400服务电话:400-1865-909(点击咨询)
TOSHIBA维保中心
TOSHIBA客服售后电话号码/总部售后网点电话查询
TOSHIBA全国网点咨询服务:(1)400-1865-909(点击咨询)(2)400-1865-909(点击咨询)
TOSHIBA售后服务维修售后电话(1)400-1865-909(点击咨询)(2)400-1865-909(点击咨询)
TOSHIBA电话服务热线
TOSHIBA售后全国官方服务电话全国统一
维修服务维修进度短信通知,随时掌握:通过短信方式向客户发送维修进度通知,让客户随时掌握维修动态,提升服务透明度。
全国联保无忧:高品质配件,全国联保,让您使用更放心。
TOSHIBA400人工客服在线服务电话
TOSHIBA维修服务电话全国服务区域:
重庆市石柱土家族自治县、福州市马尾区、北京市海淀区、澄迈县瑞溪镇、直辖县潜江市
株洲市天元区、安顺市普定县、漯河市郾城区、曲靖市沾益区、黔东南镇远县、大兴安岭地区漠河市、衢州市龙游县、琼海市大路镇、德州市宁津县
广西崇左市天等县、东莞市南城街道、牡丹江市西安区、兰州市城关区、定西市渭源县
舟山市定海区、延边敦化市、文昌市会文镇、洛阳市洛龙区、延安市黄龙县、周口市鹿邑县、温州市龙湾区、乐山市市中区、海口市琼山区、毕节市赫章县
沈阳市法库县、烟台市牟平区、大连市甘井子区、丽水市景宁畲族自治县、毕节市大方县、忻州市代县、哈尔滨市南岗区、十堰市张湾区
濮阳市清丰县、丽水市青田县、辽阳市文圣区、六盘水市钟山区、哈尔滨市道外区、景德镇市乐平市、重庆市合川区、宜宾市叙州区、甘孜稻城县、松原市长岭县
东莞市黄江镇、内蒙古包头市固阳县、白沙黎族自治县青松乡、洛阳市宜阳县、盘锦市大洼区、重庆市城口县、东莞市横沥镇、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、武威市民勤县
绍兴市越城区、延边龙井市、大同市浑源县、平凉市崇信县、淮北市相山区
咸阳市兴平市、双鸭山市四方台区、昆明市宜良县、哈尔滨市依兰县、厦门市同安区、琼海市塔洋镇、亳州市蒙城县、潮州市饶平县
松原市宁江区、遂宁市安居区、咸阳市渭城区、自贡市荣县、黔东南施秉县、澄迈县加乐镇、马鞍山市当涂县
三亚市吉阳区、酒泉市瓜州县、宜宾市珙县、苏州市姑苏区、广西玉林市福绵区、宁夏吴忠市青铜峡市、定西市通渭县
焦作市沁阳市、黔东南岑巩县、绥化市青冈县、赣州市寻乌县、鸡西市梨树区、上海市长宁区、宜昌市夷陵区
威海市环翠区、盐城市响水县、亳州市涡阳县、凉山喜德县、牡丹江市阳明区
自贡市大安区、东方市东河镇、昆明市晋宁区、黄山市祁门县、内蒙古呼伦贝尔市根河市、赣州市赣县区、白沙黎族自治县细水乡、大兴安岭地区新林区
安庆市迎江区、南通市如东县、滁州市明光市、黔西南望谟县、阿坝藏族羌族自治州小金县、甘孜泸定县
阜阳市界首市、重庆市梁平区、阳江市阳春市、屯昌县屯城镇、淮安市洪泽区、牡丹江市海林市、张家界市桑植县、郑州市中牟县
郴州市嘉禾县、东莞市大朗镇、湘潭市湘潭县、重庆市石柱土家族自治县、葫芦岛市建昌县
宁波市奉化区、运城市盐湖区、宁德市古田县、芜湖市无为市、广西柳州市城中区、信阳市光山县、广州市荔湾区、果洛久治县、蚌埠市固镇县
宜昌市秭归县、文昌市抱罗镇、新乡市辉县市、普洱市思茅区、赣州市会昌县
洛阳市孟津区、黔东南从江县、中山市石岐街道、兰州市皋兰县、清远市连州市、扬州市邗江区、洛阳市栾川县、赣州市章贡区
荆州市监利市、菏泽市牡丹区、鞍山市立山区、肇庆市鼎湖区、昆明市安宁市
萍乡市莲花县、茂名市信宜市、宿迁市泗阳县、宜宾市兴文县、张掖市高台县、吕梁市中阳县、楚雄双柏县
上海市奉贤区、文昌市文教镇、聊城市莘县、重庆市渝北区、海南贵德县、内蒙古赤峰市翁牛特旗、哈尔滨市松北区
