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维修服务现场保护措施，保护客户财产：在维修现场，我们采取必要的保护措施，如铺设防尘布、穿戴鞋套等，确保客户财产不受损害。
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全国服务区域：
玉树藏族自治州(称多县、治多县、囊谦县、曲麻莱县、杂多县、玉树市)
庆阳市(环县、华池县、镇原县、庆城县、宁县、正宁县、西峰区、合水县)
六盘水市(钟山区、盘州市、六枝特区、水城区)
乐山市(沐川县、沙湾区、马边彝族自治县、犍为县、金口河区、峨眉山市、夹江县、井研县、市中区、峨边彝族自治县、五通桥区)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
昌都市(江达县、察雅县、洛隆县、左贡县、边坝县、贡觉县、类乌齐县、丁青县、芒康县、卡若区、八宿县)
阿里地区(札达县、日土县、噶尔县、普兰县、改则县、革吉县、措勤县)
武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)
深圳市(光明区、坪山区、宝安区、龙华区、福田区、南山区、龙岗区、盐田区、罗湖区)
新余市(分宜县、渝水区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、梁河县、瑞丽市、陇川县)
阿勒泰地区(富蕴县、吉木乃县、福海县、哈巴河县、阿勒泰市、布尔津县、青河县)
贵港市(平南县、桂平市、港北区、覃塘区、港南区)
益阳市(资阳区、赫山区、南县、安化县、沅江市、桃江县)
攀枝花市(东区、西区、米易县、盐边县、仁和区)
本溪市(南芬区、明山区、溪湖区、本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县)
南昌市(东湖区、红谷滩区、进贤县、青山湖区、安义县、青云谱区、西湖区、南昌县、新建区)
金华市(永康市、兰溪市、金东区、磐安县、武义县、东阳市、婺城区、浦江县、义乌市)
呼伦贝尔市(满洲里市、扎兰屯市、牙克石市、海拉尔区、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗、鄂伦春自治旗、根河市)
上海市(闵行区、青浦区、金山区、宝山区、长宁区、徐汇区、嘉定区、奉贤区、虹口区、崇明区、杨浦区、松江区、浦东新区、普陀区、静安区、黄浦区)
齐齐哈尔市(碾子山区、克东县、龙江县、龙沙区、依安县、铁锋区、泰来县、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、拜泉县、建华区、讷河市、昂昂溪区、甘南县、富裕县、克山县)
天津市(武清区、津南区、东丽区、宁河区、河西区、南开区、西青区、和平区、宝坻区、北辰区、滨海新区、蓟州区、河北区、红桥区、河东区、静海区)
萍乡市(上栗县、芦溪县、安源区、莲花县、湘东区)
吉林市(蛟河市、昌邑区、船营区、龙潭区、磐石市、永吉县、丰满区、桦甸市、舒兰市)
佛山市(禅城区、高明区、顺德区、三水区、南海区)
肇庆市(高要区、封开县、四会市、广宁县、怀集县、鼎湖区、德庆县、端州区)
呼和浩特市(新城区、赛罕区、清水河县、土默特左旗、托克托县、和林格尔县、回民区、武川县、玉泉区)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
泉州市(德化县、鲤城区、洛江区、晋江市、永春县、泉港区、南安市、惠安县、金门县、丰泽区、石狮市、安溪县)
邯郸市(邯山区、峰峰矿区、丛台区、广平县、永年区、武安市、涉县、成安县、邱县、魏县、肥乡区、曲周县、大名县、磁县、鸡泽县、馆陶县、复兴区、临漳县)
三门峡市(湖滨区、渑池县、灵宝市、卢氏县、义马市、陕州区)
