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全国服务区域：
宿州市(萧县、埇桥区、灵璧县、砀山县、泗县)
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区)
桂林市(雁山区、恭城瑶族自治县、临桂区、平乐县、兴安县、灵川县、阳朔县、七星区、灌阳县、全州县、永福县、象山区、叠彩区、荔浦市、秀峰区、龙胜各族自治县、资源县)
贵阳市(清镇市、白云区、南明区、开阳县、乌当区、修文县、花溪区、观山湖区、云岩区、息烽县)
林芝市(工布江达县、波密县、米林市、巴宜区、察隅县、墨脱县、朗县)
广西壮族自治区
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
绍兴市(柯桥区、诸暨市、越城区、新昌县、嵊州市、上虞区)
三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)
恩施土家族苗族自治州(利川市、巴东县、鹤峰县、宣恩县、来凤县、恩施市、咸丰县、建始县)
咸阳市(旬邑县、长武县、三原县、秦都区、淳化县、永寿县、渭城区、兴平市、杨陵区、彬州市、武功县、乾县、礼泉县、泾阳县)
南昌市(西湖区、青山湖区、安义县、南昌县、红谷滩区、进贤县、青云谱区、新建区、东湖区)
信阳市(罗山县、光山县、固始县、新县、潢川县、淮滨县、平桥区、商城县、息县、浉河区)
郴州市(资兴市、苏仙区、安仁县、桂东县、临武县、汝城县、永兴县、桂阳县、北湖区、宜章县、嘉禾县)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、焉耆回族自治县、和硕县、尉犁县、博湖县、若羌县、和静县、库尔勒市、轮台县)
赤峰市(翁牛特旗、元宝山区、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、林西县、敖汉旗、巴林右旗、宁城县、喀喇沁旗、松山区、红山区、克什克腾旗)
连云港市(海州区、赣榆区、灌云县、东海县、连云区、灌南县)
来宾市(象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、武宣县、忻城县、合山市)
广州市(越秀区、增城区、荔湾区、海珠区、番禺区、花都区、白云区、黄埔区、南沙区、天河区、从化区)
安康市(汉滨区、石泉县、汉阴县、岚皋县、镇坪县、旬阳市、平利县、紫阳县、宁陕县、白河县)
宁夏回族自治区
辽阳市(白塔区、太子河区、宏伟区、文圣区、辽阳县、灯塔市、弓长岭区)
江门市(开平市、蓬江区、台山市、鹤山市、江海区、恩平市、新会区)
汕头市(龙湖区、金平区、南澳县、潮阳区、濠江区、潮南区、澄海区)
商洛市(镇安县、商南县、山阳县、丹凤县、洛南县、商州区、柞水县)
温州市(瓯海区、龙湾区、瑞安市、文成县、泰顺县、永嘉县、洞头区、苍南县、龙港市、平阳县、乐清市、鹿城区)
海东市(民和回族土族自治县、乐都区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、平安区)
呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、鄂温克族自治旗、根河市、新巴尔虎左旗、阿荣旗、海拉尔区、额尔古纳市、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、牙克石市)
自贡市(沿滩区、富顺县、贡井区、荣县、自流井区、大安区)
景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)
哈尔滨市(依兰县、延寿县、松北区、平房区、尚志市、双城区、道里区、呼兰区、南岗区、通河县、香坊区、巴彦县、道外区、宾县、木兰县、阿城区、方正县、五常市)
晋中市(寿阳县、平遥县、灵石县、祁县、和顺县、介休市、昔阳县、太谷区、榆次区、左权县、榆社县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
柳州市(三江侗族自治县、鱼峰区、融安县、融水苗族自治县、柳南区、柳江区、鹿寨县、柳城县、城中区、柳北区)
西宁市(城东区、湟源县、城中区、大通回族土族自治县、湟中区、城北区、城西区)
阿克苏地区(阿瓦提县、拜城县、温宿县、沙雅县、库车市、新和县、乌什县、柯坪县、阿克苏市)
青岛市(崂山区、平度市、李沧区、即墨区、市北区、城阳区、莱西市、黄岛区、市南区、胶州市)
大理白族自治州(云龙县、剑川县、洱源县、南涧彝族自治县、鹤庆县、大理市、祥云县、弥渡县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、宾川县、永平县)
承德市(兴隆县、鹰手营子矿区、隆化县、双桥区、滦平县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、双滦区、承德县)
六安市(叶集区、金安区、霍山县、霍邱县、舒城县、金寨县、裕安区)
邵阳市(北塔区、新宁县、邵东市、大祥区、双清区、洞口县、邵阳县、绥宁县、隆回县、武冈市、城步苗族自治县、新邵县)
铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)
固原市(隆德县、原州区、彭阳县、泾源县、西吉县)
玉溪市(通海县、红塔区、江川区、易门县、华宁县、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市)
金昌市(金川区、永昌县)
延边朝鲜族自治州(珲春市、图们市、和龙市、龙井市、延吉市、汪清县、敦化市、安图县)
