来尝一尝BY车厘崽,一场视觉与心灵的双重震撼各观看《今日汇总》
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全国服务区域：
西藏自治区
黄山市(祁门县、黟县、黄山区、徽州区、休宁县、屯溪区、歙县)
普洱市(墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县)
固原市(隆德县、原州区、彭阳县、西吉县、泾源县)
东营市(广饶县、利津县、东营区、垦利区、河口区)
淮安市(金湖县、涟水县、淮安区、盱眙县、淮阴区、洪泽区、清江浦区)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、德令哈市、都兰县、天峻县、乌兰县、格尔木市)
抚州市(资溪县、金溪县、南丰县、宜黄县、黎川县、东乡区、广昌县、乐安县、临川区、崇仁县、南城县)
百色市(那坡县、靖西市、平果市、右江区、德保县、乐业县、凌云县、田东县、隆林各族自治县、西林县、田阳区、田林县)
三门峡市(湖滨区、灵宝市、义马市、陕州区、卢氏县、渑池县)
宣城市(旌德县、宣州区、绩溪县、郎溪县、广德市、泾县、宁国市)
安顺市(西秀区、普定县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县)
新余市(渝水区、分宜县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
昌吉回族自治州(阜康市、木垒哈萨克自治县、昌吉市、玛纳斯县、奇台县、呼图壁县、吉木萨尔县)
赣州市(石城县、宁都县、会昌县、龙南市、寻乌县、安远县、南康区、上犹县、信丰县、赣县区、兴国县、瑞金市、大余县、章贡区、全南县、崇义县、定南县、于都县)
临汾市(霍州市、汾西县、襄汾县、蒲县、乡宁县、翼城县、尧都区、安泽县、隰县、浮山县、古县、吉县、永和县、曲沃县、大宁县、侯马市、洪洞县)
泰州市(泰兴市、海陵区、姜堰区、兴化市、靖江市、高港区)
吉林市(桦甸市、昌邑区、舒兰市、丰满区、船营区、永吉县、磐石市、龙潭区、蛟河市)
酒泉市(金塔县、肃州区、肃北蒙古族自治县、瓜州县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市)
乌兰察布市(察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、丰镇市、商都县、四子王旗、凉城县、察哈尔右翼前旗、化德县、卓资县、兴和县、集宁区)
通辽市(霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、库伦旗、奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、开鲁县、扎鲁特旗)
抚顺市(清原满族自治县、东洲区、新抚区、新宾满族自治县、抚顺县、顺城区、望花区)
黔南布依族苗族自治州(独山县、平塘县、三都水族自治县、福泉市、长顺县、惠水县、贵定县、瓮安县、荔波县、都匀市、龙里县、罗甸县)
九江市(德安县、柴桑区、都昌县、瑞昌市、武宁县、庐山市、湖口县、共青城市、修水县、濂溪区、浔阳区、永修县、彭泽县)
张家口市(桥西区、怀安县、万全区、宣化区、康保县、下花园区、阳原县、张北县、赤城县、涿鹿县、尚义县、桥东区、怀来县、崇礼区、沽源县、蔚县)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、阿尔山市)
福州市(台江区、马尾区、仓山区、晋安区、鼓楼区、闽清县、长乐区、福清市、罗源县、闽侯县、连江县、永泰县、平潭县)
三亚市(天涯区、海棠区、崖州区、吉阳区)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
牡丹江市(林口县、阳明区、绥芬河市、爱民区、宁安市、穆棱市、东安区、海林市、西安区、东宁市)
六安市(叶集区、霍山县、霍邱县、金安区、金寨县、舒城县、裕安区)
鸡西市(麻山区、鸡冠区、虎林市、滴道区、密山市、梨树区、鸡东县、恒山区、城子河区)
泰安市(新泰市、岱岳区、东平县、宁阳县、肥城市、泰山区)
郑州市(管城回族区、新密市、荥阳市、中牟县、上街区、登封市、惠济区、中原区、新郑市、二七区、金水区、巩义市)
汕头市(龙湖区、潮南区、金平区、濠江区、澄海区、潮阳区、南澳县)
邵阳市(武冈市、洞口县、城步苗族自治县、新宁县、双清区、邵阳县、绥宁县、新邵县、隆回县、邵东市、大祥区、北塔区)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
宁夏回族自治区
德阳市(绵竹市、罗江区、广汉市、旌阳区、中江县、什邡市)
景德镇市(浮梁县、珠山区、昌江区、乐平市)
平凉市(静宁县、崇信县、庄浪县、崆峒区、灵台县、华亭市、泾川县)
辽阳市(辽阳县、白塔区、文圣区、宏伟区、太子河区、灯塔市、弓长岭区)
玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、治多县、称多县、玉树市、杂多县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
文山壮族苗族自治州(广南县、西畴县、马关县、麻栗坡县、丘北县、文山市、砚山县、富宁县)
萍乡市(莲花县、安源区、芦溪县、湘东区、上栗县)
