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预约改期无忧，灵活调整：若客户因故需更改预约时间，我们提供无忧改期服务，确保客户能够在方便的时间接受维修服务。
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2、我们会就近安排观看网点的优秀的服务按您约定的时间准时上门！
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全国服务区域：
喀什地区(疏附县、叶城县、疏勒县、巴楚县、伽师县、泽普县、喀什市、麦盖提县、莎车县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县)
山南市(桑日县、隆子县、加查县、琼结县、洛扎县、措美县、浪卡子县、曲松县、乃东区、扎囊县、错那市、贡嘎县)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
长沙市(宁乡市、开福区、岳麓区、芙蓉区、浏阳市、望城区、雨花区、长沙县、天心区)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、和政县、广河县、康乐县、永靖县、东乡族自治县、临夏市)
甘孜藏族自治州(泸定县、理塘县、雅江县、色达县、得荣县、康定市、丹巴县、炉霍县、稻城县、甘孜县、新龙县、白玉县、九龙县、石渠县、德格县、巴塘县、乡城县、道孚县)
阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)
合肥市(肥东县、巢湖市、长丰县、庐江县、肥西县、蜀山区、庐阳区、包河区、瑶海区)
三门峡市(卢氏县、灵宝市、义马市、渑池县、陕州区、湖滨区)
北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)
陇南市(两当县、宕昌县、礼县、武都区、康县、徽县、西和县、成县、文县)
晋城市(高平市、城区、沁水县、陵川县、泽州县、阳城县)
驻马店市(西平县、驿城区、遂平县、确山县、正阳县、泌阳县、汝南县、平舆县、新蔡县、上蔡县)
莆田市(秀屿区、仙游县、涵江区、城厢区、荔城区)
长春市(宽城区、九台区、德惠市、二道区、榆树市、朝阳区、农安县、南关区、双阳区、绿园区、公主岭市)
新疆维吾尔自治区
三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)
鹤壁市(浚县、淇滨区、鹤山区、淇县、山城区)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、奇台县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、阜康市、呼图壁县)
连云港市(东海县、赣榆区、灌南县、海州区、灌云县、连云区)
聊城市(东昌府区、冠县、高唐县、莘县、临清市、阳谷县、东阿县、茌平区)
乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼中旗、商都县、集宁区、察哈尔右翼后旗、四子王旗、化德县、卓资县、兴和县、凉城县、察哈尔右翼前旗)
达州市(通川区、大竹县、渠县、开江县、万源市、宣汉县、达川区)
西安市(高陵区、蓝田县、鄠邑区、雁塔区、长安区、临潼区、灞桥区、未央区、阎良区、周至县、碑林区、莲湖区、新城区)
唐山市(滦南县、丰润区、开平区、滦州市、乐亭县、迁西县、丰南区、玉田县、古冶区、路南区、曹妃甸区、迁安市、遵化市、路北区)
克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区)
岳阳市(云溪区、平江县、岳阳楼区、汨罗市、湘阴县、君山区、华容县、岳阳县、临湘市)
梅州市(梅县区、五华县、兴宁市、梅江区、平远县、大埔县、丰顺县、蕉岭县)
茂名市(高州市、化州市、电白区、信宜市、茂南区)
