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全国服务区域：
朝阳市(建平县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、北票市、双塔区、龙城区)
深圳市(坪山区、龙岗区、罗湖区、南山区、光明区、宝安区、福田区、龙华区、盐田区)
阿勒泰地区(福海县、布尔津县、阿勒泰市、青河县、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
信阳市(淮滨县、商城县、罗山县、新县、光山县、潢川县、固始县、息县、浉河区、平桥区)
陇南市(宕昌县、两当县、徽县、文县、礼县、成县、康县、武都区、西和县)
商洛市(柞水县、商南县、洛南县、商州区、丹凤县、镇安县、山阳县)
本溪市(本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、溪湖区、明山区、平山区)
辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)
巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特后旗、乌拉特前旗、五原县、乌拉特中旗、杭锦后旗、临河区)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、金塔县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县、敦煌市)
合肥市(包河区、庐阳区、庐江县、肥西县、蜀山区、长丰县、瑶海区、肥东县、巢湖市)
南充市(阆中市、顺庆区、南部县、高坪区、西充县、营山县、仪陇县、蓬安县、嘉陵区)
大理白族自治州(祥云县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、云龙县、漾濞彝族自治县、洱源县、大理市、鹤庆县、宾川县、剑川县、永平县、南涧彝族自治县)
新余市(分宜县、渝水区)
百色市(西林县、靖西市、田阳区、德保县、平果市、那坡县、乐业县、凌云县、隆林各族自治县、田林县、右江区、田东县)
拉萨市(城关区、墨竹工卡县、尼木县、达孜区、当雄县、曲水县、林周县、堆龙德庆区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
南通市(启东市、如皋市、崇川区、海门区、如东县、海安市、通州区)
肇庆市(高要区、广宁县、四会市、封开县、端州区、怀集县、鼎湖区、德庆县)
潍坊市(高密市、临朐县、昌乐县、坊子区、寒亭区、青州市、诸城市、寿光市、奎文区、潍城区、安丘市、昌邑市)
荆州市(洪湖市、石首市、江陵县、荆州区、监利市、沙市区、松滋市、公安县)
开封市(通许县、龙亭区、禹王台区、顺河回族区、尉氏县、杞县、祥符区、兰考县、鼓楼区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
桂林市(兴安县、恭城瑶族自治县、永福县、灌阳县、叠彩区、平乐县、龙胜各族自治县、秀峰区、资源县、雁山区、临桂区、灵川县、象山区、荔浦市、七星区、阳朔县、全州县)
南京市(高淳区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、玄武区、鼓楼区、建邺区、溧水区、浦口区、江宁区、六合区)
晋城市(泽州县、城区、高平市、沁水县、陵川县、阳城县)
哈尔滨市(南岗区、道外区、巴彦县、香坊区、方正县、宾县、松北区、通河县、尚志市、延寿县、双城区、平房区、木兰县、阿城区、五常市、道里区、依兰县、呼兰区)
惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、龙门县、惠阳区)
阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)
赣州市(龙南市、全南县、章贡区、会昌县、于都县、上犹县、定南县、寻乌县、宁都县、大余县、兴国县、信丰县、瑞金市、石城县、赣县区、南康区、崇义县、安远县)
内蒙古自治区
滨州市(博兴县、滨城区、沾化区、邹平市、阳信县、惠民县、无棣县)
江门市(恩平市、江海区、蓬江区、开平市、新会区、鹤山市、台山市)
宁波市(海曙区、慈溪市、奉化区、余姚市、宁海县、江北区、象山县、北仑区、镇海区、鄞州区)
丽江市(华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区)
乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、商都县、卓资县、察哈尔右翼后旗、集宁区、丰镇市、凉城县、化德县、察哈尔右翼前旗、兴和县、四子王旗)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、小金县、九寨沟县、茂县、松潘县、金川县、汶川县、壤塘县、若尔盖县、黑水县、理县、马尔康市、阿坝县)
苏州市(吴中区、姑苏区、张家港市、虎丘区、太仓市、昆山市、相城区、吴江区、常熟市)
防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)
宜昌市(当阳市、五峰土家族自治县、猇亭区、远安县、秭归县、夷陵区、点军区、兴山县、长阳土家族自治县、西陵区、枝江市、宜都市、伍家岗区)
黔东南苗族侗族自治州(三穗县、台江县、麻江县、黄平县、黎平县、榕江县、岑巩县、镇远县、锦屏县、丹寨县、雷山县、剑河县、凯里市、施秉县、从江县、天柱县)
广西壮族自治区
果洛藏族自治州(玛沁县、班玛县、达日县、久治县、甘德县、玛多县)
忻州市(静乐县、河曲县、岢岚县、定襄县、保德县、偏关县、繁峙县、五寨县、忻府区、五台县、代县、神池县、宁武县、原平市)
衡阳市(耒阳市、衡东县、蒸湘区、珠晖区、常宁市、衡阳县、南岳区、石鼓区、衡南县、雁峰区、祁东县、衡山县)
淄博市(淄川区、桓台县、沂源县、周村区、临淄区、高青县、博山区、张店区)
绥化市(肇东市、安达市、兰西县、青冈县、海伦市、北林区、绥棱县、望奎县、庆安县、明水县)
沈阳市(浑南区、苏家屯区、皇姑区、沈河区、于洪区、和平区、铁西区、沈北新区、法库县、辽中区、新民市、康平县、大东区)
