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全国服务区域：
佛山市(高明区、三水区、南海区、顺德区、禅城区)
嘉兴市(嘉善县、桐乡市、海宁市、南湖区、秀洲区、平湖市、海盐县)
衢州市(江山市、常山县、衢江区、龙游县、柯城区、开化县)
韶关市(新丰县、曲江区、始兴县、仁化县、南雄市、浈江区、乐昌市、武江区、乳源瑶族自治县、翁源县)
绥化市(北林区、望奎县、庆安县、兰西县、明水县、青冈县、肇东市、海伦市、安达市、绥棱县)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
金华市(磐安县、义乌市、金东区、东阳市、浦江县、婺城区、武义县、兰溪市、永康市)
黄冈市(武穴市、罗田县、麻城市、英山县、红安县、黄州区、黄梅县、蕲春县、浠水县、团风县)
贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、八步区、昭平县、钟山县)
长治市(潞州区、壶关县、屯留区、襄垣县、长子县、沁县、平顺县、上党区、潞城区、黎城县、武乡县、沁源县)
长春市(宽城区、朝阳区、南关区、二道区、榆树市、绿园区、农安县、公主岭市、九台区、德惠市、双阳区)
曲靖市(麒麟区、宣威市、陆良县、师宗县、会泽县、富源县、沾益区、马龙区、罗平县)
西宁市(湟中区、城西区、城中区、大通回族土族自治县、湟源县、城北区、城东区)
芜湖市(湾沚区、繁昌区、鸠江区、镜湖区、弋江区、无为市、南陵县)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、依安县、甘南县、龙沙区、克山县、富拉尔基区、建华区、碾子山区、讷河市、龙江县、泰来县、梅里斯达斡尔族区、富裕县、克东县、铁锋区、拜泉县)
南阳市(淅川县、西峡县、内乡县、桐柏县、唐河县、新野县、镇平县、南召县、邓州市、社旗县、卧龙区、方城县、宛城区)
合肥市(庐阳区、肥西县、蜀山区、包河区、肥东县、瑶海区、长丰县、庐江县、巢湖市)
内蒙古自治区
渭南市(合阳县、蒲城县、华阴市、白水县、韩城市、华州区、潼关县、澄城县、临渭区、大荔县、富平县)
抚州市(宜黄县、南城县、临川区、崇仁县、广昌县、东乡区、南丰县、黎川县、乐安县、金溪县、资溪县)
运城市(河津市、芮城县、夏县、万荣县、永济市、绛县、稷山县、新绛县、平陆县、垣曲县、闻喜县、临猗县、盐湖区)
晋城市(城区、泽州县、沁水县、陵川县、高平市、阳城县)
安庆市(桐城市、岳西县、迎江区、怀宁县、太湖县、潜山市、望江县、大观区、宿松县、宜秀区)
汉中市(城固县、佛坪县、镇巴县、洋县、南郑区、略阳县、留坝县、宁强县、勉县、西乡县、汉台区)
牡丹江市(阳明区、海林市、宁安市、东宁市、绥芬河市、穆棱市、东安区、西安区、爱民区、林口县)
丹东市(宽甸满族自治县、东港市、振安区、凤城市、元宝区、振兴区)
榆林市(子洲县、吴堡县、绥德县、靖边县、米脂县、定边县、清涧县、神木市、府谷县、横山区、榆阳区、佳县)
雅安市(宝兴县、荥经县、名山区、雨城区、汉源县、芦山县、天全县、石棉县)
海东市(平安区、互助土族自治县、乐都区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县)
三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)
锦州市(北镇市、凌河区、古塔区、凌海市、义县、黑山县、太和区)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、库尔勒市、焉耆回族自治县、尉犁县、轮台县、和硕县、若羌县、和静县、博湖县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
台州市(黄岩区、三门县、临海市、温岭市、路桥区、玉环市、椒江区、天台县、仙居县)
永州市(蓝山县、双牌县、宁远县、东安县、道县、冷水滩区、新田县、祁阳市、零陵区、江华瑶族自治县、江永县)
天水市(秦州区、麦积区、甘谷县、武山县、秦安县、张家川回族自治县、清水县)
滨州市(博兴县、阳信县、无棣县、滨城区、邹平市、沾化区、惠民县)
南宁市(马山县、上林县、良庆区、横州市、西乡塘区、青秀区、宾阳县、武鸣区、江南区、隆安县、兴宁区、邕宁区)
营口市(大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、站前区、老边区、盖州市)
