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全国服务区域：
吉安市(吉州区、青原区、万安县、新干县、吉水县、泰和县、吉安县、峡江县、安福县、井冈山市、遂川县、永新县、永丰县)
宁夏回族自治区
内江市(威远县、市中区、东兴区、资中县、隆昌市)
徐州市(新沂市、云龙区、鼓楼区、邳州市、丰县、睢宁县、铜山区、泉山区、沛县、贾汪区)
日喀则市(定结县、白朗县、岗巴县、定日县、聂拉木县、仁布县、谢通门县、亚东县、拉孜县、南木林县、桑珠孜区、康马县、吉隆县、江孜县、萨嘎县、仲巴县、昂仁县、萨迦县)
玉林市(玉州区、容县、陆川县、博白县、北流市、兴业县、福绵区)
上饶市(鄱阳县、玉山县、信州区、横峰县、广信区、德兴市、弋阳县、铅山县、万年县、余干县、婺源县、广丰区)
西宁市(城东区、大通回族土族自治县、城西区、湟源县、城北区、湟中区、城中区)
朔州市(右玉县、平鲁区、怀仁市、朔城区、应县、山阴县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区、长岭县、扶余市)
通化市(辉南县、二道江区、东昌区、通化县、柳河县、集安市、梅河口市)
衡阳市(衡阳县、衡山县、祁东县、衡东县、衡南县、耒阳市、南岳区、常宁市、雁峰区、蒸湘区、珠晖区、石鼓区)
威海市(荣成市、文登区、环翠区、乳山市)
蚌埠市(五河县、龙子湖区、禹会区、怀远县、蚌山区、固镇县、淮上区)
汕尾市(海丰县、陆河县、城区、陆丰市)
湘潭市(韶山市、雨湖区、湘乡市、湘潭县、岳塘区)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、乌兰县、都兰县、天峻县、德令哈市、茫崖市)
安顺市(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、普定县、西秀区)
沧州市(海兴县、孟村回族自治县、河间市、东光县、黄骅市、盐山县、肃宁县、任丘市、运河区、新华区、献县、吴桥县、青县、南皮县、泊头市、沧县)
唐山市(路北区、曹妃甸区、迁安市、玉田县、丰润区、开平区、迁西县、古冶区、丰南区、滦南县、路南区、遵化市、乐亭县、滦州市)
丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县)
烟台市(莱山区、莱州市、招远市、芝罘区、牟平区、海阳市、蓬莱区、栖霞市、龙口市、福山区、莱阳市)
大连市(旅顺口区、瓦房店市、中山区、沙河口区、庄河市、金州区、甘井子区、长海县、普兰店区、西岗区)
柳州市(柳江区、柳南区、鱼峰区、融安县、鹿寨县、柳北区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳城县、城中区)
黄石市(西塞山区、黄石港区、大冶市、下陆区、铁山区、阳新县)
潍坊市(昌邑市、高密市、寒亭区、寿光市、奎文区、潍城区、安丘市、诸城市、临朐县、青州市、昌乐县、坊子区)
兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼中旗)
驻马店市(新蔡县、平舆县、泌阳县、西平县、遂平县、汝南县、确山县、上蔡县、正阳县、驿城区)
青岛市(城阳区、市南区、崂山区、胶州市、莱西市、平度市、李沧区、市北区、即墨区、黄岛区)
佛山市(南海区、禅城区、高明区、顺德区、三水区)
林芝市(朗县、米林市、工布江达县、巴宜区、波密县、察隅县、墨脱县)
新疆维吾尔自治区
锦州市(古塔区、义县、凌河区、黑山县、太和区、凌海市、北镇市)
株洲市(攸县、芦淞区、渌口区、石峰区、茶陵县、醴陵市、天元区、荷塘区、炎陵县)
永州市(双牌县、道县、祁阳市、零陵区、冷水滩区、新田县、宁远县、江永县、东安县、蓝山县、江华瑶族自治县)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)
铁岭市(开原市、调兵山市、西丰县、铁岭县、银州区、清河区、昌图县)
汕头市(潮南区、龙湖区、濠江区、金平区、南澳县、潮阳区、澄海区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)
六安市(金安区、霍山县、裕安区、舒城县、金寨县、叶集区、霍邱县)
崇左市(凭祥市、江州区、龙州县、宁明县、扶绥县、大新县、天等县)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、花垣县、龙山县、永顺县、古丈县、保靖县、泸溪县、凤凰县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
盐城市(射阳县、建湖县、阜宁县、亭湖区、东台市、大丰区、响水县、盐都区、滨海县)
广西壮族自治区
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、绿春县、红河县、弥勒市、开远市、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、泸西县、元阳县、屏边苗族自治县、建水县、个旧市)
漯河市(舞阳县、源汇区、郾城区、临颍县、召陵区)
舟山市(岱山县、嵊泗县、定海区、普陀区)
孝感市(孝南区、云梦县、大悟县、孝昌县、汉川市、应城市、安陆市)
通辽市(库伦旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、科尔沁区、奈曼旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗)
临汾市(古县、蒲县、尧都区、浮山县、侯马市、乡宁县、永和县、翼城县、隰县、襄汾县、霍州市、吉县、曲沃县、洪洞县、大宁县、汾西县、安泽县)
聊城市(莘县、东阿县、冠县、东昌府区、茌平区、阳谷县、高唐县、临清市)
随州市(随县、曾都区、广水市)
茂名市(信宜市、电白区、高州市、化州市、茂南区)
西藏自治区
绍兴市(嵊州市、越城区、新昌县、诸暨市、柯桥区、上虞区)
葫芦岛市(龙港区、建昌县、绥中县、兴城市、连山区、南票区)
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县)
贵阳市(观山湖区、云岩区、修文县、花溪区、南明区、乌当区、息烽县、开阳县、清镇市、白云区)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
张掖市(山丹县、高台县、临泽县、肃南裕固族自治县、民乐县、甘州区)
芜湖市(湾沚区、南陵县、镜湖区、弋江区、无为市、鸠江区、繁昌区)
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泰州市(高港区、靖江市、海陵区、泰兴市、兴化市、姜堰区)
铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)
菏泽市(单县、曹县、东明县、定陶区、鄄城县、牡丹区、巨野县、成武县、郓城县)
辽阳市(灯塔市、弓长岭区、文圣区、太子河区、白塔区、辽阳县、宏伟区)
贵港市(港北区、港南区、平南县、覃塘区、桂平市)
儋州市
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
淮南市(大通区、寿县、潘集区、谢家集区、凤台县、八公山区、田家庵区)
广安市(华蓥市、武胜县、广安区、岳池县、前锋区、邻水县)
山南市(桑日县、扎囊县、曲松县、琼结县、洛扎县、隆子县、贡嘎县、错那市、乃东区、浪卡子县、措美县、加查县)
天水市(秦州区、甘谷县、张家川回族自治县、武山县、秦安县、清水县、麦积区)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
无锡市(宜兴市、滨湖区、新吴区、惠山区、江阴市、锡山区、梁溪区)
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马鞍山市(和县、当涂县、花山区、雨山区、含山县、博望区)
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白城市(大安市、镇赉县、洮北区、通榆县、洮南市)
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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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