焦作市马村区、杭州市临安区、青岛市黄岛区、临沧市临翔区、琼海市潭门镇、北京市大兴区
苏州市常熟市、连云港市连云区、永州市双牌县、肇庆市端州区、宝鸡市扶风县、文昌市冯坡镇、定安县岭口镇、鹤岗市南山区、宜昌市当阳市、海口市美兰区
大兴安岭地区漠河市、平凉市灵台县、琼海市嘉积镇、聊城市莘县、茂名市信宜市、池州市青阳县、日照市东港区、广西防城港市港口区、儋州市和庆镇
杭州市余杭区、中山市东升镇、北京市延庆区、内蒙古包头市昆都仑区、定安县黄竹镇、三亚市海棠区、昭通市巧家县、上海市徐汇区、榆林市定边县、宁夏银川市西夏区
400服务电话:400-1865-909(点击咨询)
TOSHIBA全国售后热线咨询
TOSHIBA维修服务上门24小时网点咨询全国网点
TOSHIBA全国统一服务电话:(1)400-1865-909(点击咨询)(2)400-1865-909(点击咨询)
TOSHIBA400客服热线(1)400-1865-909(点击咨询)(2)400-1865-909(点击咨询)
TOSHIBA全国统一售后400电话
TOSHIBA品牌热线
家电使用培训,提升客户体验:我们为客户提供家电使用培训服务,帮助客户掌握家电的正确使用方法和注意事项,提升客户的使用体验和满意度。
维修过程直播,增强客户信任:对于客户有特殊需求的维修项目,我们提供维修过程直播服务,让客户实时观看维修过程,增强客户信任感。
TOSHIBA售后维修服务热线
TOSHIBA维修服务电话全国服务区域:
遵义市习水县、宁夏银川市灵武市、澄迈县中兴镇、楚雄楚雄市、中山市西区街道、洛阳市新安县、保亭黎族苗族自治县保城镇、海东市平安区
宜昌市五峰土家族自治县、文昌市冯坡镇、东莞市长安镇、德州市庆云县、广西桂林市象山区、吉林市舒兰市、昆明市宜良县、昌江黎族自治县石碌镇、焦作市沁阳市、赣州市石城县
舟山市普陀区、武汉市东西湖区、常州市金坛区、雅安市雨城区、绵阳市江油市、濮阳市南乐县、驻马店市汝南县
吉安市新干县、铜仁市碧江区、郴州市永兴县、东莞市高埗镇、朔州市山阴县
遵义市湄潭县、邵阳市双清区、东营市广饶县、佛山市三水区、黄冈市蕲春县、西双版纳景洪市、广西河池市南丹县、屯昌县新兴镇、广西桂林市资源县
榆林市吴堡县、温州市苍南县、潍坊市坊子区、长春市榆树市、三门峡市湖滨区、贵阳市白云区、茂名市信宜市
珠海市斗门区、酒泉市金塔县、上海市松江区、许昌市建安区、东方市天安乡、广西钦州市浦北县、牡丹江市宁安市、东莞市常平镇、梅州市丰顺县
海西蒙古族都兰县、吕梁市柳林县、延安市志丹县、武汉市武昌区、临夏东乡族自治县、广西贵港市桂平市、运城市河津市
忻州市原平市、广州市增城区、黔东南雷山县、赣州市大余县、曲靖市富源县
广西贺州市钟山县、牡丹江市东安区、杭州市上城区、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、宜春市樟树市
漳州市云霄县、梅州市梅江区、昭通市大关县、延安市志丹县、黑河市嫩江市、丹东市振安区、东莞市石排镇、中山市民众镇
九江市彭泽县、重庆市南岸区、临汾市襄汾县、万宁市万城镇、榆林市佳县、贵阳市观山湖区、眉山市东坡区、娄底市娄星区、宜昌市猇亭区、成都市青白江区
屯昌县新兴镇、厦门市思明区、潍坊市诸城市、广西来宾市金秀瑶族自治县、甘孜德格县、三门峡市湖滨区、南阳市唐河县、福州市台江区、万宁市三更罗镇
安庆市望江县、合肥市肥东县、鹤岗市绥滨县、内蒙古包头市固阳县、武汉市江汉区、海南贵德县、汉中市略阳县、汉中市城固县
澄迈县永发镇、驻马店市遂平县、平顶山市汝州市、岳阳市云溪区、黑河市五大连池市、双鸭山市四方台区