驻马店市(汝南县、驿城区、泌阳县、上蔡县、确山县、西平县、正阳县、遂平县、平舆县、新蔡县)
宜春市(丰城市、万载县、铜鼓县、上高县、高安市、袁州区、樟树市、宜丰县、靖安县、奉新县)
兰州市(城关区、皋兰县、榆中县、西固区、安宁区、红古区、永登县、七里河区)
巴中市(恩阳区、平昌县、巴州区、通江县、南江县)
张家口市(康保县、桥西区、怀安县、尚义县、阳原县、沽源县、赤城县、宣化区、张北县、崇礼区、怀来县、涿鹿县、桥东区、下花园区、万全区、蔚县)
延边朝鲜族自治州(敦化市、延吉市、安图县、图们市、珲春市、和龙市、汪清县、龙井市)
常州市(武进区、天宁区、钟楼区、溧阳市、新北区、金坛区)
漳州市(平和县、漳浦县、芗城区、龙文区、长泰区、华安县、云霄县、东山县、龙海区、诏安县、南靖县)
宁德市(霞浦县、福安市、古田县、寿宁县、蕉城区、周宁县、屏南县、柘荣县、福鼎市)
阿克苏地区(乌什县、新和县、库车市、阿克苏市、拜城县、沙雅县、柯坪县、温宿县、阿瓦提县)
铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)
广州市(越秀区、番禺区、荔湾区、天河区、南沙区、花都区、增城区、海珠区、白云区、黄埔区、从化区)
吴忠市(盐池县、红寺堡区、利通区、青铜峡市、同心县)
阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、黑水县、九寨沟县、松潘县、茂县、马尔康市、金川县、小金县、理县、红原县、汶川县、若尔盖县、壤塘县)
宣城市(宣州区、宁国市、泾县、绩溪县、郎溪县、广德市、旌德县)
娄底市(涟源市、娄星区、冷水江市、新化县、双峰县)
果洛藏族自治州(甘德县、达日县、班玛县、久治县、玛多县、玛沁县)
临汾市(乡宁县、大宁县、洪洞县、翼城县、尧都区、曲沃县、汾西县、安泽县、吉县、隰县、蒲县、古县、霍州市、永和县、襄汾县、浮山县、侯马市)
固原市(泾源县、隆德县、原州区、西吉县、彭阳县)
焦作市(孟州市、解放区、修武县、沁阳市、博爱县、温县、山阳区、武陟县、马村区、中站区)
安康市(宁陕县、汉滨区、岚皋县、紫阳县、镇坪县、白河县、平利县、石泉县、汉阴县、旬阳市)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县)
沈阳市(辽中区、大东区、新民市、康平县、苏家屯区、于洪区、和平区、皇姑区、铁西区、法库县、沈河区、沈北新区、浑南区)
抚州市(宜黄县、乐安县、金溪县、广昌县、东乡区、崇仁县、临川区、资溪县、黎川县、南丰县、南城县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)
九江市(共青城市、都昌县、柴桑区、武宁县、修水县、濂溪区、浔阳区、永修县、德安县、庐山市、湖口县、彭泽县、瑞昌市)
营口市(老边区、站前区、西市区、鲅鱼圈区、盖州市、大石桥市)
烟台市(栖霞市、芝罘区、莱山区、海阳市、莱阳市、莱州市、福山区、牟平区、招远市、蓬莱区、龙口市)
塔城地区(乌苏市、裕民县、托里县、塔城市、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
白山市(抚松县、靖宇县、江源区、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市)
渭南市(大荔县、白水县、华州区、潼关县、韩城市、蒲城县、合阳县、临渭区、澄城县、华阴市、富平县)
永州市(冷水滩区、新田县、祁阳市、江华瑶族自治县、江永县、双牌县、东安县、宁远县、蓝山县、零陵区、道县)
长春市(二道区、德惠市、榆树市、宽城区、公主岭市、九台区、朝阳区、农安县、南关区、绿园区、双阳区)
柳州市(三江侗族自治县、城中区、融安县、柳江区、鱼峰区、柳北区、柳城县、融水苗族自治县、鹿寨县、柳南区)
