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全国服务区域：
连云港市(连云区、海州区、东海县、赣榆区、灌南县、灌云县)
西藏自治区
绵阳市(平武县、北川羌族自治县、盐亭县、江油市、三台县、梓潼县、安州区、游仙区、涪城区)
吴忠市(红寺堡区、利通区、同心县、青铜峡市、盐池县)
济南市(济阳区、商河县、章丘区、平阴县、市中区、历城区、天桥区、莱芜区、长清区、槐荫区、历下区、钢城区)
银川市(永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、灵武市、贺兰县)
乌鲁木齐市(新市区、米东区、头屯河区、沙依巴克区、水磨沟区、天山区、乌鲁木齐县、达坂城区)
忻州市(忻府区、代县、定襄县、河曲县、岢岚县、宁武县、原平市、偏关县、五寨县、静乐县、五台县、保德县、繁峙县、神池县)
岳阳市(汨罗市、华容县、湘阴县、平江县、岳阳楼区、君山区、云溪区、岳阳县、临湘市)
乐山市(沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、峨边彝族自治县、金口河区、市中区、夹江县、犍为县、沐川县、峨眉山市、井研县)
南宁市(江南区、横州市、宾阳县、隆安县、兴宁区、马山县、西乡塘区、青秀区、良庆区、上林县、武鸣区、邕宁区)
衢州市(龙游县、开化县、常山县、江山市、柯城区、衢江区)
怀化市(新晃侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、中方县、芷江侗族自治县、会同县、沅陵县、辰溪县、通道侗族自治县)
玉溪市(江川区、新平彝族傣族自治县、华宁县、澄江市、峨山彝族自治县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、易门县)
临沂市(罗庄区、莒南县、平邑县、蒙阴县、沂水县、兰陵县、费县、兰山区、临沭县、沂南县、郯城县、河东区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
玉林市(兴业县、玉州区、北流市、福绵区、容县、博白县、陆川县)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)
吉安市(遂川县、井冈山市、新干县、青原区、永新县、峡江县、吉安县、泰和县、永丰县、安福县、万安县、吉水县、吉州区)
楚雄彝族自治州(元谋县、禄丰市、楚雄市、双柏县、牟定县、武定县、南华县、永仁县、大姚县、姚安县)
揭阳市(普宁市、榕城区、揭西县、惠来县、揭东区)
平顶山市(石龙区、宝丰县、汝州市、湛河区、卫东区、叶县、鲁山县、郏县、新华区、舞钢市)
泰安市(岱岳区、泰山区、肥城市、新泰市、宁阳县、东平县)
西宁市(城西区、湟源县、城北区、大通回族土族自治县、湟中区、城东区、城中区)
曲靖市(会泽县、宣威市、马龙区、罗平县、麒麟区、富源县、师宗县、陆良县、沾益区)
聊城市(阳谷县、临清市、东昌府区、高唐县、冠县、莘县、茌平区、东阿县)
牡丹江市(海林市、西安区、爱民区、东宁市、林口县、绥芬河市、宁安市、阳明区、穆棱市、东安区)
三明市(三元区、建宁县、宁化县、尤溪县、大田县、明溪县、清流县、泰宁县、沙县区、将乐县、永安市)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、轮台县、尉犁县、和硕县、焉耆回族自治县、且末县、博湖县、库尔勒市、和静县)
厦门市(思明区、湖里区、翔安区、海沧区、集美区、同安区)
延安市(黄陵县、安塞区、延川县、富县、洛川县、志丹县、延长县、甘泉县、子长市、宜川县、吴起县、宝塔区、黄龙县)
黔南布依族苗族自治州(龙里县、三都水族自治县、瓮安县、都匀市、福泉市、长顺县、平塘县、惠水县、荔波县、独山县、贵定县、罗甸县)
昭通市(镇雄县、巧家县、彝良县、永善县、威信县、鲁甸县、水富市、盐津县、大关县、昭阳区、绥江县)
龙岩市(新罗区、永定区、长汀县、连城县、上杭县、漳平市、武平县)
塔城地区(沙湾市、乌苏市、托里县、裕民县、额敏县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县)
南阳市(新野县、南召县、卧龙区、唐河县、桐柏县、方城县、邓州市、社旗县、淅川县、镇平县、西峡县、内乡县、宛城区)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
雅安市(石棉县、雨城区、汉源县、名山区、荥经县、宝兴县、天全县、芦山县)
台州市(温岭市、三门县、黄岩区、仙居县、路桥区、玉环市、天台县、临海市、椒江区)
