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全国服务区域：
百色市(平果市、凌云县、田阳区、德保县、乐业县、隆林各族自治县、西林县、右江区、田东县、田林县、那坡县、靖西市)
大连市(西岗区、金州区、中山区、旅顺口区、庄河市、甘井子区、瓦房店市、沙河口区、普兰店区、长海县)
长春市(德惠市、榆树市、公主岭市、双阳区、绿园区、二道区、朝阳区、农安县、九台区、南关区、宽城区)
衡阳市(耒阳市、衡山县、衡阳县、常宁市、衡东县、南岳区、祁东县、雁峰区、衡南县、石鼓区、蒸湘区、珠晖区)
蚌埠市(固镇县、怀远县、蚌山区、五河县、淮上区、禹会区、龙子湖区)
六安市(霍山县、金安区、霍邱县、裕安区、舒城县、金寨县、叶集区)
临夏回族自治州(临夏市、永靖县、东乡族自治县、临夏县、广河县、和政县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
四平市(铁西区、梨树县、伊通满族自治县、双辽市、铁东区)
营口市(老边区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市、西市区、站前区)
大同市(新荣区、灵丘县、广灵县、左云县、浑源县、平城区、阳高县、云州区、云冈区、天镇县)
保定市(莲池区、容城县、涞水县、涿州市、清苑区、望都县、涞源县、满城区、徐水区、博野县、定兴县、雄县、顺平县、定州市、高阳县、高碑店市、易县、竞秀区、蠡县、安新县、曲阳县、安国市、阜平县、唐县)
松原市(长岭县、宁江区、扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
本溪市(桓仁满族自治县、平山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、明山区)
巴中市(恩阳区、平昌县、南江县、巴州区、通江县)
渭南市(澄城县、白水县、蒲城县、华阴市、富平县、韩城市、临渭区、大荔县、合阳县、潼关县、华州区)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
宣城市(绩溪县、泾县、旌德县、郎溪县、宁国市、广德市、宣州区)
柳州市(柳北区、鱼峰区、融安县、柳江区、柳城县、柳南区、三江侗族自治县、融水苗族自治县、城中区、鹿寨县)
石家庄市(正定县、高邑县、元氏县、新乐市、赞皇县、井陉矿区、行唐县、鹿泉区、裕华区、赵县、无极县、深泽县、平山县、灵寿县、晋州市、藁城区、桥西区、辛集市、井陉县、长安区、栾城区、新华区)
庆阳市(华池县、庆城县、环县、宁县、正宁县、西峰区、合水县、镇原县)
广州市(番禺区、白云区、黄埔区、荔湾区、增城区、海珠区、花都区、从化区、越秀区、天河区、南沙区)
南充市(西充县、仪陇县、阆中市、蓬安县、嘉陵区、营山县、高坪区、顺庆区、南部县)
常州市(天宁区、溧阳市、金坛区、钟楼区、武进区、新北区)
自贡市(富顺县、自流井区、荣县、沿滩区、贡井区、大安区)
梧州市(蒙山县、岑溪市、藤县、长洲区、万秀区、龙圩区、苍梧县)
宁夏回族自治区
兰州市(七里河区、红古区、榆中县、城关区、西固区、永登县、皋兰县、安宁区)
贵港市(覃塘区、平南县、桂平市、港北区、港南区)
嘉兴市(平湖市、秀洲区、桐乡市、海盐县、海宁市、南湖区、嘉善县)
内江市(资中县、市中区、威远县、隆昌市、东兴区)
驻马店市(驿城区、遂平县、西平县、确山县、汝南县、正阳县、泌阳县、平舆县、上蔡县、新蔡县)
德阳市(绵竹市、中江县、广汉市、旌阳区、罗江区、什邡市)
德州市(宁津县、庆云县、乐陵市、德城区、禹城市、夏津县、武城县、平原县、临邑县、齐河县、陵城区)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)
双鸭山市(岭东区、饶河县、宝清县、宝山区、四方台区、集贤县、友谊县、尖山区)
盐城市(大丰区、响水县、建湖县、阜宁县、盐都区、亭湖区、滨海县、东台市、射阳县)
上饶市(德兴市、信州区、鄱阳县、婺源县、余干县、广信区、弋阳县、广丰区、万年县、铅山县、横峰县、玉山县)
滨州市(阳信县、无棣县、滨城区、邹平市、沾化区、惠民县、博兴县)
梅州市(五华县、梅县区、蕉岭县、兴宁市、平远县、大埔县、梅江区、丰顺县)
黄冈市(黄梅县、团风县、浠水县、武穴市、麻城市、红安县、蕲春县、英山县、黄州区、罗田县)
福州市(仓山区、永泰县、平潭县、晋安区、马尾区、台江区、罗源县、连江县、鼓楼区、长乐区、福清市、闽清县、闽侯县)
濮阳市(范县、清丰县、台前县、华龙区、南乐县、濮阳县)
克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区)
白城市(大安市、通榆县、洮南市、洮北区、镇赉县)
临沧市(镇康县、云县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、永德县、临翔区)
达州市(通川区、达川区、万源市、大竹县、渠县、开江县、宣汉县)
贺州市(平桂区、昭平县、八步区、富川瑶族自治县、钟山县)
泸州市(合江县、叙永县、江阳区、纳溪区、古蔺县、泸县、龙马潭区)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、海晏县、门源回族自治县)
聊城市(临清市、东阿县、冠县、高唐县、阳谷县、莘县、东昌府区、茌平区)
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、河口瑶族自治县、泸西县、绿春县、开远市、屏边苗族自治县、元阳县、石屏县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、弥勒市、个旧市)
白银市(平川区、白银区、景泰县、靖远县、会宁县)