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菏泽市(成武县、牡丹区、曹县、定陶区、鄄城县、巨野县、郓城县、单县、东明县)
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郴州市(资兴市、安仁县、永兴县、桂阳县、苏仙区、临武县、嘉禾县、北湖区、宜章县、桂东县、汝城县)
咸宁市(通山县、赤壁市、通城县、咸安区、崇阳县、嘉鱼县)
七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)
揭阳市(惠来县、揭西县、揭东区、普宁市、榕城区)
成都市(大邑县、简阳市、金牛区、青羊区、青白江区、金堂县、锦江区、新都区、双流区、彭州市、都江堰市、成华区、新津区、郫都区、邛崃市、武侯区、崇州市、蒲江县、温江区、龙泉驿区)
中国货币市场
人工智能在我国支付领域得到广泛应用，相应地对我国央行的履职能力产生一定的影响。文章从支付视角详细分析人工智能给我国央行带来的机遇与挑战，并提出应对策略。
近年来，凭借强大的数据处理能力和自我学习能力，人工智能在我国支付领域得到广泛应用，影响力不断扩大。它不仅重塑了支付行业，相应地提升了我国央行监管洗钱欺诈、分析经济金融形势、制定货币政策和监测金融风险的能力，还带来新的问题。对于人工智能技术而言，我国央行不仅是监管者，还是使用者。因此，我国央行既要抓住机遇，又要迎接挑战，驾驭人工智能向善履行好职责。
一、支付视角下人工智能带给我国央行的机遇
（一）有助于提升支付数据获得水平
人工智能在支付领域广泛应用后，进一步简化了支付流程，提高了支付效率，提升了支付体验，为个人带来智能化、个性化的支付服务，促使更多的人使用非现金支付。支付是一种经济活动，它将消费者、商家、企业、金融机构连接起来。商家和企业及时分析收集到的销售情况，有助于商家精准营销及企业开发出符合消费者需求的新产品。金融机构利用客户数据对其画像，精准营销理财产品和贷款。这些微观经济活动都是依靠支付完成，相应地在金融机构生成了支付数据，最终使我国央行获得整个社会的、以市场需求为中心的支付数据。
（二）有助于提升洗钱欺诈监管水平
当前我国金融机构普遍运用机器学习、知识图谱等人工智能技术完善支付业务监控模型，对海量支付数据进行实时监测、智能分析和及时预警，实现对可疑交易和欺诈行为进行精准化识别、自动化拦截和智能化处置，极大地提升了对洗钱、欺诈等犯罪行为防范的及时性和准确性，有力地打击了洗钱、支付欺诈等违法违规行为，提高了洗钱、支付欺诈监管工作水平，同时还能为我国央行提供反映真实经济活动的支付数据。
（三）有助于提升经济金融分析水平
我国央行传统的经济金融分析主要依靠少量、静态、单一的统计数据开展，存在一定的局限性。人工智能广泛应用于支付领域后，我国央行能够获得更为全面的、反映市场需求和真实经济活动的支付数据，为经济金融分析及时提供了海量、动态、多样的数据资源。这些海量的支付数据关系复杂，结构各异，个人无法处理。但是借助机器学习模型，充分发挥其高效安全处理数据和强大学习能力的优势，对海量支付数据进行智能关联和深入分析，挖掘出其中的关联关系，可使我国央行能够及时准确捕捉到经济金融运行的变化趋势，前瞻性做好经济金融形势的预研预判，为宏观调控决策提供更加高效、更加精准的信息支持。特别是，我国央行可以运用大模型对特定事件进行推演，分析其产生原因、影响因素和最终结果，从而进行提前预判和评估，以便快速出台政策应对。
（四）有助于提升货币政策制定水平
长期以来，为促进经济高质量发展，我国央行一直寻求最优的货币政策组合，但受到多种因素的制约。现在，人工智能凭借其强大的数据处理能力和自我学习能力，为实现这一目标提供了巨大助力。我国央行运用人工智能高效数据处理能力对海量支付数据进行挖掘分析，了解各个行业、地区的发展状况和资金需求情况，然后进行政策模拟，筛选出最优的货币政策组合，引导金融机构加大对重大战略、重点领域和薄弱环节的信贷支持力度，促进实体经济高质量发展。不仅如此，我国央行还能通过对支付数据分析，及时获得货币政策执行后的情况，快速作出反应，主动进行微调。
