黄梅县、蕲春县、浠水县)
许昌市(襄城县、禹州市、建安区、长葛市、鄢陵县、魏都区)
徐州市(云龙区、沛县、丰县、邳州市、贾汪区、睢宁县、铜山区、新沂市、鼓楼区、泉山区)
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嘉峪关市
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克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)
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鹤壁市(淇县、山城区、鹤山区、淇滨区、浚县)
东莞市
营口市(老边区、西市区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市、站前区)
六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)
沧州市(南皮县、河间市、东光县、献县、任丘市、吴桥县、海兴县、孟村回族自治县、肃宁县、青县、新华区、泊头市、盐山县、运河区、沧县、黄骅市)
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濮阳市(范县、濮阳县、华龙区、南乐县、清丰县、台前县)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、门源回族自治县、刚察县)
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黄石市(下陆区、铁山区、阳新县、西塞山区、黄石港区、大冶市)
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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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