塔城地区(裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市、沙湾市、托里县)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、康巴什区、伊金霍洛旗、乌审旗、东胜区、鄂托克前旗、达拉特旗、准格尔旗、杭锦旗)
重庆市(綦江区、奉节县、城口县、万州区、璧山区、巫溪县、巫山县、永川区、忠县、沙坪坝区、南岸区、酉阳土家族苗族自治县、开州区、丰都县、彭水苗族土家族自治县、铜梁区、云阳县、南川区、黔江区、江津区、梁平区、渝北区、石柱土家族自治县、大渡口区、垫江县、九龙坡区、秀山土家族苗族自治县、渝中区、荣昌区、武隆区、巴南区、涪陵区、大足区、北碚区、江北区、长寿区、合川区、潼南区)
芜湖市(繁昌区、南陵县、湾沚区、弋江区、无为市、鸠江区、镜湖区)
常州市(金坛区、新北区、武进区、溧阳市、钟楼区、天宁区)
和田地区(于田县、和田市、洛浦县、和田县、策勒县、皮山县、民丰县、墨玉县)
茂名市(化州市、信宜市、电白区、高州市、茂南区)
南阳市(社旗县、方城县、卧龙区、镇平县、邓州市、西峡县、唐河县、内乡县、淅川县、新野县、南召县、桐柏县、宛城区)
巴中市(南江县、巴州区、恩阳区、通江县、平昌县)
金华市(兰溪市、磐安县、金东区、义乌市、东阳市、浦江县、婺城区、武义县、永康市)
黄冈市(黄梅县、团风县、蕲春县、罗田县、浠水县、麻城市、武穴市、黄州区、英山县、红安县)
河源市(连平县、紫金县、源城区、和平县、东源县、龙川县)
莆田市(秀屿区、仙游县、荔城区、涵江区、城厢区)
宜宾市(叙州区、屏山县、翠屏区、高县、兴文县、南溪区、江安县、筠连县、长宁县、珙县)
白城市(通榆县、大安市、镇赉县、洮南市、洮北区)
惠州市(龙门县、惠东县、惠城区、惠阳区、博罗县)
长治市(武乡县、沁源县、黎城县、潞城区、襄垣县、长子县、壶关县、上党区、沁县、平顺县、潞州区、屯留区)
嘉兴市(海宁市、南湖区、平湖市、桐乡市、海盐县、秀洲区、嘉善县)
西藏自治区
漳州市(华安县、长泰区、龙文区、云霄县、平和县、漳浦县、龙海区、诏安县、东山县、芗城区、南靖县)
平顶山市(石龙区、宝丰县、新华区、湛河区、汝州市、郏县、鲁山县、叶县、舞钢市、卫东区)
枣庄市(山亭区、滕州市、台儿庄区、市中区、峄城区、薛城区)
商丘市(柘城县、睢阳区、永城市、民权县、虞城县、宁陵县、睢县、夏邑县、梁园区)
兰州市(七里河区、城关区、永登县、榆中县、西固区、皋兰县、红古区、安宁区)
秦皇岛市(山海关区、抚宁区、卢龙县、北戴河区、青龙满族自治县、昌黎县、海港区)
天津市(河北区、北辰区、东丽区、滨海新区、蓟州区、宁河区、红桥区、河东区、河西区、宝坻区、静海区、南开区、和平区、津南区、武清区、西青区)
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郑州市(新密市、惠济区、中原区、二七区、新郑市、荥阳市、巩义市、管城回族区、上街区、中牟县、登封市、金水区)
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锦州市(凌河区、义县、北镇市、古塔区、凌海市、黑山县、太和区)
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西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
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昌都市(左贡县、芒康县、察雅县、江达县、洛隆县、类乌齐县、卡若区、边坝县、贡觉县、八宿县、丁青县)
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阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
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海南藏族自治州(共和县、贵德县、兴海县、同德县、贵南县)
七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)
梅州市(平远县、梅江区、大埔县、兴宁市、蕉岭县、梅县区、丰顺县、五华县)
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阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、松潘县、茂县、小金县、阿坝县、黑水县、马尔康市、壤塘县、九寨沟县、理县、红原县、汶川县、金川县)
定西市(渭源县、陇西县、通渭县、临洮县、安定区、岷县、漳县)
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上饶市(广丰区、铅山县、婺源县、万年县、玉山县、德兴市、鄱阳县、弋阳县、余干县、横峰县、广信区、信州区)
庆阳市(镇原县、环县、宁县、合水县、庆城县、华池县、西峰区、正宁县)
荆州市(石首市、荆州区、沙市区、江陵县、公安县、松滋市、洪湖市、监利市)
喀什地区(麦盖提县、疏附县、疏勒县、叶城县、伽师县、英吉沙县、喀什市、巴楚县、泽普县、岳普湖县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县)
佛山市(高明区、南海区、顺德区、三水区、禅城区)
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九江市(武宁县、修水县、庐山市、德安县、瑞昌市、彭泽县、浔阳区、共青城市、柴桑区、永修县、都昌县、湖口县、濂溪区)
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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