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维修服务透明化报价，避免误解：在维修前提供详细、透明的报价单，包括维修项目、配件费用、人工费用等，避免后期产生误解。
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全国服务区域：
宁德市(福安市、寿宁县、蕉城区、古田县、福鼎市、霞浦县、柘荣县、周宁县、屏南县)
鄂尔多斯市(乌审旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、杭锦旗、康巴什区、鄂托克旗、达拉特旗、鄂托克前旗、东胜区)
重庆市(垫江县、奉节县、城口县、武隆区、丰都县、江北区、江津区、九龙坡区、酉阳土家族苗族自治县、合川区、大足区、忠县、长寿区、石柱土家族自治县、沙坪坝区、开州区、梁平区、大渡口区、涪陵区、黔江区、永川区、北碚区、璧山区、荣昌区、彭水苗族土家族自治县、綦江区、巴南区、渝北区、巫溪县、南岸区、铜梁区、秀山土家族苗族自治县、云阳县、渝中区、万州区、南川区、潼南区、巫山县)
大连市(长海县、沙河口区、金州区、中山区、甘井子区、庄河市、瓦房店市、普兰店区、旅顺口区、西岗区)
衡水市(冀州区、桃城区、武邑县、饶阳县、景县、阜城县、枣强县、故城县、武强县、深州市、安平县)
玉溪市(易门县、红塔区、新平彝族傣族自治县、江川区、澄江市、华宁县、通海县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
果洛藏族自治州(久治县、甘德县、班玛县、达日县、玛沁县、玛多县)
广州市(越秀区、荔湾区、天河区、增城区、黄埔区、白云区、花都区、从化区、南沙区、海珠区、番禺区)
河池市(凤山县、天峨县、东兰县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、宜州区、金城江区、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、南丹县、大化瑶族自治县)
泉州市(石狮市、泉港区、金门县、永春县、晋江市、惠安县、洛江区、鲤城区、南安市、丰泽区、德化县、安溪县)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
茂名市(茂南区、化州市、信宜市、高州市、电白区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
长春市(宽城区、榆树市、公主岭市、双阳区、二道区、德惠市、绿园区、九台区、朝阳区、南关区、农安县)
贵阳市(白云区、云岩区、南明区、开阳县、观山湖区、花溪区、修文县、清镇市、乌当区、息烽县)
济源市
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、且末县、和硕县、焉耆回族自治县、博湖县、若羌县、库尔勒市、和静县、尉犁县)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县、西秀区)
晋中市(昔阳县、榆社县、榆次区、左权县、介休市、平遥县、和顺县、寿阳县、灵石县、祁县、太谷区)
铜川市(印台区、耀州区、王益区、宜君县)
聊城市(东阿县、阳谷县、临清市、冠县、茌平区、莘县、高唐县、东昌府区)
江门市(鹤山市、开平市、台山市、恩平市、新会区、江海区、蓬江区)
晋城市(沁水县、城区、陵川县、阳城县、泽州县、高平市)
萍乡市(上栗县、安源区、莲花县、芦溪县、湘东区)
哈尔滨市(阿城区、依兰县、尚志市、松北区、呼兰区、香坊区、平房区、巴彦县、通河县、木兰县、道外区、延寿县、宾县、方正县、道里区、双城区、南岗区、五常市)
厦门市(湖里区、海沧区、集美区、翔安区、同安区、思明区)
楚雄彝族自治州(永仁县、禄丰市、武定县、姚安县、南华县、牟定县、大姚县、元谋县、楚雄市、双柏县)
淮南市(八公山区、田家庵区、凤台县、大通区、潘集区、谢家集区、寿县)
十堰市(郧西县、竹山县、丹江口市、张湾区、茅箭区、竹溪县、郧阳区、房县)
常州市(新北区、金坛区、武进区、天宁区、溧阳市、钟楼区)
