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全国服务区域：
韶关市(浈江区、南雄市、新丰县、乐昌市、始兴县、乳源瑶族自治县、仁化县、曲江区、武江区、翁源县)
株洲市(天元区、茶陵县、渌口区、攸县、炎陵县、石峰区、醴陵市、芦淞区、荷塘区)
泸州市(古蔺县、纳溪区、泸县、合江县、江阳区、龙马潭区、叙永县)
荆门市(东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市、沙洋县)
湛江市(霞山区、坡头区、遂溪县、雷州市、吴川市、赤坎区、徐闻县、廉江市、麻章区)
广元市(青川县、朝天区、利州区、昭化区、旺苍县、剑阁县、苍溪县)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
黄冈市(黄梅县、武穴市、黄州区、蕲春县、团风县、罗田县、英山县、浠水县、麻城市、红安县)
海东市(互助土族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、平安区、化隆回族自治县)
绥化市(青冈县、兰西县、肇东市、安达市、绥棱县、庆安县、海伦市、望奎县、北林区、明水县)
杭州市(西湖区、钱塘区、临安区、滨江区、桐庐县、拱墅区、萧山区、建德市、临平区、余杭区、上城区、淳安县、富阳区)
内蒙古自治区
南充市(西充县、高坪区、阆中市、嘉陵区、营山县、顺庆区、蓬安县、仪陇县、南部县)
清远市(连州市、清城区、英德市、阳山县、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清新区、连南瑶族自治县)
吕梁市(交城县、文水县、岚县、交口县、中阳县、石楼县、汾阳市、临县、柳林县、兴县、孝义市、离石区、方山县)
吴忠市(同心县、红寺堡区、盐池县、青铜峡市、利通区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
济南市(莱芜区、历城区、平阴县、槐荫区、章丘区、长清区、商河县、天桥区、历下区、市中区、钢城区、济阳区)
阳泉市(平定县、城区、郊区、矿区、盂县)
厦门市(湖里区、思明区、集美区、翔安区、海沧区、同安区)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、博湖县、焉耆回族自治县、尉犁县、轮台县、库尔勒市、若羌县、和硕县、和静县)
临沂市(费县、平邑县、临沭县、河东区、沂南县、莒南县、罗庄区、兰山区、蒙阴县、沂水县、兰陵县、郯城县)
吉安市(永新县、新干县、安福县、遂川县、吉州区、万安县、井冈山市、青原区、吉水县、峡江县、永丰县、吉安县、泰和县)
盐城市(建湖县、阜宁县、响水县、亭湖区、东台市、大丰区、盐都区、滨海县、射阳县)
湘潭市(湘乡市、韶山市、湘潭县、岳塘区、雨湖区)
泰州市(海陵区、泰兴市、高港区、靖江市、兴化市、姜堰区)
咸宁市(通山县、嘉鱼县、咸安区、通城县、赤壁市、崇阳县)
许昌市(禹州市、襄城县、建安区、魏都区、长葛市、鄢陵县)
商丘市(虞城县、睢县、永城市、宁陵县、睢阳区、柘城县、夏邑县、梁园区、民权县)
南通市(海安市、通州区、如皋市、崇川区、如东县、启东市、海门区)
怀化市(新晃侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、溆浦县、辰溪县、沅陵县、芷江侗族自治县、中方县)
台州市(天台县、仙居县、临海市、椒江区、玉环市、温岭市、黄岩区、三门县、路桥区)
大庆市(大同区、龙凤区、萨尔图区、肇州县、让胡路区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、红岗区)
济源市
恩施土家族苗族自治州(利川市、恩施市、来凤县、咸丰县、巴东县、宣恩县、建始县、鹤峰县)
楚雄彝族自治州(双柏县、大姚县、牟定县、武定县、姚安县、楚雄市、元谋县、禄丰市、永仁县、南华县)
衡水市(饶阳县、武邑县、冀州区、景县、桃城区、阜城县、深州市、武强县、枣强县、安平县、故城县)
银川市(兴庆区、贺兰县、灵武市、永宁县、西夏区、金凤区)
徐州市(云龙区、鼓楼区、铜山区、沛县、邳州市、丰县、新沂市、泉山区、贾汪区、睢宁县)
张家口市(康保县、尚义县、沽源县、桥东区、涿鹿县、赤城县、万全区、张北县、蔚县、阳原县、怀安县、下花园区、怀来县、崇礼区、宣化区、桥西区)
