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维修服务社区公益活动，回馈社会：积极参与社区公益活动，为社区居民提供免费或优惠的家电维修服务，回馈社会，传递正能量。
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1、我们的客户服务代表将会给您提供售后的咨询和解答！
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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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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全国服务区域：
宿迁市(泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿豫区、宿城区)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、乌兰县、都兰县、茫崖市、格尔木市、德令哈市)
渭南市(潼关县、大荔县、澄城县、华阴市、富平县、韩城市、合阳县、蒲城县、白水县、临渭区、华州区)
鞍山市(铁东区、台安县、千山区、铁西区、立山区、岫岩满族自治县、海城市)
滨州市(阳信县、滨城区、惠民县、沾化区、博兴县、邹平市、无棣县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、盈江县、芒市、梁河县)
长治市(沁县、黎城县、潞州区、武乡县、屯留区、上党区、潞城区、沁源县、长子县、襄垣县、平顺县、壶关县)
长沙市(天心区、芙蓉区、岳麓区、望城区、浏阳市、长沙县、雨花区、开福区、宁乡市)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、若羌县、轮台县、焉耆回族自治县、且末县、库尔勒市、和硕县、和静县、尉犁县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
阿勒泰地区(布尔津县、青河县、阿勒泰市、富蕴县、哈巴河县、福海县、吉木乃县)
哈尔滨市(方正县、双城区、尚志市、香坊区、巴彦县、道里区、南岗区、平房区、延寿县、道外区、阿城区、木兰县、松北区、五常市、通河县、宾县、依兰县、呼兰区)
和田地区(洛浦县、和田市、皮山县、民丰县、和田县、墨玉县、于田县、策勒县)
保山市(昌宁县、隆阳区、龙陵县、腾冲市、施甸县)
乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、兴和县、凉城县、察哈尔右翼前旗、丰镇市、察哈尔右翼后旗、四子王旗、集宁区、化德县、卓资县、商都县)
呼和浩特市(武川县、和林格尔县、托克托县、赛罕区、玉泉区、清水河县、土默特左旗、新城区、回民区)
钦州市(灵山县、浦北县、钦南区、钦北区)
达州市(大竹县、万源市、渠县、通川区、开江县、达川区、宣汉县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、华坪县)
玉林市(兴业县、福绵区、陆川县、玉州区、容县、北流市、博白县)
池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)
黔南布依族苗族自治州(瓮安县、三都水族自治县、长顺县、福泉市、都匀市、罗甸县、贵定县、独山县、惠水县、平塘县、龙里县、荔波县)
武威市(古浪县、凉州区、民勤县、天祝藏族自治县)
银川市(贺兰县、永宁县、金凤区、兴庆区、灵武市、西夏区)
南昌市(新建区、青山湖区、南昌县、安义县、青云谱区、红谷滩区、西湖区、进贤县、东湖区)
湛江市(赤坎区、徐闻县、雷州市、坡头区、吴川市、廉江市、遂溪县、麻章区、霞山区)
海南藏族自治州(贵德县、兴海县、贵南县、同德县、共和县)
连云港市(连云区、海州区、赣榆区、灌云县、东海县、灌南县)
双鸭山市(集贤县、友谊县、四方台区、尖山区、饶河县、宝清县、岭东区、宝山区)
宜昌市(当阳市、兴山县、西陵区、伍家岗区、长阳土家族自治县、远安县、夷陵区、秭归县、点军区、宜都市、枝江市、五峰土家族自治县、猇亭区)
济宁市(梁山县、泗水县、邹城市、汶上县、曲阜市、金乡县、微山县、任城区、鱼台县、嘉祥县、兖州区)
曲靖市(富源县、罗平县、师宗县、会泽县、宣威市、沾益区、陆良县、马龙区、麒麟区)
茂名市(电白区、信宜市、化州市、高州市、茂南区)
揭阳市(揭西县、惠来县、揭东区、榕城区、普宁市)
湘潭市(韶山市、湘乡市、雨湖区、岳塘区、湘潭县)
承德市(兴隆县、平泉市、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、承德县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、隆化县、双桥区、滦平县)
泸州市(纳溪区、泸县、叙永县、合江县、龙马潭区、江阳区、古蔺县)
岳阳市(岳阳县、湘阴县、云溪区、临湘市、华容县、岳阳楼区、平江县、君山区、汨罗市)
上海市(虹口区、崇明区、普陀区、青浦区、嘉定区、长宁区、金山区、静安区、浦东新区、杨浦区、徐汇区、松江区、奉贤区、黄浦区、闵行区、宝山区)
铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)
香港特别行政区
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
清远市(清新区、连州市、连南瑶族自治县、佛冈县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、英德市、清城区)
文山壮族苗族自治州(富宁县、马关县、丘北县、文山市、西畴县、广南县、麻栗坡县、砚山县)
恩施土家族苗族自治州(利川市、鹤峰县、恩施市、咸丰县、来凤县、建始县、宣恩县、巴东县)
合肥市(瑶海区、蜀山区、庐阳区、巢湖市、肥西县、包河区、长丰县、庐江县、肥东县)
阿坝藏族羌族自治州(汶川县、小金县、黑水县、阿坝县、理县、若尔盖县、壤塘县、茂县、红原县、九寨沟县、松潘县、马尔康市、金川县)
泰安市(肥城市、泰山区、新泰市、宁阳县、东平县、岱岳区)
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、西秀区、普定县、平坝区)
秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、北戴河区、青龙满族自治县、抚宁区、海港区、山海关区)
亳州市(涡阳县、蒙城县、谯城区、利辛县)
