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美满生活,从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力,将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活,离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力,我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上,服务用户”,这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意,是我们的更终目标。一直以来,我们在产品、服务的质量不断提升,不遗余力。“有问必复、有诉必应,从优从速”是我们对观看中心的一贯要求,我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信,有要求,有追求,才会有成绩;有要求,有追求,客户才会满意;我们更加坚信,美满生活,从开始。





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辽阳市(弓长岭区、辽阳县、宏伟区、太子河区、文圣区、白塔区、灯塔市)

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遵义市(务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、余庆县、湄潭县、播州区、正安县、绥阳县、汇川区、桐梓县、习水县、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、赤水市、红花岗区)

保定市(竞秀区、唐县、定兴县、涞源县、雄县、满城区、安新县、曲阳县、清苑区、定州市、涿州市、顺平县、莲池区、博野县、望都县、易县、阜平县、高阳县、徐水区、高碑店市、涞水县、安国市、容城县、蠡县)

延安市(宜川县、黄陵县、富县、志丹县、甘泉县、延长县、黄龙县、安塞区、宝塔区、吴起县、洛川县、延川县、子长市)

丽水市(龙泉市、松阳县、云和县、莲都区、遂昌县、庆元县、缙云县、青田县、景宁畲族自治县)

北京市(通州区、石景山区、朝阳区、海淀区、大兴区、东城区、门头沟区、丰台区、密云区、延庆区、怀柔区、昌平区、顺义区、房山区、西城区、平谷区)

石家庄市(新乐市、藁城区、灵寿县、辛集市、行唐县、栾城区、平山县、鹿泉区、赵县、晋州市、正定县、长安区、新华区、赞皇县、元氏县、井陉矿区、高邑县、桥西区、裕华区、深泽县、无极县、井陉县)

泰安市(宁阳县、东平县、岱岳区、肥城市、新泰市、泰山区)

防城港市(港口区、上思县、东兴市、防城区)

常德市(津市市、武陵区、桃源县、安乡县、石门县、澧县、汉寿县、临澧县、鼎城区)

许昌市(建安区、鄢陵县、长葛市、禹州市、襄城县、魏都区)

运城市(夏县、临猗县、垣曲县、芮城县、绛县、闻喜县、永济市、万荣县、盐湖区、平陆县、新绛县、河津市、稷山县)

怀化市(鹤城区、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、洪江市、中方县、会同县、沅陵县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、辰溪县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县)

韶关市(翁源县、始兴县、乳源瑶族自治县、新丰县、武江区、曲江区、乐昌市、浈江区、仁化县、南雄市)

菏泽市(郓城县、东明县、成武县、鄄城县、巨野县、定陶区、曹县、单县、牡丹区)

绍兴市(诸暨市、柯桥区、上虞区、新昌县、嵊州市、越城区)

泸州市(古蔺县、龙马潭区、泸县、江阳区、纳溪区、合江县、叙永县)

绵阳市(平武县、安州区、涪城区、盐亭县、江油市、游仙区、三台县、北川羌族自治县、梓潼县)

固原市(泾源县、西吉县、彭阳县、隆德县、原州区)

楚雄彝族自治州(南华县、元谋县、武定县、禄丰市、姚安县、永仁县、双柏县、牟定县、楚雄市、大姚县)

攀枝花市(盐边县、东区、米易县、仁和区、西区)

西安市(周至县、阎良区、高陵区、蓝田县、灞桥区、临潼区、鄠邑区、新城区、长安区、莲湖区、碑林区、未央区、雁塔区)

临夏回族自治州(临夏市、康乐县、和政县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、广河县、东乡族自治县)

盐城市(东台市、射阳县、大丰区、滨海县、盐都区、亭湖区、建湖县、响水县、阜宁县)

三门峡市(渑池县、义马市、卢氏县、湖滨区、陕州区、灵宝市)

莆田市(城厢区、荔城区、仙游县、涵江区、秀屿区)

益阳市(沅江市、安化县、桃江县、南县、资阳区、赫山区)