（五）有助于提升金融风险监测水平
传统的金融风险监测办法主要是金融机构每月向央行报送报表，人工根据监测指标进行分析判断，存在一定的时间滞后性，难以及时发现金融风险，容易错失防范金融风险的最佳时机。特别是在当前全球金融一体化的时代，金融风险的联动性更强，传播速度更快，这种传统办法难以满足快速、准确监测金融风险的要求。人工智能的应用给监测金融风险带来了机会，通过机器学习等人工智能技术，实时监测金融体系运行情况，对海量支付数据进行实时分析，不仅能迅速找出潜在的金融风险，还能及时发现金融风险的形成原因、传播途径，提高对金融风险的精准识别能力和应对速度，帮助我国央行对金融风险做到早识别、早预警、早处置，提高对系统性金融风险的防范能力，更好地维护金融稳定。
二、支付视角下人工智能带给我国央行的挑战
（一）缺乏人工智能应用法律规范
我国央行是支付行业的监管者，人工智能在支付领域的应用必须接受其监管，使之规范发展。目前我国没有出台专门的《人工智能法》，更没有制定规范人工智能在支付领域应用的法律规定。现有的规范人工智能的法律规定是2023年7月13日网信办等7部委联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，但它只是部门规章，效力等级较低，规范力度有限，针对性不强。这种现状使央行在履行支付监管职责时面临无法可依问题，且难以解决。问题主要有：一是没有建立人工智能在支付领域应用的市场准入和退出机制。二是没有建立对人工智能在支付领域应用的算法和模型的合规性、安全性、有效性进行持续评估的制度。三是当前人工智能在支付领域很多场景得到广泛应用，每种服务在功能、安全等方面存在较大差异，一旦发生问题，责任主体难以界定，后续处理难度比较大，成本比较高。四是人工智能的算法和模型十分复杂，普遍存在黑箱问题，其决策过程不透明，输出结果较难解释，不容易被外界理解。如果出现偏差，容易影响使用者准确作出决策。
（二）削弱数量型货币政策调控的有效性
由于人工智能的辅助，越来越多的人选择使用非现金支付，导致现金被进一步替代，降低了现金漏损率，提高了货币流通速度，放大了货币乘数。同时，消费者可以通过移动支付快速实现活期存款、货币型基金等不同金融资产之间的相互转换，而且转换成本为零，这提高了消费者货币需求对利率变动的敏感程度，在目前低利率时代使得不同层次货币供应量之间的边界更为模糊，基础货币的结构发生改变。这些变化进一步导致货币供给量的可测性、可控性下降。基础货币、货币供应量分别是现阶段我国货币政策的中介目标、操作目标，可测性、可控性是它们有效发挥作用的基本标准。人工智能的应用在一定程度上减弱了我国央行调控货币供应量的能力，使得传统的数量型货币政策传导效果受到干扰，有效性被削弱，增加了我国央行运用货币政策工具调控的难度。
（三）容易引发更多的金融风险
目前人工智能在支付领域多个场景获得广泛应用，使支付变得更加高效、智能，在已有的支付业务风险外，还可能带来新的金融风险。主要表现为：一是大多数人工智能模型由少数实力强大的金融科技公司开发提供，这导致金融机构在使用或改编这些公司开发的模型时，对金融科技公司过于依赖，加剧了集中度风险。二是大部分金融机构使用的模型相同或相近，大概率会使用相同的算法，将会加剧羊群效应，进一步放大市场波动，容易引发系统性金融风险，不利于金融稳定和宏观审慎管理。三是人工智能的训练和使用需要用到大量支付数据，因此做好支付数据的收集、存储和使用是人工智能技术成功应用的前提。当前部分金融机构收集、存储、处理支付数据存在不规范的问题，再加上安全防范意识不足，缺乏有效的技术保护手段，一旦遭受不法分子的恶意攻击，就会造成支付数据和个人隐私泄露。