宁波市(象山县、宁海县、江北区、奉化区、余姚市、慈溪市、北仑区、鄞州区、海曙区、镇海区)
那曲市(双湖县、安多县、巴青县、尼玛县、比如县、班戈县、申扎县、索县、嘉黎县、聂荣县、色尼区)
喀什地区(疏勒县、喀什市、泽普县、英吉沙县、莎车县、伽师县、岳普湖县、疏附县、麦盖提县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县)
景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)
咸宁市(通山县、崇阳县、赤壁市、通城县、咸安区、嘉鱼县)
黔东南苗族侗族自治州(施秉县、剑河县、黎平县、岑巩县、榕江县、台江县、锦屏县、雷山县、黄平县、天柱县、麻江县、镇远县、从江县、三穗县、凯里市、丹寨县)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)
南通市(如皋市、崇川区、海安市、如东县、通州区、启东市、海门区)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
菏泽市(巨野县、曹县、郓城县、定陶区、牡丹区、成武县、东明县、鄄城县、单县)
潍坊市(昌乐县、青州市、临朐县、安丘市、寒亭区、寿光市、奎文区、昌邑市、诸城市、坊子区、高密市、潍城区)
定西市(陇西县、安定区、渭源县、临洮县、岷县、通渭县、漳县)
苏州市(虎丘区、张家港市、姑苏区、吴江区、相城区、吴中区、太仓市、常熟市、昆山市)
柳州市(融安县、柳南区、三江侗族自治县、城中区、鹿寨县、柳江区、鱼峰区、柳北区、柳城县、融水苗族自治县)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
黄冈市(英山县、浠水县、红安县、黄梅县、罗田县、团风县、麻城市、黄州区、蕲春县、武穴市)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、瓜州县、肃州区、玉门市、金塔县)
郑州市(惠济区、上街区、中原区、二七区、中牟县、登封市、荥阳市、管城回族区、巩义市、新郑市、新密市、金水区)
阿克苏地区(拜城县、柯坪县、新和县、库车市、温宿县、乌什县、沙雅县、阿克苏市、阿瓦提县)
盐城市(东台市、响水县、建湖县、亭湖区、盐都区、射阳县、滨海县、阜宁县、大丰区)
重庆市(秀山土家族苗族自治县、梁平区、武隆区、沙坪坝区、荣昌区、酉阳土家族苗族自治县、九龙坡区、巫山县、渝北区、南川区、彭水苗族土家族自治县、江北区、渝中区、江津区、綦江区、垫江县、璧山区、云阳县、城口县、忠县、巫溪县、万州区、合川区、奉节县、黔江区、涪陵区、巴南区、铜梁区、南岸区、石柱土家族自治县、北碚区、开州区、丰都县、大渡口区、长寿区、潼南区、大足区、永川区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县、定海区)
抚州市(东乡区、南丰县、宜黄县、金溪县、临川区、乐安县、南城县、资溪县、黎川县、广昌县、崇仁县)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
蚌埠市(禹会区、龙子湖区、五河县、淮上区、蚌山区、怀远县、固镇县)
南平市(政和县、邵武市、建瓯市、光泽县、松溪县、顺昌县、建阳区、浦城县、延平区、武夷山市)
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临沂市(兰陵县、蒙阴县、费县、罗庄区、河东区、莒南县、平邑县、沂水县、临沭县、沂南县、兰山区、郯城县)
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怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县)
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永州市(江永县、江华瑶族自治县、蓝山县、双牌县、零陵区、新田县、宁远县、祁阳市、道县、冷水滩区、东安县)
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五指山市(保亭黎族苗族自治县、临高县、澄迈县、屯昌县、万宁市、文昌市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、琼海市、东方市、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、定安县)
遵义市(汇川区、绥阳县、习水县、播州区、桐梓县、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、正安县、仁怀市、余庆县、红花岗区、湄潭县)
丽水市(遂昌县、缙云县、景宁畲族自治县、青田县、松阳县、龙泉市、云和县、莲都区、庆元县)
滁州市(来安县、南谯区、定远县、全椒县、凤阳县、明光市、天长市、琅琊区)
金昌市(金川区、永昌县)
武汉市(江夏区、硚口区、汉阳区、青山区、东西湖区、江汉区、洪山区、黄陂区、汉南区、蔡甸区、武昌区、新洲区、江岸区)
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。
据知情人士透露，美国国防部的三名高级官员因涉嫌未经授权的信息披露被停职，于周五被解雇。
在周六的一份联合声明中，这些官员声称五角大楼“在我们离职之际用毫无根据的攻击诋毁我们的人格”。
美媒此前报道，国防部长皮特・赫格塞斯的高级顾问丹・考德威尔因涉嫌未经授权的信息披露接受调查后，在X平台上发布了该声明。赫格塞斯的副幕僚长达林・塞尔尼克以及国防部副部长史蒂夫・范伯格的幕僚长科林・卡罗尔本周也被解雇，他们在声明上签了名。
这三人写道：“目前，我们仍未被告知究竟为何接受调查，是否仍有正在进行的调查，或者一开始是否真的有对‘泄密’的调查。”他们还补充说：“我们三人都曾身着军装为国家荣誉服务——我们中的两人曾在伊拉克和阿富汗战争中服役。基于我们的共同服役经历，我们明白信息安全的重要性，并每天都在努力保护它。”
赫格塞斯的幕僚长乔・卡斯珀在3月份宣布，在五角大楼为埃隆・马斯克安排的机密简报被泄露给《纽约时报》后，国防部将展开广泛的泄密调查，包括使用测谎仪。
这三名被解雇的官员表示他们将继续支持政府，他们写道：“尽管这段经历令人难以忍受，但我们仍然支持特朗普-万斯政府让五角大楼再次强大并通过实力实现和平的使命。我们希望未来能以不同的身份支持这些努力。”
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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