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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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舟山市(嵊泗县、岱山县、定海区、普陀区)
黄冈市(红安县、武穴市、麻城市、黄梅县、罗田县、英山县、蕲春县、团风县、黄州区、浠水县)
三门峡市(陕州区、义马市、湖滨区、渑池县、灵宝市、卢氏县)
株洲市(渌口区、芦淞区、荷塘区、石峰区、醴陵市、炎陵县、茶陵县、天元区、攸县)
清远市(阳山县、连山壮族瑶族自治县、英德市、清新区、佛冈县、连南瑶族自治县、连州市、清城区)
固原市(原州区、彭阳县、隆德县、泾源县、西吉县)
阜新市(太平区、海州区、清河门区、彰武县、新邱区、阜新蒙古族自治县、细河区)
大庆市(让胡路区、龙凤区、林甸县、萨尔图区、肇州县、肇源县、红岗区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县)
儋州市
伊犁哈萨克自治州(霍城县、昭苏县、伊宁市、尼勒克县、伊宁县、霍尔果斯市、特克斯县、奎屯市、新源县、巩留县、察布查尔锡伯自治县)
内江市(隆昌市、资中县、市中区、威远县、东兴区)
焦作市(中站区、温县、博爱县、修武县、沁阳市、武陟县、解放区、马村区、山阳区、孟州市)
深圳市(福田区、盐田区、龙华区、坪山区、南山区、罗湖区、龙岗区、光明区、宝安区)
普洱市(江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县)
苏州市(虎丘区、太仓市、常熟市、姑苏区、吴中区、吴江区、张家港市、昆山市、相城区)
沧州市(青县、盐山县、新华区、东光县、海兴县、肃宁县、黄骅市、河间市、孟村回族自治县、献县、运河区、吴桥县、任丘市、沧县、南皮县、泊头市)
玉林市(玉州区、福绵区、博白县、陆川县、兴业县、容县、北流市)
大同市(灵丘县、新荣区、平城区、浑源县、广灵县、天镇县、左云县、云州区、云冈区、阳高县)
齐齐哈尔市(甘南县、克山县、昂昂溪区、依安县、讷河市、富裕县、克东县、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、泰来县、龙江县、拜泉县、龙沙区、碾子山区、建华区、铁锋区)
甘孜藏族自治州(道孚县、康定市、色达县、乡城县、得荣县、泸定县、丹巴县、巴塘县、石渠县、新龙县、理塘县、炉霍县、甘孜县、稻城县、德格县、白玉县、九龙县、雅江县)
宜昌市(当阳市、长阳土家族自治县、点军区、猇亭区、宜都市、秭归县、夷陵区、枝江市、兴山县、伍家岗区、远安县、西陵区、五峰土家族自治县)
海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)
文山壮族苗族自治州(丘北县、马关县、文山市、麻栗坡县、广南县、西畴县、砚山县、富宁县)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、杭锦后旗、磴口县、乌拉特前旗、乌拉特后旗、临河区、五原县)
常德市(津市市、临澧县、鼎城区、汉寿县、桃源县、安乡县、澧县、石门县、武陵区)
金华市(永康市、金东区、武义县、义乌市、兰溪市、浦江县、婺城区、东阳市、磐安县)
东营市(河口区、东营区、垦利区、广饶县、利津县)
周口市(沈丘县、项城市、郸城县、扶沟县、太康县、淮阳区、鹿邑县、商水县、西华县、川汇区)
南充市(高坪区、营山县、蓬安县、顺庆区、嘉陵区、阆中市、西充县、南部县、仪陇县)
马鞍山市(雨山区、当涂县、博望区、和县、花山区、含山县)
扬州市(高邮市、江都区、邗江区、宝应县、广陵区、仪征市)
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)
温州市(乐清市、鹿城区、瓯海区、龙港市、苍南县、洞头区、永嘉县、文成县、龙湾区、瑞安市、平阳县、泰顺县)
驻马店市(遂平县、上蔡县、正阳县、西平县、平舆县、驿城区、确山县、泌阳县、汝南县、新蔡县)
黑河市(爱辉区、逊克县、孙吴县、北安市、嫩江市、五大连池市)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、若羌县、尉犁县、焉耆回族自治县、库尔勒市、和静县、博湖县、和硕县、轮台县)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、双塔区、北票市、龙城区、朝阳县、凌源市)
山南市(曲松县、洛扎县、隆子县、措美县、错那市、贡嘎县、桑日县、乃东区、扎囊县、浪卡子县、加查县、琼结县)
延边朝鲜族自治州(珲春市、汪清县、龙井市、延吉市、图们市、敦化市、和龙市、安图县)
哈尔滨市(呼兰区、宾县、道里区、双城区、松北区、木兰县、巴彦县、通河县、道外区、五常市、香坊区、平房区、南岗区、方正县、阿城区、依兰县、延寿县、尚志市)
枣庄市(山亭区、台儿庄区、薛城区、滕州市、峄城区、市中区)
滨州市(滨城区、博兴县、沾化区、惠民县、阳信县、无棣县、邹平市)
银川市(贺兰县、灵武市、西夏区、兴庆区、金凤区、永宁县)
达州市(通川区、渠县、万源市、达川区、宣汉县、大竹县、开江县)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、利川市、恩施市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县、巴东县、建始县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
百色市(凌云县、隆林各族自治县、田阳区、平果市、乐业县、田东县、那坡县、右江区、西林县、德保县、靖西市、田林县)