遵义市(汇川区、凤冈县、仁怀市、正安县、余庆县、赤水市、红花岗区、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、播州区)
株洲市(天元区、攸县、茶陵县、渌口区、荷塘区、炎陵县、醴陵市、芦淞区、石峰区)
北京市(密云区、顺义区、门头沟区、海淀区、房山区、朝阳区、怀柔区、东城区、昌平区、大兴区、石景山区、丰台区、延庆区、西城区、平谷区、通州区)
湘潭市(岳塘区、湘乡市、韶山市、雨湖区、湘潭县)
南京市(溧水区、玄武区、浦口区、栖霞区、六合区、建邺区、雨花台区、鼓楼区、高淳区、秦淮区、江宁区)
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、阿坝县、黑水县、松潘县、茂县、若尔盖县、金川县、理县、汶川县、九寨沟县、马尔康市、红原县、小金县)
云浮市(郁南县、云安区、云城区、新兴县、罗定市)
承德市(围场满族蒙古族自治县、双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、兴隆县、平泉市、承德县、滦平县、宽城满族自治县、隆化县、丰宁满族自治县)
澳门特别行政区
绵阳市(盐亭县、安州区、平武县、江油市、北川羌族自治县、三台县、梓潼县、游仙区、涪城区)
运城市(绛县、河津市、芮城县、稷山县、新绛县、临猗县、闻喜县、夏县、垣曲县、平陆县、盐湖区、万荣县、永济市)
江门市(新会区、开平市、台山市、鹤山市、江海区、恩平市、蓬江区)
武汉市(东西湖区、青山区、硚口区、洪山区、蔡甸区、汉阳区、汉南区、新洲区、江岸区、江汉区、江夏区、黄陂区、武昌区)
洛阳市(老城区、宜阳县、偃师区、瀍河回族区、西工区、洛宁县、孟津区、嵩县、洛龙区、栾川县、汝阳县、涧西区、伊川县、新安县)
临沂市(莒南县、郯城县、兰山区、蒙阴县、费县、沂水县、临沭县、平邑县、河东区、罗庄区、兰陵县、沂南县)
永州市(蓝山县、双牌县、江永县、冷水滩区、道县、宁远县、零陵区、祁阳市、东安县、江华瑶族自治县、新田县)
潍坊市(诸城市、青州市、临朐县、寒亭区、坊子区、昌邑市、高密市、奎文区、潍城区、安丘市、寿光市、昌乐县)
沧州市(青县、新华区、任丘市、沧县、河间市、吴桥县、献县、盐山县、东光县、海兴县、运河区、肃宁县、黄骅市、南皮县、泊头市、孟村回族自治县)
徐州市(鼓楼区、铜山区、泉山区、沛县、新沂市、邳州市、丰县、云龙区、贾汪区、睢宁县)
廊坊市(文安县、固安县、广阳区、大厂回族自治县、香河县、永清县、大城县、安次区、三河市、霸州市)
宿州市(灵璧县、埇桥区、萧县、泗县、砀山县)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)
铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)
襄阳市(宜城市、南漳县、枣阳市、樊城区、谷城县、襄州区、襄城区、保康县、老河口市)
龙岩市(漳平市、上杭县、连城县、永定区、武平县、长汀县、新罗区)
孝感市(安陆市、云梦县、孝昌县、汉川市、孝南区、大悟县、应城市)
昌都市(八宿县、贡觉县、卡若区、江达县、左贡县、察雅县、类乌齐县、芒康县、丁青县、边坝县、洛隆县)
宝鸡市(凤翔区、凤县、太白县、陇县、金台区、岐山县、扶风县、渭滨区、麟游县、千阳县、陈仓区、眉县)
百色市(那坡县、德保县、乐业县、靖西市、田阳区、凌云县、西林县、田东县、平果市、隆林各族自治县、右江区、田林县)
凉山彝族自治州(雷波县、德昌县、冕宁县、喜德县、会理市、美姑县、普格县、盐源县、甘洛县、昭觉县、木里藏族自治县、会东县、金阳县、宁南县、布拖县、越西县、西昌市)
哈尔滨市(平房区、香坊区、尚志市、方正县、南岗区、延寿县、呼兰区、阿城区、依兰县、巴彦县、松北区、道里区、木兰县、道外区、宾县、双城区、通河县、五常市)
泉州市(金门县、洛江区、鲤城区、惠安县、丰泽区、安溪县、德化县、晋江市、石狮市、南安市、泉港区、永春县)
蚌埠市(蚌山区、五河县、禹会区、淮上区、龙子湖区、固镇县、怀远县)
荆门市(东宝区、钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市)