宿州市(埇桥区、泗县、砀山县、萧县、灵璧县)
防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)
呼和浩特市(新城区、土默特左旗、玉泉区、赛罕区、清水河县、托克托县、和林格尔县、武川县、回民区)
伊春市(金林区、伊美区、汤旺县、大箐山县、乌翠区、友好区、南岔县、丰林县、嘉荫县、铁力市)
深圳市(坪山区、龙岗区、罗湖区、龙华区、福田区、光明区、盐田区、宝安区、南山区)
河源市(紫金县、连平县、东源县、和平县、源城区、龙川县)
阜新市(细河区、新邱区、海州区、太平区、阜新蒙古族自治县、彰武县、清河门区)
安康市(汉滨区、岚皋县、石泉县、宁陕县、白河县、平利县、紫阳县、旬阳市、汉阴县、镇坪县)
天津市(河北区、河东区、和平区、北辰区、东丽区、河西区、西青区、宁河区、红桥区、津南区、蓟州区、滨海新区、宝坻区、南开区、武清区、静海区)
岳阳市(岳阳楼区、湘阴县、临湘市、岳阳县、华容县、平江县、云溪区、汨罗市、君山区)
宜宾市(叙州区、珙县、筠连县、南溪区、高县、兴文县、屏山县、翠屏区、长宁县、江安县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
龙岩市(永定区、长汀县、漳平市、武平县、连城县、上杭县、新罗区)
南阳市(镇平县、新野县、社旗县、唐河县、内乡县、桐柏县、宛城区、方城县、淅川县、卧龙区、西峡县、南召县、邓州市)
锦州市(凌河区、黑山县、太和区、义县、北镇市、古塔区、凌海市)
巴中市(南江县、平昌县、巴州区、通江县、恩阳区)
大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
益阳市(桃江县、安化县、资阳区、沅江市、南县、赫山区)
北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)
广西壮族自治区
芜湖市(湾沚区、鸠江区、繁昌区、镜湖区、无为市、南陵县、弋江区)
亳州市(涡阳县、谯城区、利辛县、蒙城县)
北京市(昌平区、怀柔区、门头沟区、朝阳区、密云区、丰台区、延庆区、平谷区、西城区、通州区、大兴区、东城区、顺义区、海淀区、房山区、石景山区)
潍坊市(临朐县、寿光市、昌乐县、潍城区、青州市、昌邑市、奎文区、寒亭区、诸城市、安丘市、坊子区、高密市)
六安市(金寨县、裕安区、霍山县、舒城县、叶集区、霍邱县、金安区)
九江市(瑞昌市、都昌县、濂溪区、彭泽县、武宁县、湖口县、庐山市、永修县、共青城市、德安县、浔阳区、柴桑区、修水县)
赤峰市(宁城县、敖汉旗、巴林右旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、翁牛特旗、元宝山区、松山区、红山区、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、林西县)
红河哈尼族彝族自治州(开远市、红河县、泸西县、石屏县、蒙自市、元阳县、个旧市、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、屏边苗族自治县、弥勒市、河口瑶族自治县)
五指山市(琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、定安县、澄迈县、昌江黎族自治县、文昌市、屯昌县、琼海市、万宁市、乐东黎族自治县、临高县、东方市)
绍兴市(柯桥区、嵊州市、上虞区、新昌县、诸暨市、越城区)
德州市(夏津县、武城县、庆云县、齐河县、临邑县、平原县、乐陵市、宁津县、陵城区、禹城市、德城区)
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桂林市(全州县、灌阳县、永福县、灵川县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、象山区、平乐县、七星区、资源县、阳朔县、兴安县、秀峰区、临桂区、叠彩区、雁山区、荔浦市)
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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