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全国服务区域:
三明市(明溪县、泰宁县、大田县、清流县、沙县区、将乐县、三元区、建宁县、永安市、宁化县、尤溪县)
咸阳市(永寿县、三原县、长武县、彬州市、淳化县、秦都区、武功县、乾县、杨陵区、礼泉县、旬邑县、泾阳县、渭城区、兴平市)
淮安市(盱眙县、涟水县、洪泽区、淮安区、淮阴区、清江浦区、金湖县)
漳州市(龙文区、东山县、云霄县、南靖县、华安县、芗城区、平和县、龙海区、长泰区、漳浦县、诏安县)
西藏自治区
合肥市(巢湖市、肥东县、庐阳区、包河区、瑶海区、肥西县、庐江县、长丰县、蜀山区)
江门市(新会区、恩平市、蓬江区、开平市、鹤山市、江海区、台山市)
天津市(河北区、南开区、西青区、河东区、宁河区、蓟州区、红桥区、静海区、津南区、宝坻区、武清区、北辰区、和平区、河西区、滨海新区、东丽区)
阿里地区(措勤县、普兰县、改则县、札达县、噶尔县、日土县、革吉县)
大同市(广灵县、左云县、平城区、阳高县、天镇县、云州区、浑源县、灵丘县、云冈区、新荣区)
内江市(威远县、市中区、资中县、东兴区、隆昌市)
淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)
聊城市(东阿县、阳谷县、高唐县、东昌府区、莘县、临清市、冠县、茌平区)
北京市(平谷区、东城区、房山区、海淀区、怀柔区、丰台区、大兴区、通州区、延庆区、朝阳区、石景山区、昌平区、顺义区、门头沟区、西城区、密云区)
亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)
延安市(志丹县、洛川县、黄陵县、延川县、富县、宜川县、宝塔区、延长县、甘泉县、吴起县、安塞区、黄龙县、子长市)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、磴口县、五原县、临河区、乌拉特前旗、乌拉特后旗、杭锦后旗)
呼和浩特市(托克托县、和林格尔县、新城区、武川县、回民区、土默特左旗、赛罕区、清水河县、玉泉区)
益阳市(赫山区、南县、沅江市、安化县、资阳区、桃江县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、陇川县、梁河县、盈江县)
哈尔滨市(双城区、平房区、延寿县、道里区、宾县、巴彦县、五常市、尚志市、南岗区、依兰县、道外区、通河县、阿城区、方正县、香坊区、呼兰区、松北区、木兰县)
连云港市(灌南县、赣榆区、海州区、东海县、灌云县、连云区)
新疆维吾尔自治区
常德市(桃源县、临澧县、澧县、津市市、石门县、汉寿县、鼎城区、武陵区、安乡县)
西安市(高陵区、周至县、阎良区、临潼区、新城区、长安区、未央区、莲湖区、雁塔区、碑林区、蓝田县、鄠邑区、灞桥区)
儋州市
桂林市(阳朔县、叠彩区、全州县、恭城瑶族自治县、雁山区、龙胜各族自治县、平乐县、象山区、荔浦市、灌阳县、资源县、灵川县、秀峰区、临桂区、永福县、兴安县、七星区)
广安市(邻水县、武胜县、广安区、岳池县、前锋区、华蓥市)
六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)
宿迁市(泗阳县、泗洪县、宿豫区、宿城区、沭阳县)
保定市(曲阳县、高碑店市、安国市、安新县、满城区、雄县、高阳县、易县、博野县、蠡县、莲池区、唐县、徐水区、竞秀区、望都县、容城县、涞源县、定兴县、定州市、涞水县、顺平县、涿州市、阜平县、清苑区)
绵阳市(北川羌族自治县、涪城区、梓潼县、游仙区、三台县、盐亭县、江油市、平武县、安州区)
保山市(隆阳区、施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市)
开封市(祥符区、鼓楼区、杞县、龙亭区、兰考县、禹王台区、通许县、顺河回族区、尉氏县)
宿州市(萧县、灵璧县、泗县、埇桥区、砀山县)
六安市(霍邱县、舒城县、霍山县、金安区、叶集区、金寨县、裕安区)
自贡市(大安区、富顺县、沿滩区、荣县、自流井区、贡井区)
克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区、独山子区)
龙岩市(新罗区、武平县、永定区、连城县、漳平市、长汀县、上杭县)
丽水市(莲都区、云和县、景宁畲族自治县、青田县、遂昌县、松阳县、缙云县、庆元县、龙泉市)
酒泉市(敦煌市、肃州区、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、金塔县)
佛山市(禅城区、南海区、高明区、顺德区、三水区)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
长春市(公主岭市、宽城区、榆树市、农安县、九台区、南关区、朝阳区、德惠市、二道区、双阳区、绿园区)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
苏州市(太仓市、吴江区、姑苏区、相城区、虎丘区、张家港市、常熟市、吴中区、昆山市)
蚌埠市(淮上区、龙子湖区、禹会区、五河县、蚌山区、固镇县、怀远县)
铜陵市(枞阳县、义安区、郊区、铜官区)
红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、屏边苗族自治县、建水县、绿春县、红河县、蒙自市、弥勒市、个旧市、开远市、河口瑶族自治县、石屏县、元阳县)
昌都市(左贡县、边坝县、卡若区、江达县、贡觉县、察雅县、类乌齐县、丁青县、八宿县、芒康县、洛隆县)
晋中市(祁县、寿阳县、平遥县、和顺县、榆次区、介休市、灵石县、太谷区、昔阳县、榆社县、左权县)
上海市(嘉定区、静安区、松江区、浦东新区、金山区、普陀区、长宁区、虹口区、徐汇区、宝山区、青浦区、奉贤区、杨浦区、崇明区、闵行区、黄浦区)
渭南市(富平县、华阴市、华州区、蒲城县、韩城市、白水县、大荔县、临渭区、澄城县、潼关县、合阳县)