娄底市(娄星区、涟源市、新化县、冷水江市、双峰县)
绵阳市(盐亭县、安州区、游仙区、北川羌族自治县、江油市、涪城区、梓潼县、三台县、平武县)
包头市(九原区、土默特右旗、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、青山区、石拐区、白云鄂博矿区、东河区)
崇左市(天等县、宁明县、凭祥市、大新县、扶绥县、龙州县、江州区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)
赤峰市(阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、克什克腾旗、巴林右旗、红山区、宁城县、松山区、喀喇沁旗、元宝山区、林西县、敖汉旗、巴林左旗)
河源市(紫金县、龙川县、东源县、连平县、和平县、源城区)
亳州市(蒙城县、涡阳县、利辛县、谯城区)
昆明市(嵩明县、宜良县、官渡区、呈贡区、西山区、富民县、五华区、禄劝彝族苗族自治县、东川区、石林彝族自治县、安宁市、盘龙区、晋宁区、寻甸回族彝族自治县)
绥化市(望奎县、明水县、北林区、庆安县、安达市、青冈县、肇东市、绥棱县、兰西县、海伦市)
宁波市(江北区、慈溪市、海曙区、宁海县、象山县、奉化区、北仑区、余姚市、镇海区、鄞州区)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
忻州市(河曲县、神池县、保德县、五台县、繁峙县、原平市、定襄县、偏关县、忻府区、岢岚县、代县、宁武县、五寨县、静乐县)
香港特别行政区
嘉峪关市
襄阳市(枣阳市、谷城县、襄城区、保康县、老河口市、宜城市、襄州区、樊城区、南漳县)
吉林市(桦甸市、龙潭区、蛟河市、昌邑区、磐石市、丰满区、舒兰市、永吉县、船营区)
聊城市(临清市、阳谷县、茌平区、东阿县、莘县、东昌府区、冠县、高唐县)
东莞市
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
保定市(博野县、顺平县、定州市、满城区、蠡县、涿州市、安国市、曲阳县、涞水县、容城县、高阳县、定兴县、阜平县、莲池区、竞秀区、涞源县、易县、清苑区、望都县、安新县、徐水区、唐县、高碑店市、雄县)
廊坊市(固安县、广阳区、永清县、安次区、大厂回族自治县、霸州市、文安县、香河县、大城县、三河市)
广元市(利州区、朝天区、苍溪县、旺苍县、剑阁县、青川县、昭化区)
南平市(延平区、建瓯市、政和县、武夷山市、建阳区、浦城县、光泽县、松溪县、顺昌县、邵武市)
葫芦岛市(绥中县、兴城市、连山区、建昌县、南票区、龙港区)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
雅安市(名山区、芦山县、汉源县、石棉县、天全县、荥经县、雨城区、宝兴县)
石家庄市(鹿泉区、赞皇县、辛集市、井陉矿区、行唐县、无极县、井陉县、栾城区、深泽县、元氏县、晋州市、灵寿县、裕华区、赵县、桥西区、新华区、藁城区、长安区、新乐市、高邑县、平山县、正定县)
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长春市(德惠市、九台区、榆树市、绿园区、南关区、二道区、双阳区、农安县、公主岭市、朝阳区、宽城区)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
岳阳市(湘阴县、岳阳楼区、君山区、平江县、汨罗市、临湘市、华容县、岳阳县、云溪区)
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开封市(尉氏县、鼓楼区、杞县、兰考县、龙亭区、通许县、禹王台区、顺河回族区、祥符区)
中山市
平顶山市(郏县、叶县、鲁山县、舞钢市、湛河区、汝州市、石龙区、宝丰县、新华区、卫东区)
鞍山市(千山区、立山区、铁东区、铁西区、海城市、台安县、岫岩满族自治县)
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楚雄彝族自治州(牟定县、禄丰市、武定县、永仁县、姚安县、南华县、元谋县、大姚县、双柏县、楚雄市)
汉中市(宁强县、勉县、佛坪县、城固县、南郑区、洋县、汉台区、西乡县、镇巴县、略阳县、留坝县)
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阿坝藏族羌族自治州(松潘县、阿坝县、茂县、若尔盖县、壤塘县、九寨沟县、小金县、马尔康市、黑水县、金川县、汶川县、理县、红原县)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区)
济南市(钢城区、天桥区、市中区、历下区、济阳区、商河县、槐荫区、历城区、长清区、莱芜区、章丘区、平阴县)
本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、平山区、桓仁满族自治县、明山区)
连云港市(海州区、灌云县、赣榆区、灌南县、东海县、连云区)
上海市(徐汇区、黄浦区、嘉定区、崇明区、奉贤区、静安区、长宁区、虹口区、闵行区、浦东新区、宝山区、普陀区、杨浦区、松江区、金山区、青浦区)
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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。
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。
新闻结尾
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