庆阳市(华池县、镇原县、宁县、西峰区、合水县、庆城县、正宁县、环县)
咸阳市(杨陵区、武功县、乾县、永寿县、渭城区、三原县、彬州市、长武县、秦都区、兴平市、礼泉县、淳化县、泾阳县、旬邑县)
牡丹江市(东安区、东宁市、穆棱市、阳明区、西安区、宁安市、海林市、爱民区、绥芬河市、林口县)
香港特别行政区
广州市(花都区、从化区、南沙区、白云区、天河区、越秀区、番禺区、海珠区、荔湾区、黄埔区、增城区)
南宁市(马山县、武鸣区、兴宁区、西乡塘区、良庆区、邕宁区、江南区、横州市、上林县、隆安县、青秀区、宾阳县)
昆明市(呈贡区、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、安宁市、五华区、官渡区、石林彝族自治县、晋宁区、宜良县、富民县、西山区、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、东川区)
果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、久治县、班玛县、甘德县、达日县)
商丘市(睢阳区、梁园区、永城市、睢县、宁陵县、民权县、夏邑县、虞城县、柘城县)
宣城市(绩溪县、宁国市、宣州区、泾县、旌德县、广德市、郎溪县)
镇江市(京口区、扬中市、句容市、丹阳市、润州区、丹徒区)
丹东市(东港市、振安区、宽甸满族自治县、振兴区、元宝区、凤城市)
衢州市(江山市、柯城区、衢江区、常山县、开化县、龙游县)
西藏自治区
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
文山壮族苗族自治州(西畴县、广南县、富宁县、麻栗坡县、文山市、马关县、丘北县、砚山县)
南阳市(桐柏县、社旗县、内乡县、南召县、淅川县、邓州市、新野县、宛城区、卧龙区、唐河县、镇平县、西峡县、方城县)
金昌市(永昌县、金川区)
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迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
中山市
景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)
海口市(琼山区、秀英区、美兰区、龙华区)
吴忠市(红寺堡区、利通区、青铜峡市、盐池县、同心县)
葫芦岛市(连山区、南票区、建昌县、绥中县、兴城市、龙港区)
日照市(五莲县、岚山区、莒县、东港区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、福泉市、惠水县、独山县、贵定县、平塘县、瓮安县、龙里县、都匀市、罗甸县、三都水族自治县、长顺县)
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在大模型进入深水区、AIAgent走向爆发的2025年，企业对“AI+业务”的落地路径关注前所未有。
近日，新浪财经在NYU中美高峰论坛期间，对话阿里巴巴通义实验室自然语言处理方向负责人黄非，围绕模型能力演进、Agent范式变革、多模态翻译出海、代码智能化等趋势，展开交流。阿里通义实验室是国内最早从事大模型研究的团队之一，研发的通义系列模型和产品在大模型开源社区和产业界学术界广受好评。黄非分享了阿里通义实验室在大模型与AIAgent方向上的实践路径与战略判断。
“第一条是围绕模型能力本身的突破。”黄非指出，“比如我们做通义千问的时候，一条主线就是探索大模型的智能边界。这条线并不是以应用驱动为主，而是以‘能力上限’为目标，比如说在各种benchmark（基准）任务上不断提升效果，研究怎么选更优的数据、更有效的训练策略、更强的架构。这其实就是往AGI的方向去推。”
但与此同时，通义也在更贴近业务场景的方向发力。
“第二条就是更贴近应用端的路径，也就是你说的‘业务系统协同’。像通义晓蜜这样的智能对话助手长期以来服务包括电商、政务、运营商等各行各业，还有我们开发的通义灵码（代码生成助手），目前在国内的市场占有率是第一的。我们也在研发法律助手通义法睿、角色陪伴类的大模型通义星尘等产品。这类应用其实就是模型能力和业务场景的结合。”