太原市(古交市、阳曲县、晋源区、尖草坪区、杏花岭区、万柏林区、清徐县、娄烦县、小店区、迎泽区)
南平市(建瓯市、浦城县、邵武市、政和县、延平区、顺昌县、松溪县、武夷山市、建阳区、光泽县)
临沧市(临翔区、沧源佤族自治县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县)
秦皇岛市(山海关区、海港区、昌黎县、青龙满族自治县、抚宁区、北戴河区、卢龙县)
郑州市(二七区、惠济区、金水区、巩义市、中牟县、新密市、登封市、新郑市、中原区、上街区、管城回族区、荥阳市)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县)
呼伦贝尔市(满洲里市、海拉尔区、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、扎兰屯市、根河市、牙克石市、阿荣旗、额尔古纳市)
武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)
张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)
威海市(文登区、乳山市、环翠区、荣成市)
德阳市(中江县、旌阳区、广汉市、绵竹市、什邡市、罗江区)
辽阳市(辽阳县、灯塔市、宏伟区、弓长岭区、太子河区、文圣区、白塔区)
海南藏族自治州(贵南县、兴海县、同德县、贵德县、共和县)
徐州市(睢宁县、云龙区、泉山区、丰县、鼓楼区、贾汪区、铜山区、新沂市、邳州市、沛县)
孝感市(孝昌县、云梦县、大悟县、汉川市、孝南区、应城市、安陆市)
北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)
庆阳市(环县、西峰区、华池县、正宁县、宁县、镇原县、合水县、庆城县)
中山市
海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)
廊坊市(安次区、香河县、霸州市、广阳区、永清县、固安县、文安县、大城县、三河市、大厂回族自治县)
常州市(金坛区、天宁区、钟楼区、武进区、新北区、溧阳市)
张掖市(临泽县、山丹县、甘州区、高台县、肃南裕固族自治县、民乐县)
泸州市(泸县、叙永县、古蔺县、纳溪区、合江县、龙马潭区、江阳区)
鹤岗市(绥滨县、萝北县、东山区、工农区、兴安区、向阳区、兴山区、南山区)
日喀则市(仁布县、江孜县、定结县、谢通门县、白朗县、萨嘎县、康马县、萨迦县、定日县、桑珠孜区、南木林县、昂仁县、吉隆县、亚东县、聂拉木县、拉孜县、仲巴县、岗巴县)
保定市(博野县、容城县、涞源县、雄县、定兴县、定州市、莲池区、清苑区、易县、涞水县、曲阳县、蠡县、唐县、高阳县、安新县、顺平县、阜平县、涿州市、安国市、徐水区、竞秀区、满城区、望都县、高碑店市)
曲靖市(陆良县、宣威市、沾益区、麒麟区、富源县、马龙区、罗平县、会泽县、师宗县)
林芝市(墨脱县、工布江达县、察隅县、巴宜区、朗县、米林市、波密县)
包头市(昆都仑区、九原区、固阳县、白云鄂博矿区、东河区、土默特右旗、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、青山区)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴义市、晴隆县、贞丰县、普安县、望谟县、安龙县、兴仁市)
银川市(永宁县、兴庆区、灵武市、贺兰县、金凤区、西夏区)
张家口市(怀安县、阳原县、康保县、万全区、张北县、崇礼区、宣化区、蔚县、尚义县、怀来县、桥西区、沽源县、赤城县、下花园区、桥东区、涿鹿县)
那曲市(申扎县、安多县、尼玛县、聂荣县、嘉黎县、比如县、巴青县、色尼区、班戈县、双湖县、索县)
双鸭山市(饶河县、集贤县、宝山区、四方台区、岭东区、尖山区、宝清县、友谊县)
烟台市(龙口市、牟平区、莱州市、莱阳市、栖霞市、芝罘区、福山区、海阳市、招远市、蓬莱区、莱山区)
红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、建水县、河口瑶族自治县、红河县、蒙自市、屏边苗族自治县、绿春县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、石屏县、开远市、泸西县)
喀什地区(巴楚县、喀什市、疏附县、伽师县、叶城县、莎车县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、英吉沙县、泽普县、岳普湖县)
安阳市(殷都区、滑县、林州市、安阳县、龙安区、内黄县、北关区、汤阴县、文峰区)
昌吉回族自治州(奇台县、玛纳斯县、昌吉市、吉木萨尔县、呼图壁县、阜康市、木垒哈萨克自治县)
天津市(河西区、西青区、武清区、红桥区、河北区、东丽区、南开区、宝坻区、北辰区、宁河区、滨海新区、河东区、蓟州区、和平区、静海区、津南区)
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永州市(新田县、零陵区、双牌县、江华瑶族自治县、祁阳市、宁远县、江永县、道县、蓝山县、东安县、冷水滩区)
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伊犁哈萨克自治州(奎屯市、昭苏县、巩留县、伊宁市、霍城县、伊宁县、特克斯县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、新源县)
邯郸市(成安县、肥乡区、魏县、武安市、邱县、丛台区、广平县、鸡泽县、涉县、磁县、邯山区、峰峰矿区、大名县、永年区、曲周县、馆陶县、临漳县、复兴区)
白山市(临江市、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、江源区、抚松县)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
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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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