枣庄市(滕州市、峄城区、市中区、山亭区、台儿庄区、薛城区)
池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)
长沙市(望城区、长沙县、宁乡市、岳麓区、雨花区、开福区、芙蓉区、浏阳市、天心区)
宜宾市(屏山县、江安县、翠屏区、珙县、南溪区、叙州区、筠连县、长宁县、兴文县、高县)
周口市(郸城县、项城市、西华县、鹿邑县、扶沟县、商水县、淮阳区、川汇区、沈丘县、太康县)
渭南市(澄城县、白水县、华州区、富平县、合阳县、临渭区、潼关县、华阴市、大荔县、蒲城县、韩城市)
上饶市(德兴市、婺源县、广丰区、横峰县、广信区、余干县、铅山县、玉山县、鄱阳县、万年县、信州区、弋阳县)
洛阳市(洛龙区、涧西区、嵩县、新安县、宜阳县、老城区、瀍河回族区、偃师区、汝阳县、洛宁县、伊川县、孟津区、栾川县、西工区)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、商都县、察哈尔右翼后旗、兴和县、凉城县、化德县、丰镇市、察哈尔右翼中旗、集宁区、卓资县、四子王旗)
佳木斯市(桦南县、向阳区、同江市、汤原县、郊区、桦川县、抚远市、东风区、富锦市、前进区)
银川市(灵武市、金凤区、永宁县、兴庆区、贺兰县、西夏区)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
绥化市(绥棱县、海伦市、兰西县、庆安县、明水县、肇东市、望奎县、安达市、青冈县、北林区)
百色市(德保县、隆林各族自治县、田阳区、田林县、凌云县、平果市、乐业县、田东县、西林县、那坡县、靖西市、右江区)
温州市(鹿城区、洞头区、苍南县、瑞安市、乐清市、龙港市、平阳县、龙湾区、永嘉县、泰顺县、瓯海区、文成县)
西藏自治区
临沂市(蒙阴县、罗庄区、兰山区、沂南县、沂水县、临沭县、兰陵县、河东区、平邑县、费县、莒南县、郯城县)
铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)
通辽市(科尔沁左翼后旗、奈曼旗、库伦旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、开鲁县)
眉山市(彭山区、东坡区、洪雅县、青神县、丹棱县、仁寿县)
黄冈市(英山县、黄梅县、罗田县、武穴市、红安县、浠水县、麻城市、团风县、蕲春县、黄州区)
衡阳市(南岳区、衡南县、衡阳县、雁峰区、耒阳市、珠晖区、衡东县、祁东县、常宁市、蒸湘区、石鼓区、衡山县)
安阳市(滑县、汤阴县、内黄县、林州市、殷都区、北关区、龙安区、安阳县、文峰区)
沈阳市(和平区、沈北新区、大东区、苏家屯区、辽中区、康平县、于洪区、法库县、新民市、铁西区、沈河区、皇姑区、浑南区)
海东市(平安区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、民和回族土族自治县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁县、巩留县、昭苏县、新源县、特克斯县、霍城县、霍尔果斯市、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、伊宁市)
海南藏族自治州(同德县、共和县、贵南县、兴海县、贵德县)
镇江市(句容市、丹阳市、京口区、丹徒区、润州区、扬中市)
凉山彝族自治州(雷波县、宁南县、布拖县、会理市、越西县、会东县、金阳县、盐源县、喜德县、德昌县、美姑县、木里藏族自治县、冕宁县、昭觉县、普格县、西昌市、甘洛县)
乐山市(峨边彝族自治县、金口河区、五通桥区、马边彝族自治县、犍为县、市中区、井研县、沙湾区、峨眉山市、夹江县、沐川县)
西安市(高陵区、临潼区、新城区、碑林区、长安区、蓝田县、周至县、莲湖区、鄠邑区、灞桥区、未央区、阎良区、雁塔区)
九江市(永修县、濂溪区、浔阳区、都昌县、瑞昌市、湖口县、德安县、武宁县、修水县、共青城市、彭泽县、柴桑区、庐山市)
自贡市(富顺县、沿滩区、大安区、荣县、自流井区、贡井区)
芜湖市(繁昌区、湾沚区、南陵县、弋江区、无为市、镜湖区、鸠江区)
