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全国服务区域：
六安市(霍邱县、叶集区、舒城县、霍山县、金安区、裕安区、金寨县)
黑河市(北安市、爱辉区、逊克县、孙吴县、嫩江市、五大连池市)
邢台市(信都区、宁晋县、临西县、新河县、巨鹿县、平乡县、南宫市、威县、沙河市、广宗县、清河县、任泽区、南和区、隆尧县、襄都区、临城县、柏乡县、内丘县)
固原市(隆德县、彭阳县、泾源县、原州区、西吉县)
自贡市(大安区、自流井区、富顺县、荣县、沿滩区、贡井区)
郑州市(新郑市、二七区、管城回族区、上街区、中原区、中牟县、登封市、巩义市、金水区、惠济区、荥阳市、新密市)
益阳市(资阳区、沅江市、桃江县、赫山区、南县、安化县)
防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)
临夏回族自治州(和政县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、广河县、康乐县、临夏县、永靖县)
黄冈市(蕲春县、武穴市、浠水县、红安县、麻城市、黄梅县、黄州区、英山县、罗田县、团风县)
贺州市(平桂区、钟山县、富川瑶族自治县、八步区、昭平县)
常州市(新北区、天宁区、金坛区、武进区、溧阳市、钟楼区)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
南京市(玄武区、浦口区、高淳区、六合区、雨花台区、建邺区、溧水区、鼓楼区、江宁区、秦淮区、栖霞区)
德州市(陵城区、齐河县、宁津县、禹城市、夏津县、临邑县、乐陵市、德城区、武城县、平原县、庆云县)
济南市(钢城区、天桥区、商河县、市中区、济阳区、长清区、历城区、历下区、槐荫区、莱芜区、平阴县、章丘区)
汕尾市(城区、海丰县、陆河县、陆丰市)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
雅安市(汉源县、名山区、天全县、宝兴县、荥经县、芦山县、雨城区、石棉县)
衡阳市(南岳区、衡南县、雁峰区、珠晖区、常宁市、耒阳市、石鼓区、衡东县、祁东县、衡山县、衡阳县、蒸湘区)
商洛市(柞水县、镇安县、丹凤县、商州区、洛南县、商南县、山阳县)
塔城地区(裕民县、塔城市、额敏县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、乌苏市)
安顺市(普定县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区)
银川市(永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区、贺兰县、西夏区)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
桂林市(秀峰区、龙胜各族自治县、兴安县、永福县、雁山区、全州县、灌阳县、叠彩区、荔浦市、灵川县、临桂区、象山区、恭城瑶族自治县、七星区、阳朔县、平乐县、资源县)
黄石市(黄石港区、下陆区、西塞山区、铁山区、阳新县、大冶市)
深圳市(宝安区、罗湖区、坪山区、福田区、龙岗区、南山区、盐田区、龙华区、光明区)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、个旧市、元阳县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、蒙自市、开远市、红河县、屏边苗族自治县、弥勒市、泸西县、绿春县)
西安市(蓝田县、长安区、莲湖区、雁塔区、阎良区、灞桥区、周至县、高陵区、未央区、鄠邑区、新城区、临潼区、碑林区)
平凉市(华亭市、庄浪县、静宁县、灵台县、泾川县、崆峒区、崇信县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
宜昌市(猇亭区、长阳土家族自治县、枝江市、宜都市、秭归县、夷陵区、伍家岗区、点军区、兴山县、当阳市、远安县、五峰土家族自治县、西陵区)
白山市(抚松县、江源区、靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区)
宁德市(福鼎市、蕉城区、福安市、霞浦县、古田县、屏南县、周宁县、寿宁县、柘荣县)
曲靖市(马龙区、富源县、麒麟区、宣威市、会泽县、师宗县、沾益区、罗平县、陆良县)