（四）增加复合型人才培养难度
当前人工智能技术发展迅速，在金融领域得到广泛的应用。因此，不论是作为监管者，还是作为使用者，我国央行支付结算、调查统计、货币政策、金融稳定等部门员工不仅要精通本部门业务，还要与时俱进熟悉人工智能技术，这对员工的素质提出更高的要求。目前的现状是既熟悉业务、又懂人工智能的复合型人才不多。如何在提升现有人力知识技能水平的同时吸引高级人工智能人才加入，给我国央行人才队伍建设带来了挑战。
三、我国央行的应对建议
（一）不断健全法律规定体系
一是尽快出台《人工智能法》。既要借鉴欧盟制订《人工智能法案》的成功经验，不生搬硬套，又要充分考虑我国人工智能产业发展的实际情况，做到安全与发展并重、监管与创新并重，为人工智能规范发展提供坚实的法律保障。二是我国央行要相应地根据《人工智能法》和支行行业的实际情况制定配套的管理办法，从而安全稳妥有序地推进人工智能在支付领域的广泛应用。例如要建立人工智能在支付行业应用的市场准入和退出机制；要求金融机构对算法和模型的合规性、安全性、有效性进行持续评估，发现问题及时解决；要求建立人工智能应用时出现问题的后续处理程序、责任划分和资金补偿机制，确保消费者权益不受侵犯；要求提升人工智能应用的透明度，提高生成内容的可靠性和准确性，等等。
（二）持续推进货币政策转型
人工智能的辅助使非现金支付得到更加广泛的使用，削弱了数量型货币政策工具的使用效果，提高了消费者货币需求对利率变动的敏感程度，为我国货币政策工具选择从数量型转向价格型提供了契机。国际经验表明，当前各国货币政策框架逐步淡化数量目标，已经取消了部分数量指标，转而以价格调控为主。因此我国央行在选择和制定货币政策时，要根据经济金融运行情况逐步淡化数量型货币政策工具的使用，更加注重对利率等价格型货币政策工具的运用力度和频率，充分发挥其调节配置金融资源的作用，促进实体经济高质量发展。
（三）大力加强金融风险防范
一是我国央行在鼓励人工智能在支付领域积极应用的同时，要正确对待人工智能应用过程中带来的错综复杂的金融风险，不断健全金融风险监测、评估、预警和处置体系，精准有效预判、评估、防控金融风险，防止其扩大为系统性金融风险。二是我国央行要按照“相同风险、相同监管”原则，根据金融科技公司的运营情况、风险管理水平，将其与银行同等对待以进行监管，防范集中度风险。三是我国央行督促金融机构要按照《个人信息保护法》《数据安全法》规范支付数据收集、存储、使用等环节的安全标准，实现支付数据全生命周期统一管理，保障支付数据的质量。要不断完善支付数据安全管理制度，把安全管理责任落实到人。要采取分类分级防护、访问权限控制、敏感信息脱敏处理等安全措施，积极做好支付数据的安全保护工作，避免支付数据的丢失、篡改或泄露。
（四）抓紧培养复合型人才
一是当前我国知名高校已经开设人工智能专业，我国央行可与其合作，对员工进行系统培训，使他们成为既精通金融业务、又熟悉人工智能技术的高素质复合型人才。二是持续开展岗位培训，邀请人工智能知名专家为员工授课，让员工了解人工智能前沿动向，提高使用技能，以便他们能够自如地适应人工智能技术的快速发展、更好地履行职责。三是我国央行要制定有吸引力的职业发展规划并营造良好的工作环境，为员工提供成长机会，从而留住现有人才，进而吸引顶尖人才加入。
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来源：黑企鹅
71岁的董明珠，格力电器的“铁娘子”，最近又掀起舆论风暴。
4月22日，格力2025年股东大会，董明珠连任董事长，开启第五个三年任期。对了，还是超100%的得票率。
志得意满就容易多说话。董大姐顺便抛出两颗“重磅炸弹”：一是“不用海归派，防间谍”，二是拿小米SU7事故开炮，称“小米汽车烧死人，格力‘大1路’十几年无火灾，这就是实力”。
我估计，格力的公关在台下要急死了。
作为一个有核心影响力的明星企业家，说这么不着边的话，舆论哗然。又在公开场合踩同行竞对，引火上身。