平顶山市(卫东区、湛河区、叶县、郏县、宝丰县、鲁山县、舞钢市、汝州市、石龙区、新华区)
赤峰市(元宝山区、喀喇沁旗、林西县、松山区、红山区、克什克腾旗、宁城县、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、翁牛特旗、巴林左旗、巴林右旗)
阿克苏地区(阿瓦提县、沙雅县、温宿县、柯坪县、乌什县、新和县、拜城县、库车市、阿克苏市)
衡阳市(南岳区、蒸湘区、祁东县、常宁市、衡南县、衡阳县、衡东县、耒阳市、衡山县、雁峰区、珠晖区、石鼓区)
汕头市(潮阳区、金平区、澄海区、南澳县、龙湖区、潮南区、濠江区)
甘南藏族自治州(迭部县、玛曲县、临潭县、卓尼县、碌曲县、合作市、夏河县、舟曲县)
那曲市(索县、聂荣县、双湖县、嘉黎县、尼玛县、色尼区、安多县、比如县、班戈县、申扎县、巴青县)
南通市(崇川区、如东县、海安市、海门区、启东市、如皋市、通州区)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、巩留县、奎屯市、霍尔果斯市、霍城县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、新源县、伊宁县、昭苏县)
咸宁市(咸安区、赤壁市、崇阳县、嘉鱼县、通城县、通山县)
通化市(辉南县、东昌区、通化县、梅河口市、柳河县、集安市、二道江区)
惠州市(惠城区、惠东县、博罗县、惠阳区、龙门县)
抚州市(崇仁县、黎川县、乐安县、宜黄县、广昌县、临川区、南城县、资溪县、南丰县、金溪县、东乡区)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、安龙县、贞丰县、兴义市、晴隆县、普安县、册亨县、望谟县)
盐城市(盐都区、阜宁县、滨海县、亭湖区、射阳县、大丰区、东台市、响水县、建湖县)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、龙山县、花垣县、永顺县、凤凰县、泸溪县、吉首市、保靖县)
乐山市(井研县、沙湾区、五通桥区、沐川县、市中区、犍为县、峨眉山市、金口河区、夹江县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县)
萍乡市(安源区、芦溪县、湘东区、上栗县、莲花县)
铁岭市(清河区、昌图县、西丰县、调兵山市、开原市、银州区、铁岭县)
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铜仁市(江口县、沿河土家族自治县、石阡县、思南县、碧江区、万山区、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、德江县)
白山市(抚松县、临江市、浑江区、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县)
百色市(田东县、乐业县、那坡县、田林县、凌云县、西林县、平果市、隆林各族自治县、靖西市、德保县、田阳区、右江区)
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日喀则市(亚东县、拉孜县、康马县、南木林县、仁布县、定日县、定结县、聂拉木县、昂仁县、谢通门县、萨嘎县、萨迦县、仲巴县、白朗县、岗巴县、吉隆县、桑珠孜区、江孜县)
东莞市
马鞍山市(花山区、和县、博望区、当涂县、雨山区、含山县)
牡丹江市(宁安市、东安区、林口县、东宁市、穆棱市、绥芬河市、海林市、西安区、阳明区、爱民区)
朔州市(朔城区、右玉县、怀仁市、应县、山阴县、平鲁区)
衢州市(衢江区、柯城区、江山市、开化县、常山县、龙游县)
宁波市(宁海县、江北区、鄞州区、镇海区、北仑区、象山县、慈溪市、海曙区、余姚市、奉化区)
丹东市(振安区、元宝区、振兴区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市)
周口市(鹿邑县、淮阳区、西华县、商水县、川汇区、太康县、郸城县、扶沟县、项城市、沈丘县)
荆门市(掇刀区、沙洋县、钟祥市、京山市、东宝区)
东营市(东营区、广饶县、河口区、垦利区、利津县)
石河子市(昆玉市、北屯市、五家渠市、图木舒克市、可克达拉市、白杨市、阿拉尔市、新星市、双河市、铁门关市、胡杨河市)
白城市(洮北区、洮南市、大安市、通榆县、镇赉县)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、海拉尔区、根河市、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、满洲里市、额尔古纳市、阿荣旗、牙克石市)
运城市(新绛县、垣曲县、稷山县、闻喜县、夏县、万荣县、永济市、绛县、临猗县、芮城县、盐湖区、河津市、平陆县)
湖州市(南浔区、长兴县、吴兴区、德清县、安吉县)
南昌市(红谷滩区、青山湖区、进贤县、青云谱区、新建区、安义县、西湖区、东湖区、南昌县)
凉山彝族自治州(会理市、美姑县、西昌市、宁南县、普格县、盐源县、会东县、喜德县、甘洛县、雷波县、昭觉县、越西县、德昌县、金阳县、木里藏族自治县、布拖县、冕宁县)
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荆州市(江陵县、松滋市、荆州区、石首市、洪湖市、公安县、沙市区、监利市)
五指山市(琼海市、屯昌县、澄迈县、乐东黎族自治县、万宁市、文昌市、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、临高县、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、东方市、定安县)
林芝市(朗县、工布江达县、墨脱县、察隅县、米林市、波密县、巴宜区)
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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