来宾市(金秀瑶族自治县、武宣县、兴宾区、合山市、象州县、忻城县)

内江市(资中县、威远县、市中区、东兴区、隆昌市)

随州市(曾都区、广水市、随县)

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、祁连县、门源回族自治县)

酒泉市(肃北蒙古族自治县、金塔县、玉门市、瓜州县、敦煌市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县)

伊春市(嘉荫县、汤旺县、丰林县、南岔县、铁力市、伊美区、金林区、乌翠区、大箐山县、友好区)

唐山市(路南区、曹妃甸区、古冶区、乐亭县、路北区、迁安市、丰南区、开平区、丰润区、滦州市、遵化市、玉田县、滦南县、迁西县)

邢台市(临城县、平乡县、临西县、清河县、襄都区、威县、信都区、隆尧县、巨鹿县、南宫市、任泽区、宁晋县、广宗县、内丘县、南和区、新河县、沙河市、柏乡县)

泉州市(惠安县、金门县、石狮市、晋江市、南安市、鲤城区、泉港区、洛江区、安溪县、永春县、德化县、丰泽区)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、永德县、凤庆县、镇康县)

南阳市(唐河县、方城县、新野县、社旗县、宛城区、内乡县、卧龙区、桐柏县、淅川县、镇平县、南召县、西峡县、邓州市)

荆州市(监利市、松滋市、江陵县、洪湖市、石首市、公安县、沙市区、荆州区)

本溪市(桓仁满族自治县、平山区、明山区、溪湖区、南芬区、本溪满族自治县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

延边朝鲜族自治州(安图县、延吉市、汪清县、珲春市、敦化市、和龙市、龙井市、图们市)

成都市(青羊区、都江堰市、青白江区、彭州市、武侯区、新都区、龙泉驿区、蒲江县、崇州市、简阳市、温江区、双流区、锦江区、金堂县、成华区、邛崃市、金牛区、郫都区、大邑县、新津区)

吉林市(丰满区、蛟河市、舒兰市、永吉县、昌邑区、桦甸市、船营区、磐石市、龙潭区)

郑州市(巩义市、登封市、二七区、荥阳市、中牟县、惠济区、中原区、新郑市、金水区、上街区、管城回族区、新密市)

香港特别行政区

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、平桂区、八步区、钟山县)

汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

黄冈市(黄州区、武穴市、浠水县、蕲春县、罗田县、英山县、麻城市、黄梅县、团风县、红安县)

荆门市(京山市、钟祥市、沙洋县、东宝区、掇刀区)

昆明市(五华区、东川区、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、盘龙区、安宁市、宜良县、官渡区、呈贡区、石林彝族自治县、西山区、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、富民县)

银川市(永宁县、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县、金凤区)

临沂市(沂南县、莒南县、兰山区、临沭县、费县、罗庄区、沂水县、河东区、郯城县、蒙阴县、兰陵县、平邑县)

抚顺市(新宾满族自治县、抚顺县、望花区、东洲区、顺城区、新抚区、清原满族自治县)

赤峰市(翁牛特旗、松山区、宁城县、喀喇沁旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、元宝山区、巴林左旗、敖汉旗、红山区、巴林右旗、林西县)

喀什地区(巴楚县、莎车县、伽师县、英吉沙县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、喀什市、疏附县、疏勒县、岳普湖县、叶城县)

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

河源市(东源县、龙川县、连平县、源城区、紫金县、和平县)

湖州市(吴兴区、南浔区、长兴县、安吉县、德清县)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)

苏州市(张家港市、太仓市、吴江区、虎丘区、姑苏区、常熟市、吴中区、昆山市、相城区)

海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵南县、共和县、贵德县)

沧州市(东光县、海兴县、献县、运河区、沧县、孟村回族自治县、吴桥县、泊头市、青县、河间市、新华区、南皮县、盐山县、任丘市、黄骅市、肃宁县)

滨州市(邹平市、阳信县、滨城区、无棣县、沾化区、博兴县、惠民县)

湘潭市(湘乡市、湘潭县、岳塘区、雨湖区、韶山市)

淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

淄博市(临淄区、博山区、桓台县、高青县、周村区、张店区、淄川区、沂源县)

贵港市(覃塘区、港南区、桂平市、港北区、平南县)

临汾市(隰县、汾西县、曲沃县、霍州市、古县、安泽县、洪洞县、侯马市、吉县、蒲县、尧都区、永和县、大宁县、翼城县、乡宁县、襄汾县、浮山县)

葫芦岛市(建昌县、南票区、龙港区、连山区、绥中县、兴城市)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)

焦作市(山阳区、温县、马村区、博爱县、中站区、解放区、修武县、沁阳市、孟州市、武陟县)

衢州市(常山县、衢江区、柯城区、开化县、江山市、龙游县)

嘉峪关市

安阳市(龙安区、林州市、内黄县、安阳县、汤阴县、北关区、文峰区、滑县、殷都区)

合肥市(肥西县、蜀山区、庐阳区、巢湖市、肥东县、瑶海区、长丰县、庐江县、包河区)

玉溪市(澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、红塔区、易门县、华宁县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、江川区)

眉山市(洪雅县、青神县、丹棱县、东坡区、彭山区、仁寿县)

定西市(岷县、渭源县、安定区、漳县、通渭县、临洮县、陇西县)

衡水市(故城县、冀州区、安平县、桃城区、饶阳县、武邑县、武强县、枣强县、阜城县、深州市、景县)

日喀则市(萨迦县、定日县、桑珠孜区、康马县、岗巴县、亚东县、白朗县、吉隆县、谢通门县、萨嘎县、南木林县、聂拉木县、江孜县、仁布县、仲巴县、拉孜县、定结县、昂仁县)

安庆市(宿松县、大观区、宜秀区、望江县、桐城市、怀宁县、岳西县、迎江区、太湖县、潜山市)

塔城地区(塔城市、裕民县、托里县、乌苏市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、芒市、陇川县、盈江县)

松原市(乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、扶余市)

徐州市(睢宁县、贾汪区、丰县、沛县、泉山区、邳州市、云龙区、新沂市、铜山区、鼓楼区)

佛山市(高明区、三水区、顺德区、南海区、禅城区)

佳木斯市(郊区、向阳区、东风区、桦南县、抚远市、富锦市、汤原县、桦川县、前进区、同江市)

昌都市(江达县、洛隆县、左贡县、芒康县、贡觉县、卡若区、类乌齐县、察雅县、丁青县、八宿县、边坝县)

凉山彝族自治州(木里藏族自治县、金阳县、布拖县、西昌市、昭觉县、越西县、会理市、雷波县、甘洛县、冕宁县、普格县、盐源县、喜德县、美姑县、德昌县、宁南县、会东县)

滁州市(天长市、凤阳县、全椒县、来安县、明光市、定远县、琅琊区、南谯区)

沈阳市(皇姑区、法库县、苏家屯区、沈河区、新民市、康平县、于洪区、沈北新区、和平区、大东区、辽中区、浑南区、铁西区)

海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)

  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。

  记者4月19日从广州铁路公安局深圳公安处获悉,近日,一名旅客在深圳北站强行阻挡列车车门关闭,已构成“妨碍交通工具正常行驶”违法行为,被深圳铁路警方行政拘留。

  4月18日13时许,由东莞南站开往厦门站的D2404次列车停靠在深圳北站3站台准备发出。正当列车车门缓缓关闭时,车内一名女子因同行人还未上车,竟强行用身体阻挡车门,阻止列车关门发车。

  现场两名铁路工作人员见状立即上前制止,但女子情绪激动,全然不顾工作人员的劝阻和其他乘客焦急的目光。直到女子的三名同行人赶到,女子这才离开车门,随后列车关门驶离。

  经工作,4月19日12时,民警在厦门成功查获该女子,其对自己妨碍交通工具正常行驶的违法行为供认不讳。依据《中华人民共和国治安管理处罚法》第二十三条之规定,铁路警方依法对其处以行政拘留。

  来源:广州日报新花城

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。

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