针对Agent的方向，黄非表示，传统Agent通过人工设定流程来完成任务，但泛化能力不强。“我们现在想做的是让模型自己学会‘什么时候该调哪个工具’，比如用计算器、查天气、调地图API，这些其实都是Agent的工具调度逻辑。这方面我们正在做系统级探索。”
在谈到多模态翻译如何服务阿里全球化时，黄非举例指出，通义已经在跨语种直播带货中取得实质进展。中国主播在直播带货过程中，可以实时将内容转成英语、西语、阿拉伯语等多种语言，大幅降低了语言壁垒。
而在电商商品出海过程中，通义也已从“翻译”走向“本地生成”。黄非解释道，当一件中国商品要卖到西语市场，不能只把文字翻译过去，还要重写产品描述、重新生成营销图片和短视频，让当地用户觉得内容就是为他们量身打造的。
“这背后其实是一整套跨语言、跨模态的智能生成链条。”黄非说。
作为通义自然语言方向的长期负责人，黄非分享了如何判断某个AI方向具有“长期势能”的思考框架，“我们的判断逻辑也很清晰：第一，看这个方向是不是具有系统性价值，能不能通过解决一类问题带来巨大的业务价值，因为专注才能突破；第二，看它是不是有技术壁垒，不容易被别人复制。如果只是一个“谁都能做”的方向，门槛比较低，那我们的技术优势和团队人才优势就不够彰显。”
通义一直坚持开源开放的路线。“我们相信AI技术的发展是在不断开放的基础上持续进行，开源开放一方面可以降低千行百业使用AI大模型的门槛，同时也可以和产业界和学术界的专家学者们共同合作推进AI技术的不断发展，推进智能的上限。科技普惠，AI向善，让技术呵护人间烟火也是我们的持续目标。”黄非最后指出了有温度又有人情味的AI的愿景。
附对话实录：
新浪财经：当前业界正在从“大语言模型”快速转向“AIAgent”范式。在阿里体系中，Agent是更强调增强对话智能，还是强调与业务系统的深度协同？
黄非：我觉得是两条路径。
第一条是围绕模型能力本身的突破。比如我们做通义千问的时候，一条主线就是探索大模型的智能边界。这条线并不是以应用驱动为主，而是以“能力上限”为目标，比如说在各种benchmark（基准）任务上不断提升效果，研究怎么选更优的数据、更有效的训练策略、更强的架构。这其实就是往AGI的方向去推。
第二条就是更贴近应用端的路径，也就是你说的“业务系统协同”。像通义晓蜜这样的智能对话助手，还有我们做的通义灵码（代码生成助手），目前在国内的市场占有率是第一的。我们也在研发法律助手通义法睿、角色陪伴类的大模型通义星尘等产品。这类应用其实就是模型能力和业务场景的结合。
你可以把前一条理解成“模型本身有多聪明”，而后一条是“聪明的大脑怎么完成具体任务”。这里面就包括你提到的Agent方向，比如说流程化任务建模、工具调用，甚至解决那些模型以前处理不了的开放性问题。
举个例子，Manus是通过对人工预先设定流程解决问题的，但泛化性有待加强。现在我们希望模型通过学习掌握这些流程，实现更通用的Agent能力。什么时候用计算器，什么时候查天气、调地图API，这些其实都是Agent的工具调度逻辑。总的来说，这两条路径我们是同时在走的：一方面持续打磨底层模型能力，另一方面在具体场景中做系统级的落地。
新浪财经：多模态翻译如何支撑阿里“国际化业务”的技术根基？是否可以分享几个典型应用场景，如商品跨语种描述、电商直播？
黄非：电商直播就是一个非常典型的例子。我们其实早在2020年就上线过一个面向电商直播的实时翻译系统，虽然当时技术还不成熟，还有很多提升空间。但到了现在，大模型技术发展得非常快，比如通义现在可以支持接近100多种语言，其中主流的几种语言——英、中、西、法、德、日、韩、俄、印尼语和阿拉伯语等语言的理解生成翻译能力都处于业界一流。
这意味着，一个中国主播在用中文讲解商品的时候，可以实时把语音或文字内容翻成不同语言，大幅降低语言壁垒。
再比如商品本地化。很多中国商品在淘宝上展示的内容是中文图文，但当我要把它们卖到西语市场的时候，就需要重新生成贴合当地用户审美和语言习惯的商品描述、营销图片和介绍视频。