只能说，董大姐是越活越通透了。
最近在看武志红的心理书《深度关系》，对书中提到的全能自恋心理框架深有戚戚，还做了一张四象限图表当工具。
今天就来扒一扒这两件事背后的心理逻辑：从“间谍论”的封闭偏执，到“怼小米”的全能暴怒，董大姐到底是什么心态？
言论一：“不用海归派，防间谍”
在股东大会上，董明珠明确表示，格力“绝不用海归派”，理由是“海归可能有间谍，背景难以辨别”。她强调，格力1.5万研发人员全靠国内高校培养，技术自立自强，专利数量领先。
网友调侃：“董大姐这是把海归当‘007’，格力要搞‘闭关锁国’了？”
格力近年来在新能源、AI领域落后于美的、海尔，市场份额承压。董明珠却多次强调“本土研发优于外来技术”，此次“间谍论”进一步强化了她的“本土保护主义”。
武志红说，全能自恋者认为自己无所不能，外界必须围着自己转，稍有挑战就可能触发迫害妄想。“间谍论”表面是安全考量，实则是全能自恋的封闭心理作祟。
将海归派泛化为“潜在威胁”，本质是对“外来者”的系统性排斥。海归的国际化视野、多元思维，可能动摇一手打造的“纯本土生态”。在她心里，格力是她的“作品”，只有她培养的团队才“忠诚可靠”。
前不久，将“格力专卖店”更名为个人IP主导的“董明珠健康家”，也是这一心理的折射。
这种强势，根植于她早年的生存焦虑：30岁丧夫、独自打拼的经历，让她把“掌控一切”当作安全感的来源。
年轻时，这股自恋是动力，推着她硬刚国美、改革渠道；可到71岁还在“连任”，还喊出“思想年轻化”“90岁还能干就干”。
这背后，是全能自恋对权力的极致执着，跟时间较劲，怕退场等于“自我否定”。
武志红在《深度关系》里提到，全能自恋者到晚年容易滑向全能无助与迫害妄想，因为衰老和外界的变化会放大内心深处的无力感。
所以，经常可以看到人老了容易疑神疑鬼，觉得别人会害他。只能靠排斥“不可控变量”（如海归）来维护控制感。
可这恰恰是格力的软肋：新能源赛道需要全球视野，她却选择“闭关”，让格力在创新路上越走越窄。
言论二：“怼小米汽车，吹格力实力”
董明珠和雷军的恩怨由来以久，当年10个亿的打赌也不知道最后兑现了没有。
在股东大会上，董大姐直指小米SU7事故：“小米汽车烧死人你们看到了吧？格力在北京‘大1路’跑了十几年，从没有火灾事故，这就是实力，这就是技术！”
我看了视频，不是调侃，是很认真地坐在主席台上强调。
她提到的“小米事故”，指2024年3月29日安徽高速上的一起SU7车祸，三人死亡，车辆起火，引发智能驾驶安全争议。
搜索显示，北京大1路自2017年10月起才逐步采用格力钛新能源纯电动公交车。
首先，不到十年。其次，一个跑30公里/小时的公交车，和跑高速的电车，环境变量不同，有什么可比之处？更别提销量概率了。这纯属借机“拉踩”。
这种“拉踩”更像是一种心理补偿：当内心不安时，贬低对手是她维护“全能”形象的惯用招数。
武志红指出，全能自恋者最怕权威被挑战，一旦有人动摇他们的“完美形象”，就会爆发全能暴怒，用攻击来维护自尊。“怼小米”，正是这种心理的放大镜。
董明珠是传奇，也是矛盾体。从“间谍论”到“怼小米”，全能自恋让她站在“核心技术神坛”上，却也让她困在“偏执孤岛”里。
1954年的人，董明珠的传奇人生，堪称全能自恋的教科书：30岁丧夫，单亲妈妈南下打拼，从基层销售逆袭成格力掌舵人。
这条路走得有多硬核，内心就得有多“神”。
她的管理哲学形成于2000年代中国制造业的“狼性文化”，强调忠诚、集权、个人英雄主义。
可2025年的今天，Z世代员工要自由，资本市场要效率，AI、新能源要开放。她的“全能自恋”就像一座孤岛，越来越不合时宜。
武志红在书中最后给出的解决之道：真正的成长，是放下“全能”的幻觉，接受自己的有限。
这句话，也送给终将面对衰老的每一个人。
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