郴州市(临武县、永兴县、桂阳县、北湖区、桂东县、苏仙区、宜章县、汝城县、嘉禾县、安仁县、资兴市)
长春市(朝阳区、德惠市、绿园区、榆树市、农安县、南关区、二道区、双阳区、宽城区、九台区、公主岭市)
伊春市(铁力市、大箐山县、乌翠区、友好区、伊美区、金林区、丰林县、汤旺县、嘉荫县、南岔县)
黔东南苗族侗族自治州(从江县、雷山县、黄平县、施秉县、镇远县、凯里市、榕江县、三穗县、剑河县、台江县、天柱县、麻江县、岑巩县、黎平县、丹寨县、锦屏县)
喀什地区(疏附县、巴楚县、麦盖提县、莎车县、伽师县、英吉沙县、叶城县、岳普湖县、疏勒县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县)
阜新市(海州区、细河区、太平区、清河门区、阜新蒙古族自治县、新邱区、彰武县)
扬州市(仪征市、广陵区、高邮市、江都区、宝应县、邗江区)
福州市(台江区、鼓楼区、闽侯县、永泰县、长乐区、连江县、平潭县、福清市、闽清县、罗源县、晋安区、仓山区、马尾区)
清远市(英德市、连南瑶族自治县、清新区、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连州市、阳山县、清城区)
晋城市(泽州县、沁水县、阳城县、城区、高平市、陵川县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
邯郸市(临漳县、大名县、武安市、曲周县、峰峰矿区、永年区、肥乡区、邱县、丛台区、馆陶县、磁县、涉县、魏县、广平县、成安县、鸡泽县、邯山区、复兴区)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、突泉县)
茂名市(高州市、茂南区、电白区、信宜市、化州市)
兰州市(永登县、安宁区、城关区、榆中县、红古区、皋兰县、七里河区、西固区)
安康市(宁陕县、石泉县、平利县、汉阴县、白河县、镇坪县、旬阳市、汉滨区、紫阳县、岚皋县)
嘉兴市(海宁市、南湖区、海盐县、秀洲区、平湖市、嘉善县、桐乡市)
白银市(平川区、景泰县、靖远县、会宁县、白银区)
玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、曲麻莱县、称多县、杂多县、玉树市)
娄底市(涟源市、双峰县、新化县、娄星区、冷水江市)
营口市(西市区、盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、老边区、站前区)
廊坊市(三河市、香河县、大厂回族自治县、永清县、安次区、文安县、霸州市、固安县、广阳区、大城县)
咸阳市(兴平市、乾县、礼泉县、三原县、永寿县、旬邑县、泾阳县、渭城区、武功县、彬州市、秦都区、杨陵区、淳化县、长武县)
池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)
绥化市(安达市、兰西县、绥棱县、望奎县、明水县、北林区、庆安县、海伦市、肇东市、青冈县)
无锡市(锡山区、新吴区、滨湖区、梁溪区、惠山区、江阴市、宜兴市)
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那曲市(色尼区、申扎县、尼玛县、聂荣县、巴青县、安多县、班戈县、索县、比如县、嘉黎县、双湖县)
佳木斯市(向阳区、同江市、抚远市、桦南县、富锦市、汤原县、郊区、东风区、前进区、桦川县)
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漳州市(云霄县、龙海区、平和县、华安县、东山县、长泰区、芗城区、南靖县、诏安县、龙文区、漳浦县)
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黑河市(五大连池市、逊克县、爱辉区、北安市、孙吴县、嫩江市)
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新疆维吾尔自治区
宜昌市(西陵区、伍家岗区、当阳市、枝江市、宜都市、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、秭归县、猇亭区、夷陵区、远安县、点军区、兴山县)
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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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