重庆市(江津区、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、奉节县、涪陵区、南川区、万州区、九龙坡区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、垫江县、彭水苗族土家族自治县、梁平区、潼南区、璧山区、荣昌区、沙坪坝区、綦江区、渝北区、黔江区、城口县、合川区、丰都县、开州区、永川区、铜梁区、石柱土家族自治县、巴南区、巫山县、北碚区、云阳县、南岸区、江北区、大足区、忠县、渝中区、巫溪县、长寿区)
鹤岗市(绥滨县、工农区、东山区、南山区、向阳区、兴山区、萝北县、兴安区)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、辰溪县、通道侗族自治县、洪江市、鹤城区、中方县、会同县、溆浦县、新晃侗族自治县、沅陵县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县)
张掖市(高台县、甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县、山丹县、临泽县)
湘潭市(湘乡市、雨湖区、湘潭县、岳塘区、韶山市)
平顶山市(汝州市、新华区、舞钢市、宝丰县、郏县、石龙区、湛河区、叶县、卫东区、鲁山县)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
昌都市(边坝县、江达县、洛隆县、芒康县、八宿县、左贡县、丁青县、类乌齐县、察雅县、贡觉县、卡若区)
武汉市(东西湖区、蔡甸区、汉阳区、洪山区、黄陂区、青山区、江汉区、硚口区、武昌区、新洲区、江夏区、汉南区、江岸区)
阿勒泰地区(青河县、吉木乃县、布尔津县、富蕴县、阿勒泰市、福海县、哈巴河县)
深圳市(龙华区、罗湖区、龙岗区、宝安区、盐田区、福田区、南山区、光明区、坪山区)
唐山市(滦南县、路北区、开平区、迁西县、玉田县、路南区、丰润区、古冶区、乐亭县、曹妃甸区、遵化市、丰南区、迁安市、滦州市)
阜阳市(临泉县、阜南县、界首市、太和县、颍上县、颍州区、颍泉区、颍东区)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、焉耆回族自治县、尉犁县、若羌县、库尔勒市、和静县、和硕县、轮台县、且末县)
保山市(龙陵县、施甸县、隆阳区、昌宁县、腾冲市)
徐州市(鼓楼区、丰县、沛县、云龙区、新沂市、贾汪区、铜山区、睢宁县、泉山区、邳州市)
齐齐哈尔市(克东县、拜泉县、克山县、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、建华区、龙江县、铁锋区、依安县、昂昂溪区、甘南县、碾子山区、富裕县、泰来县、龙沙区、讷河市)
益阳市(桃江县、安化县、沅江市、资阳区、赫山区、南县)
四平市(梨树县、双辽市、铁西区、铁东区、伊通满族自治县)
伊春市(伊美区、金林区、汤旺县、乌翠区、丰林县、铁力市、友好区、嘉荫县、南岔县、大箐山县)
常州市(钟楼区、溧阳市、天宁区、新北区、武进区、金坛区)
澳门特别行政区
湘西土家族苗族自治州(吉首市、龙山县、泸溪县、凤凰县、花垣县、保靖县、永顺县、古丈县)
南充市(高坪区、仪陇县、南部县、营山县、阆中市、蓬安县、顺庆区、西充县、嘉陵区)
达州市(开江县、宣汉县、通川区、渠县、万源市、大竹县、达川区)
天津市(红桥区、河东区、津南区、静海区、河北区、南开区、武清区、西青区、滨海新区、河西区、蓟州区、和平区、宝坻区、宁河区、东丽区、北辰区)
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德州市(武城县、宁津县、庆云县、乐陵市、夏津县、临邑县、德城区、陵城区、禹城市、平原县、齐河县)
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、霍尔果斯市、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、新源县、伊宁县、霍城县、尼勒克县、巩留县、特克斯县、伊宁市)
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郴州市(临武县、桂阳县、宜章县、永兴县、苏仙区、资兴市、北湖区、汝城县、桂东县、安仁县、嘉禾县)
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嘉峪关市
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陇南市(成县、文县、礼县、武都区、两当县、宕昌县、西和县、徽县、康县)
新乡市(新乡县、原阳县、凤泉区、辉县市、卫滨区、长垣市、延津县、牧野区、获嘉县、红旗区、卫辉市、封丘县)
锦州市(凌海市、黑山县、古塔区、义县、凌河区、北镇市、太和区)
绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区、嵊州市、新昌县、诸暨市)
包头市(白云鄂博矿区、土默特右旗、固阳县、九原区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、昆都仑区、石拐区、青山区)
承德市(鹰手营子矿区、平泉市、围场满族蒙古族自治县、滦平县、承德县、双滦区、丰宁满族自治县、兴隆县、隆化县、宽城满族自治县、双桥区)
漳州市(芗城区、龙海区、南靖县、平和县、诏安县、长泰区、云霄县、华安县、龙文区、漳浦县、东山县)
驻马店市(驿城区、泌阳县、遂平县、汝南县、正阳县、确山县、西平县、上蔡县、新蔡县、平舆县)
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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