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全国服务区域：
庆阳市(合水县、西峰区、庆城县、镇原县、正宁县、华池县、宁县、环县)
百色市(田林县、隆林各族自治县、田东县、乐业县、西林县、凌云县、靖西市、右江区、德保县、田阳区、那坡县、平果市)
绵阳市(安州区、梓潼县、三台县、涪城区、江油市、平武县、盐亭县、北川羌族自治县、游仙区)
梧州市(苍梧县、万秀区、岑溪市、蒙山县、龙圩区、长洲区、藤县)
泰州市(姜堰区、海陵区、高港区、兴化市、靖江市、泰兴市)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、天峻县、乌兰县、德令哈市、格尔木市)
德阳市(旌阳区、罗江区、广汉市、中江县、什邡市、绵竹市)
莆田市(涵江区、仙游县、秀屿区、城厢区、荔城区)
淮南市(田家庵区、谢家集区、潘集区、寿县、八公山区、大通区、凤台县)
重庆市(南岸区、璧山区、南川区、石柱土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、丰都县、巫溪县、云阳县、铜梁区、九龙坡区、奉节县、万州区、渝北区、长寿区、涪陵区、荣昌区、潼南区、垫江县、忠县、江北区、开州区、大足区、沙坪坝区、渝中区、綦江区、永川区、巫山县、江津区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、巴南区、梁平区、大渡口区、北碚区、合川区、黔江区、城口县)
阜新市(太平区、彰武县、细河区、新邱区、海州区、阜新蒙古族自治县、清河门区)
长沙市(望城区、宁乡市、芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、浏阳市、长沙县)
佳木斯市(汤原县、同江市、东风区、抚远市、桦川县、富锦市、桦南县、郊区、前进区、向阳区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)
松原市(长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市)
吕梁市(中阳县、兴县、文水县、离石区、孝义市、汾阳市、临县、柳林县、岚县、石楼县、方山县、交口县、交城县)
防城港市(港口区、防城区、东兴市、上思县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、布尔津县、哈巴河县、福海县、富蕴县、吉木乃县、青河县)
朝阳市(朝阳县、双塔区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县、龙城区)
晋中市(太谷区、榆次区、和顺县、灵石县、左权县、介休市、昔阳县、榆社县、祁县、平遥县、寿阳县)
襄阳市(枣阳市、襄州区、樊城区、保康县、襄城区、老河口市、南漳县、宜城市、谷城县)
兰州市(安宁区、皋兰县、七里河区、永登县、西固区、城关区、红古区、榆中县)
秦皇岛市(山海关区、卢龙县、海港区、抚宁区、昌黎县、北戴河区、青龙满族自治县)
广西壮族自治区
昌都市(察雅县、贡觉县、丁青县、芒康县、类乌齐县、洛隆县、八宿县、卡若区、边坝县、左贡县、江达县)
淮北市(相山区、濉溪县、杜集区、烈山区)
平顶山市(宝丰县、湛河区、汝州市、舞钢市、鲁山县、郏县、新华区、叶县、石龙区、卫东区)
上饶市(婺源县、余干县、弋阳县、鄱阳县、信州区、万年县、玉山县、横峰县、广丰区、铅山县、广信区、德兴市)
广元市(旺苍县、朝天区、青川县、昭化区、利州区、剑阁县、苍溪县)
澳门特别行政区
衡阳市(耒阳市、常宁市、衡东县、南岳区、石鼓区、衡阳县、雁峰区、珠晖区、衡南县、蒸湘区、祁东县、衡山县)
连云港市(连云区、赣榆区、东海县、灌南县、海州区、灌云县)
天津市(滨海新区、西青区、静海区、津南区、宝坻区、东丽区、河西区、宁河区、和平区、南开区、河东区、武清区、河北区、红桥区、蓟州区、北辰区)
六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)
濮阳市(濮阳县、南乐县、华龙区、台前县、清丰县、范县)
银川市(灵武市、金凤区、永宁县、西夏区、贺兰县、兴庆区)
大庆市(龙凤区、萨尔图区、让胡路区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、肇源县、红岗区、林甸县)
黄冈市(武穴市、团风县、黄州区、红安县、黄梅县、英山县、浠水县、蕲春县、麻城市、罗田县)
自贡市(贡井区、自流井区、荣县、沿滩区、大安区、富顺县)