忻州市(偏关县、岢岚县、忻府区、河曲县、静乐县、宁武县、定襄县、繁峙县、五台县、原平市、神池县、代县、五寨县、保德县)
贵阳市(云岩区、清镇市、修文县、开阳县、观山湖区、乌当区、白云区、息烽县、南明区、花溪区)
巴中市(南江县、恩阳区、通江县、巴州区、平昌县)
益阳市(资阳区、安化县、南县、沅江市、赫山区、桃江县)
鹤岗市(绥滨县、东山区、萝北县、兴山区、南山区、兴安区、向阳区、工农区)
喀什地区(喀什市、莎车县、麦盖提县、泽普县、叶城县、巴楚县、英吉沙县、疏勒县、伽师县、疏附县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县)
萍乡市(安源区、湘东区、莲花县、芦溪县、上栗县)
宁夏回族自治区
三明市(将乐县、永安市、明溪县、三元区、泰宁县、建宁县、尤溪县、清流县、沙县区、大田县、宁化县)
来宾市(武宣县、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县、合山市)
葫芦岛市(龙港区、兴城市、连山区、绥中县、建昌县、南票区)
烟台市(龙口市、莱阳市、栖霞市、牟平区、招远市、海阳市、芝罘区、莱州市、蓬莱区、福山区、莱山区)
廊坊市(固安县、香河县、大城县、霸州市、大厂回族自治县、三河市、广阳区、文安县、永清县、安次区)
秦皇岛市(卢龙县、山海关区、海港区、青龙满族自治县、抚宁区、昌黎县、北戴河区)
平凉市(华亭市、灵台县、崇信县、泾川县、静宁县、庄浪县、崆峒区)
赤峰市(林西县、红山区、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、松山区、克什克腾旗、巴林左旗、翁牛特旗、敖汉旗、元宝山区、宁城县)
龙岩市(新罗区、连城县、武平县、长汀县、上杭县、永定区、漳平市)
甘孜藏族自治州(炉霍县、乡城县、石渠县、雅江县、甘孜县、理塘县、九龙县、康定市、道孚县、新龙县、丹巴县、稻城县、得荣县、巴塘县、白玉县、泸定县、色达县、德格县)
平顶山市(卫东区、郏县、舞钢市、汝州市、鲁山县、石龙区、宝丰县、湛河区、新华区、叶县)
常州市(新北区、武进区、金坛区、天宁区、溧阳市、钟楼区)
鸡西市(鸡冠区、鸡东县、城子河区、滴道区、恒山区、梨树区、麻山区、密山市、虎林市)
泰安市(新泰市、泰山区、肥城市、岱岳区、宁阳县、东平县)
岳阳市(汨罗市、平江县、岳阳楼区、华容县、岳阳县、临湘市、湘阴县、云溪区、君山区)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
常德市(汉寿县、澧县、石门县、津市市、临澧县、武陵区、鼎城区、桃源县、安乡县)
新余市(渝水区、分宜县)
沧州市(沧县、青县、任丘市、黄骅市、吴桥县、泊头市、献县、肃宁县、孟村回族自治县、新华区、海兴县、东光县、南皮县、河间市、盐山县、运河区)
株洲市(天元区、炎陵县、荷塘区、石峰区、渌口区、攸县、茶陵县、醴陵市、芦淞区)
宜宾市(屏山县、长宁县、南溪区、筠连县、江安县、兴文县、高县、叙州区、珙县、翠屏区)
昌都市(江达县、类乌齐县、芒康县、卡若区、左贡县、察雅县、八宿县、洛隆县、贡觉县、丁青县、边坝县)
开封市(顺河回族区、龙亭区、祥符区、通许县、尉氏县、鼓楼区、兰考县、禹王台区、杞县)
焦作市(中站区、沁阳市、武陟县、解放区、修武县、山阳区、马村区、温县、博爱县、孟州市)
阿里地区(革吉县、措勤县、改则县、日土县、札达县、噶尔县、普兰县)
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崇左市(龙州县、扶绥县、天等县、大新县、宁明县、江州区、凭祥市)
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怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)
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钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)
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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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