金昌市(金川区、永昌县)
日喀则市(桑珠孜区、定结县、白朗县、谢通门县、康马县、江孜县、吉隆县、仁布县、岗巴县、萨迦县、拉孜县、聂拉木县、亚东县、定日县、萨嘎县、昂仁县、仲巴县、南木林县)
马鞍山市(雨山区、博望区、和县、花山区、当涂县、含山县)
滨州市(博兴县、邹平市、阳信县、沾化区、惠民县、滨城区、无棣县)
林芝市(米林市、巴宜区、工布江达县、墨脱县、朗县、波密县、察隅县)
成都市(新都区、锦江区、大邑县、都江堰市、彭州市、双流区、新津区、武侯区、青羊区、龙泉驿区、青白江区、蒲江县、崇州市、邛崃市、简阳市、成华区、温江区、金堂县、郫都区、金牛区)
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通化市(梅河口市、辉南县、东昌区、柳河县、集安市、二道江区、通化县)
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海口市(琼山区、龙华区、美兰区、秀英区)
南宁市(横州市、良庆区、青秀区、马山县、武鸣区、宾阳县、邕宁区、江南区、上林县、隆安县、兴宁区、西乡塘区)
阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)
白银市(会宁县、平川区、景泰县、靖远县、白银区)
黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、麻江县、黎平县、镇远县、剑河县、榕江县、三穗县、黄平县、锦屏县、天柱县、丹寨县、台江县、雷山县、从江县、施秉县、凯里市)
辽阳市(弓长岭区、灯塔市、辽阳县、宏伟区、白塔区、太子河区、文圣区)
那曲市(安多县、申扎县、索县、比如县、聂荣县、巴青县、尼玛县、色尼区、嘉黎县、班戈县、双湖县)
沧州市(新华区、东光县、黄骅市、沧县、泊头市、运河区、肃宁县、盐山县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、南皮县、海兴县、青县、任丘市、河间市)
岳阳市(湘阴县、华容县、岳阳楼区、平江县、岳阳县、临湘市、汨罗市、君山区、云溪区)
国内大模型“六小虎”的第一个IPO，有了苗头。
近日，智谱AI已提交IPO辅导备案，正式向中国证监会北京证监局提交上市辅导备案，由中金公司担任辅导机构，最快2026年登陆A股。
这一动作使其成为国内大模型领域首家启动上市进程的企业。
两年时间过去，行业格局正面临大厂生态挤压和资本退潮的双重挑战。曾被资本集中关注的“大模型六小虎”发展分化明显，部分企业已开始战略收缩或转型垂直领域。
发展进入新阶段
大模型最受资本热捧的几年，包括智谱在内的“六小虎”，被投资人踏破了门槛。“我们意识到的时候，已经不是进入‘六小虎’的最佳时间，大家都铆足了劲儿要分一杯羹。”一家聚焦于科技创新领域投资的机构合伙人告诉21世纪经济报道记者，AI是近年来难得一见的热门领域，想象空间足够大。
不过，随着资本热度逐渐转向理性，“六小虎”的融资节奏与全行业一起发生了回落。
Kimi曾经的风头逐渐被掩盖，市场开始反思AI创企做通用大模型训练的必要性。2024年底，市场消息显示，“六小虎”里的其中两家已经放弃大模型预训练。
在这种背景下，智谱的融资路径侧面反映出，其已经进入产业化落地阶段。
今年3月，智谱先后与杭州、珠海、四川、上海等地达成战略合作，累计获得地方国资投资超18亿元。战略合作内容围绕大模型技术研发、城市智能化升级及产业生态构建展开。
杭州市城投产业基金与上城资本联合注资10亿元，推动智谱成立浙江智谱新篇科技有限公司，目标聚焦GLM基座大模型的技术迭代与长三角产业应用。
据智谱方面披露，智谱GLM系列大模型已在金融、医疗、教育等多个行业得到广泛应用，与地方国资深入合作，意在以大模型带动全产业链生态智能化发展。
珠海华发集团战略投资智谱5亿元，支持智谱开发城市级大模型应用“GLM珠海华发空间”，重点落地智能政务、跨设备操作等场景。据了解，智谱与珠海华发集团的合作会包括AI垂直场景拓展、算力建设和应用、AI产业生态打造、AI研究院建设等方面。