乌鲁木齐市(水磨沟区、米东区、达坂城区、新市区、天山区、沙依巴克区、头屯河区、乌鲁木齐县)
天水市(秦安县、张家川回族自治县、清水县、武山县、甘谷县、秦州区、麦积区)
岳阳市(湘阴县、岳阳楼区、云溪区、华容县、临湘市、岳阳县、平江县、君山区、汨罗市)
常州市(钟楼区、金坛区、武进区、溧阳市、天宁区、新北区)
三明市(大田县、建宁县、明溪县、清流县、尤溪县、沙县区、三元区、宁化县、泰宁县、永安市、将乐县)
宿州市(埇桥区、泗县、萧县、砀山县、灵璧县)
宁波市(江北区、海曙区、北仑区、余姚市、象山县、慈溪市、鄞州区、镇海区、奉化区、宁海县)
乐山市(五通桥区、峨眉山市、沐川县、夹江县、金口河区、市中区、井研县、犍为县、峨边彝族自治县、沙湾区、马边彝族自治县)
滁州市(凤阳县、明光市、南谯区、来安县、全椒县、定远县、琅琊区、天长市)
红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、屏边苗族自治县、红河县、个旧市、建水县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、开远市、绿春县、蒙自市、元阳县、河口瑶族自治县)
张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)
海东市(互助土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、民和回族土族自治县、乐都区)
昆明市(禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、呈贡区、宜良县、五华区、晋宁区、官渡区、石林彝族自治县、西山区、嵩明县、盘龙区、安宁市、富民县、东川区)
石河子市(铁门关市、可克达拉市、图木舒克市、新星市、阿拉尔市、双河市、胡杨河市、五家渠市、北屯市、白杨市、昆玉市)
来宾市(忻城县、金秀瑶族自治县、象州县、合山市、武宣县、兴宾区)
五指山市(琼中黎族苗族自治县、琼海市、陵水黎族自治县、万宁市、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、临高县、昌江黎族自治县、东方市、定安县、文昌市)
渭南市(合阳县、澄城县、华阴市、蒲城县、富平县、白水县、临渭区、潼关县、大荔县、韩城市、华州区)
济源市
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
鄂尔多斯市(乌审旗、准格尔旗、达拉特旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、东胜区、康巴什区、鄂托克旗)
铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)
吴忠市(青铜峡市、利通区、红寺堡区、同心县、盐池县)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)
金华市(永康市、武义县、婺城区、东阳市、金东区、义乌市、兰溪市、浦江县、磐安县)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
宣城市(绩溪县、宁国市、宣州区、郎溪县、泾县、广德市、旌德县)
湛江市(廉江市、霞山区、徐闻县、赤坎区、吴川市、遂溪县、麻章区、坡头区、雷州市)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、和硕县、库尔勒市、尉犁县、和静县、轮台县、且末县、博湖县、焉耆回族自治县)
济南市(商河县、济阳区、槐荫区、历下区、长清区、莱芜区、章丘区、钢城区、天桥区、市中区、平阴县、历城区)
汕头市(澄海区、金平区、濠江区、潮阳区、潮南区、南澳县、龙湖区)
榆林市(米脂县、神木市、绥德县、子洲县、府谷县、吴堡县、定边县、清涧县、靖边县、榆阳区、横山区、佳县)
新乡市(红旗区、长垣市、卫滨区、原阳县、封丘县、辉县市、新乡县、卫辉市、延津县、获嘉县、牧野区、凤泉区)
白城市(镇赉县、洮南市、通榆县、洮北区、大安市)
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沧州市(肃宁县、新华区、黄骅市、东光县、河间市、泊头市、任丘市、南皮县、盐山县、海兴县、孟村回族自治县、沧县、运河区、献县、吴桥县、青县)
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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