郴州市(资兴市、临武县、汝城县、桂东县、安仁县、桂阳县、北湖区、永兴县、苏仙区、宜章县、嘉禾县)
新疆维吾尔自治区
汉中市(勉县、略阳县、宁强县、镇巴县、洋县、留坝县、南郑区、汉台区、城固县、佛坪县、西乡县)
江门市(江海区、蓬江区、鹤山市、恩平市、新会区、台山市、开平市)
贵阳市(观山湖区、开阳县、清镇市、云岩区、白云区、乌当区、花溪区、息烽县、南明区、修文县)
日喀则市(康马县、定日县、亚东县、白朗县、聂拉木县、萨迦县、江孜县、岗巴县、萨嘎县、拉孜县、吉隆县、昂仁县、南木林县、桑珠孜区、谢通门县、仲巴县、仁布县、定结县)
宜春市(奉新县、宜丰县、高安市、袁州区、靖安县、丰城市、上高县、万载县、铜鼓县、樟树市)
周口市(淮阳区、川汇区、商水县、西华县、项城市、扶沟县、沈丘县、鹿邑县、郸城县、太康县)
楚雄彝族自治州(永仁县、南华县、牟定县、楚雄市、大姚县、武定县、姚安县、双柏县、元谋县、禄丰市)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
上饶市(玉山县、婺源县、鄱阳县、铅山县、弋阳县、横峰县、万年县、广丰区、广信区、余干县、信州区、德兴市)
葫芦岛市(绥中县、建昌县、龙港区、连山区、兴城市、南票区)
铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、玉门市、瓜州县、金塔县、肃北蒙古族自治县、敦煌市)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
邵阳市(城步苗族自治县、新宁县、北塔区、邵阳县、洞口县、武冈市、大祥区、双清区、隆回县、绥宁县、新邵县、邵东市)
吴忠市(同心县、青铜峡市、利通区、盐池县、红寺堡区)
南昌市(南昌县、青山湖区、安义县、进贤县、新建区、青云谱区、红谷滩区、西湖区、东湖区)
辽阳市(白塔区、灯塔市、辽阳县、弓长岭区、宏伟区、太子河区、文圣区)
金华市(永康市、义乌市、浦江县、磐安县、婺城区、金东区、武义县、东阳市、兰溪市)
泰州市(姜堰区、高港区、泰兴市、兴化市、靖江市、海陵区)
运城市(河津市、万荣县、垣曲县、盐湖区、夏县、闻喜县、绛县、平陆县、永济市、新绛县、临猗县、稷山县、芮城县)
内江市(隆昌市、资中县、东兴区、威远县、市中区)
烟台市(招远市、海阳市、芝罘区、莱阳市、蓬莱区、牟平区、莱山区、莱州市、栖霞市、福山区、龙口市)
荆门市(掇刀区、东宝区、沙洋县、钟祥市、京山市)
来宾市(合山市、武宣县、象州县、金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、临河区、磴口县、乌拉特前旗、五原县、乌拉特中旗、杭锦后旗)
昌都市(八宿县、卡若区、芒康县、丁青县、左贡县、江达县、洛隆县、边坝县、察雅县、贡觉县、类乌齐县)
嘉兴市(海宁市、海盐县、桐乡市、平湖市、南湖区、嘉善县、秀洲区)
赤峰市(宁城县、元宝山区、松山区、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、红山区、巴林右旗、翁牛特旗、敖汉旗、巴林左旗、林西县)
驻马店市(新蔡县、西平县、确山县、汝南县、遂平县、泌阳县、平舆县、上蔡县、驿城区、正阳县)
庆阳市(环县、合水县、正宁县、庆城县、宁县、镇原县、华池县、西峰区)
陇南市(文县、康县、西和县、礼县、宕昌县、两当县、成县、武都区、徽县)
汕头市(龙湖区、南澳县、澄海区、濠江区、潮阳区、潮南区、金平区)
潍坊市(青州市、诸城市、临朐县、坊子区、昌邑市、安丘市、奎文区、昌乐县、寿光市、高密市、潍城区、寒亭区)
怀化市(通道侗族自治县、会同县、鹤城区、洪江市、沅陵县、麻阳苗族自治县、辰溪县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、中方县)
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永州市(双牌县、江华瑶族自治县、祁阳市、道县、宁远县、蓝山县、新田县、零陵区、冷水滩区、江永县、东安县)
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玉树藏族自治州(囊谦县、玉树市、杂多县、治多县、曲麻莱县、称多县)
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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