成都高新区投资3亿元，与智谱联合推出省级基座模型“智谱诸葛大模型”，涵盖文旅、民生、政务、教育、金融场景，该模型计划5年内服务超1000家企业，目标推动区域产业智能化转型。据了解，区别于普通的Chatbot，诸葛大模型在回答政策、民生、消费等问题时，“已读乱回”或“答非所问”的幻觉几率被降到最低，提供的服务更加可信、可靠。同时，基于国产GLM预训练架构实现包括底层算子、训练框架到应用层等核心模块的自主可控。
在大模型技术浪潮下，地方政府面临地方产业智能化升级的迫切需求，但地方引入大模型并非简单接入Chatbot，对数据安全、算法安全、模型安全都有严苛的技术标准，同时要保证大模型系统的稳定性和低幻觉，要满足部署、微调、增训等应用需求。
智谱GLM大模型团队在大模型安全可控、无幻觉方面比较突出，比如，通过对齐机器与人类意图优化推理规划来进一步减少幻觉、构建AI风险缓解和解决机制的明确流程。
据Vectara在2025年2月发布的大模型幻觉评测榜单，GLM是国产大模型中幻觉率最低的模型，仅为1.3%。
尤其目前大模型幻觉问题被诟病严重，智谱的自主可控和低幻觉率，形成了差异化优势。“产业落地不需要通用大模型，需要的是能解决问题的大模型，智谱和地方国资的合作，和百川智能转向医疗大模型、零一万物侧重B端服务，都是‘六小虎’找出来的生存路子。”快思慢想研究院院长、原商汤智能产业研究创始院长田丰认为。
智能体成关键变量
若将地方合作视为外部助力，智谱的技术布局则是其冲击IPO的核心筹码。
从2023年下半年开始，智谱就在很多场合强调，做中国的ChatGPT远非公司的目标。AIAgent和开源，成了智谱有别于同类公司的两个关键词。
2024年10月，智谱的AutoGLM爆火，主打“国产AI接管手机、电脑”，相关概念股大涨，部分个股连拉7个涨停板。
所谓AutoGLM，是指Agent接收人类简单语音指令，自动执行手机端复杂任务，任务执行过程中可以持续与用户进行交互反馈。
这也是国内最早的AIAgent实践，比今年的Manus早了半年。
当年11月末，智谱进一步更新了AIAgent系列功能，主打AI接管手机的AutoGLM，已经可以实现跨APP、跨设备、长流程的复杂步骤。
相较于“六小龙”中部分企业仍以对话交互为主，智谱押注的AIAgent被认为是通往AGI的2.0路径，毕竟，大模型本身不能直接起作用，需要与世界产生连接与互动。
刚刚过去的3月，智谱在中关村论坛期间，发布集深度研究和操作执行于一体的Agent，推动AIAgent进入“边想边干”阶段。
AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型—GLM-Z1推理模型—GLM-Z1-Rumination沉思模型—AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术，智谱已经于4月15日正式开源。
其最新开源的32B/9B系列GLM模型，包含基座、推理、沉思模型，遵循宽松的MITLicense，完全开源，不限制商用，无需申请。
目前，智谱开源模型系列ChatGLM等50余款模型，全球累计下载量超过3000万、累计获超15万GitHub星标。
不过，开源生态的长期价值仍待验证——如何避免技术外溢削弱商业变现能力，是智谱需要权衡的难题。
智谱在技术层面的另一优势在于成本与可靠性。通过模型量化与架构优化，智谱将推理成本降至行业均值的1/10，同时将幻觉率控制在1.3%，在政务、医疗等对准确性要求严苛的领域形成了一定壁垒。此外，其AGI研发路径覆盖从预训练模型到自我认知的全阶段，为长期技术迭代保留了可能性。
智谱的IPO进程，标志着国内大模型赛道进入资本化新阶段。其与地方国资的合作模式以及“智能体”布局，在大模型商业化与生态建设方面，有一定的参考意义。
2025年被称为“AIAgent元年”“AI落地应用元年”，大模型企业的关注度已经从追求参数规模上抽离出来，更加重视垂直场景的适配能力。但智能体从概念到落地的关键跃迁，刚刚打开了一个切口，如同人形机器人一样，泛化能力仍然需要验证。
新闻结尾
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