衢州市(常山县、江山市、衢江区、柯城区、开化县、龙游县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
抚顺市(新宾满族自治县、抚顺县、望花区、东洲区、清原满族自治县、顺城区、新抚区)
武汉市(新洲区、东西湖区、江岸区、蔡甸区、武昌区、汉阳区、江汉区、青山区、洪山区、黄陂区、硚口区、汉南区、江夏区)
银川市(灵武市、永宁县、西夏区、金凤区、兴庆区、贺兰县)
许昌市(禹州市、襄城县、鄢陵县、建安区、长葛市、魏都区)
河源市(东源县、紫金县、源城区、龙川县、和平县、连平县)
荆州市(监利市、江陵县、荆州区、洪湖市、沙市区、石首市、松滋市、公安县)
南阳市(淅川县、卧龙区、宛城区、唐河县、南召县、镇平县、邓州市、方城县、新野县、西峡县、内乡县、社旗县、桐柏县)
攀枝花市(西区、东区、仁和区、米易县、盐边县)
连云港市(连云区、赣榆区、灌云县、东海县、灌南县、海州区)
广西壮族自治区
抚州市(崇仁县、金溪县、乐安县、宜黄县、广昌县、临川区、黎川县、南城县、南丰县、东乡区、资溪县)
六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)
贵阳市(清镇市、乌当区、云岩区、开阳县、白云区、南明区、息烽县、观山湖区、花溪区、修文县)
甘南藏族自治州(夏河县、迭部县、合作市、舟曲县、玛曲县、临潭县、卓尼县、碌曲县)
来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、武宣县、兴宾区、象州县、忻城县)
阜阳市(颍上县、颍泉区、界首市、临泉县、太和县、颍州区、阜南县、颍东区)
淄博市(博山区、张店区、桓台县、高青县、沂源县、淄川区、临淄区、周村区)
丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、振兴区、振安区、东港市、凤城市)
成都市(郫都区、金牛区、成华区、都江堰市、金堂县、大邑县、彭州市、锦江区、双流区、崇州市、简阳市、新津区、温江区、新都区、青羊区、青白江区、蒲江县、龙泉驿区、邛崃市、武侯区)
定西市(临洮县、通渭县、渭源县、陇西县、安定区、岷县、漳县)
白山市(临江市、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、浑江区、靖宇县)
昭通市(昭阳区、镇雄县、盐津县、水富市、鲁甸县、彝良县、永善县、巧家县、威信县、绥江县、大关县)
塔城地区(额敏县、裕民县、塔城市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、托里县)
鹤岗市(南山区、兴安区、工农区、萝北县、绥滨县、向阳区、兴山区、东山区)
宁德市(周宁县、福安市、柘荣县、寿宁县、霞浦县、蕉城区、古田县、屏南县、福鼎市)
宿州市(萧县、埇桥区、泗县、灵璧县、砀山县)
焦作市(山阳区、解放区、修武县、中站区、沁阳市、博爱县、温县、武陟县、孟州市、马村区)
枣庄市(滕州市、山亭区、市中区、峄城区、台儿庄区、薛城区)
铜陵市(枞阳县、郊区、铜官区、义安区)
潍坊市(临朐县、安丘市、奎文区、坊子区、昌邑市、诸城市、高密市、寒亭区、潍城区、寿光市、青州市、昌乐县)
洛阳市(涧西区、偃师区、汝阳县、老城区、孟津区、洛宁县、洛龙区、瀍河回族区、伊川县、嵩县、宜阳县、栾川县、西工区、新安县)
曲靖市(沾益区、宣威市、陆良县、会泽县、马龙区、麒麟区、师宗县、罗平县、富源县)
东莞市
郴州市(桂东县、桂阳县、嘉禾县、汝城县、北湖区、资兴市、临武县、永兴县、苏仙区、安仁县、宜章县)
伊春市(友好区、铁力市、嘉荫县、大箐山县、伊美区、汤旺县、乌翠区、南岔县、金林区、丰林县)
芜湖市(无为市、镜湖区、南陵县、繁昌区、湾沚区、弋江区、鸠江区)
莆田市(秀屿区、荔城区、仙游县、涵江区、城厢区)
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七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
佛山市(顺德区、高明区、禅城区、三水区、南海区)
忻州市(五寨县、神池县、原平市、宁武县、代县、繁峙县、静乐县、岢岚县、河曲县、五台县、忻府区、定襄县、偏关县、保德县)
商丘市(永城市、宁陵县、柘城县、睢县、梁园区、虞城县、睢阳区、夏邑县、民权县)
遂宁市(船山区、射洪市、蓬溪县、安居区、大英县)
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泰州市(靖江市、泰兴市、海陵区、兴化市、高港区、姜堰区)
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通化市(梅河口市、集安市、柳河县、东昌区、二道江区、通化县、辉南县)
甘孜藏族自治州(丹巴县、新龙县、乡城县、得荣县、理塘县、道孚县、泸定县、色达县、炉霍县、九龙县、甘孜县、白玉县、稻城县、巴塘县、康定市、石渠县、雅江县、德格县)
马鞍山市(当涂县、博望区、和县、花山区、含山县、雨山区)
宜宾市(叙州区、兴文县、高县、珙县、江安县、筠连县、屏山县、长宁县、南溪区、翠屏区)
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威海市(乳山市、文登区、环翠区、荣成市)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、砚山县、西畴县、文山市、丘北县、马关县、富宁县、广南县)
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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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