这就不仅是翻译的问题，还要包括图片生成、营销文案自动生成等，我们希望让西语用户在电商平台上看到这些内容时，觉得是“本地的”，而不是“翻译过来的”。这背后其实是一个跨语言、跨模态的智能生成链条。
新浪财经：作为技术负责人，您如何判断一个AI方向具有“长期势能”？
黄非：这个问题特别重要。我觉得核心是：你要清楚今天模型能做什么，未来一两年又会发展到什么程度。这个判断要基于对技术本质的理解、对演化趋势的敏感度和对落地场景的把握。
比如我们团队特别早就判断代码生成是一个值得投入的方向。两年前我们就开始做通义灵码，现在它是国内做得最好、用户数最多的代码助手。很多厂商到现在才意识到代码生成的重要性，但我们已经有了先发优势，能跑得更快。
我们还在很早就押注了像联网搜索、RAG（检索增强生成）这样的方向。大模型的训练数据都是静态的，那要获取实时信息，就必须让模型学会怎么查询互联网、怎么判断信息质量、怎么把它整合成可靠答案。这是大模型必需的一环，我们很早就组织人力去做了。
我们的判断逻辑也很清晰：第一，看这个方向是不是具有系统性价值，能不能解决一类问题，因为专注才能突破；第二，看它是不是有技术壁垒，不容易被别人复制。如果只是一个“谁都能做”的方向，门槛比较低，那我们的技术优势和团队人才优势就不够彰显。
新浪财经：为什么代码你觉得是很重要的底层能力？
黄非：有两个原因。
第一，代码场景的学习反馈机制特别好。就像数学一样，编程的正确与否可以被立即验证。你写了一段代码，要么成功执行，要么直接报错，这种强反馈对模型训练是非常理想的。
第二，代码本身就是连接现实世界的桥梁。它可以调用数据库、控制硬件、构建前端页面调动后端服务……几乎所有复杂系统都需要代码作为接口。
更重要的是，我们的目标并不是让程序员更高效，而是让“不是程序员的人”也能写代码。比如一个产品经理、运营、记者甚至小学生，如果他们能通过自然语言对话让大模型生成代码或者应用，解决实际问题，他们就有了更强大的驱动数字世界和物理世界的能力。
现在在美国有个概念叫“VibeCoding”，就是说你通过自然语言让大模型生成代码应用，把需求变成结果。我们觉得这是很有未来感的方向，大模型可以变成每个人的数字开发助手。
新浪财经：年轻一代如何在AI浪潮中选择参与路径：技术、产品还是创业？
黄非：这个就得看个人的背景和兴趣了。
如果你是计算机相关专业的研究生、博士生，已经掌握了机器学习、深度学习这些基本能力，而且有一定算力条件，那你当然可以选择做底层模型研究，这是门槛高但回报大的路径。
如果你不是技术出身，那也没关系。现在很多应用场景其实都可以用大模型来解决痛点。关键是你能不能发现“哪些问题是大模型现在能解决的”，解决之后又能创造什么价值。如果你能理解这些机会，你就可以去做产品，甚至创业。
如果你还不确定方向，那我建议最起码要学会使用大模型。比如我女儿现在学习遇到不会的题目，我不是让她直接问答案，而是问模型怎么解、用什么知识点、能不能再出一道类似的题再练一遍。这其实就是把大模型当成AI助教。
我相信大模型的使用会越来越普及。你越早上手，越能知道它能做什么、不能做什么，越能知道自己哪些能力可能被替代，哪些能力是AI帮你强化的。这种觉察，对未来每个人都特别重要。
新浪财经：通义开源了一系列大模型模型，也支持建设了国内领先的AI模型开源社区魔搭。通义在选择开源和闭源方面有什么考量？
黄非：通义一直坚持开源开放的的路线。随着一系列全尺寸多模态大模型的开源，通义千问的系列模型超越Llama成为全球最广泛衍生的开源大模型家族。我们也在魔搭社区开源了数百个传统AI的NLP，语音，视觉相关的模型。因为我们相信AI技术的发展是在不断开放的基础上持续进行，我们把最好的模型开放出来，一方面可以降低产业界千行百业使用AI大模型的门槛，普惠大众，同时也可以和学术界的专家学者们共同合作推进AI技术的不断发展，推进智能的上限，也充分理解AI技术的优势和风险。科技普惠，AI向善，让技术呵护人间烟火也是我们的持续目标。
新闻结尾
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