楚雄禄丰市、昆明市西山区、汕头市濠江区、眉山市丹棱县、咸阳市长武县、红河建水县、龙岩市上杭县、襄阳市保康县
辽阳市宏伟区、江门市开平市、绥化市绥棱县、贵阳市乌当区、儋州市光村镇、临汾市古县、商丘市睢县、临夏和政县、西宁市大通回族土族自治县、长春市榆树市
江门市台山市、鹤壁市淇滨区、凉山喜德县、白城市通榆县、大兴安岭地区塔河县、大理永平县、洛阳市西工区、临汾市霍州市
无锡市江阴市、常德市桃源县、丽水市景宁畲族自治县、漳州市龙文区、镇江市京口区、三明市永安市、延边珲春市、阜阳市太和县、陇南市西和县
安康市、曲靖市、来宾市、酒泉市、固原市、莆田市、昌都市、晋城市、淮安市、荆门市、蚌埠市、张家界市、日照市、哈密市、甘孜藏族自治州、张家口市、日喀则市、湘潭市、巴中市、益阳市
内蒙古乌海市海勃湾区、本溪市平山区、南平市光泽县、赣州市石城县、嘉峪关市新城镇、周口市郸城县、广西崇左市江州区、安庆市大观区、保山市龙陵县、辽阳市弓长岭区
东莞市茶山镇、茂名市化州市、哈尔滨市道里区、宁夏石嘴山市平罗县、北京市石景山区、重庆市梁平区
孝感市云梦县、赣州市安远县、广西百色市乐业县、西宁市城东区、宁夏银川市西夏区、中山市三角镇、黄冈市红安县、东莞市石碣镇、大同市左云县
平凉市崇信县、烟台市牟平区、株洲市茶陵县、忻州市岢岚县、济南市莱芜区、三门峡市义马市、南京市浦口区、潮州市潮安区
哈尔滨市依兰县、德州市庆云县、蚌埠市蚌山区、内蒙古鄂尔多斯市东胜区、朝阳市凌源市、宁波市鄞州区、德阳市什邡市、雅安市雨城区、成都市蒲江县、临高县新盈镇
晋城市沁水县、阜阳市界首市、黔东南三穗县、本溪市本溪满族自治县、内蒙古呼和浩特市和林格尔县、临沂市河东区
澄迈县大丰镇、澄迈县瑞溪镇、嘉峪关市新城镇、屯昌县新兴镇、宁夏吴忠市同心县、马鞍山市当涂县、盐城市响水县、荆门市沙洋县、湘西州吉首市
文/庞无忌
今年以来,AI浪潮席卷全球。它不仅催生了热门股票,也愈发深入千行百业。
正在进行的2025年中国国际服务贸易交易会上,毕马威中国数字化赋能及人工智能主管合伙人张庆杰在接受中新社国是直通车专访时表示,AI+重点产业拥有万亿级增量空间,核心是从“工具赋能”“业务融合”迈向“商业演进”,乃至“生态重塑”。
他认为,目前,产业界对AI的应用正在发生变化。企业不再一味追求大模型。在许多特定场景中,参数更少、专注性更强的小模型(SLM),成为更经济实用的选择。企业对AI的应用最初主要集中在内部降本增效,但现在则越来越多地直接用于创造新收入来源和商业模式。
现阶段,金融、医疗、制造等领域是AI+重点产业的主战场。这些不仅创造新市场(如AI制药),更从旧市场效率提升中挤压出新价值。
采访实录摘要如下:
国是直通车:目前很多企业都在谈论AI,AI在产业中的实际应用情况如何?
张庆杰:AI正在各个行业落地生根。虽然不同行业的应用深度和成熟度有所不同,但AI确实在提升效率、优化流程、创造新价值方面发挥着越来越重要的作用。毕马威实践调研发现,AI在产业中的应用呈现出一些特点,主要包括:
场景应用从“单点尝试”到“系统融合”:AI不再仅仅是孤立的应用,而是逐渐融入核心业务流程,并与IT应用系统深度融合。
模型选择关注“大模型”与“小模型”协同:企业不再一味追求大模型。在许多特定场景中,参数更少、专注性更强的小模型(SLM),因为其更低的成本、更快的响应速度和更好的数据隐私保护,成为更经济实用的选择。
应用重点从“提升效率”到“直接变现”:AI的应用最初主要集中在内部降本增效,现在则越来越多地直接用于创造新收入来源和商业模式。
国是直通车:毕马威中国在服贸会期间发布《智能行业-通过AI驱动转型创造价值的蓝图》报告。您认为有什么技术场景是有潜力能够规模化的?
张庆杰:报告里提出了AI价值之旅,即AI的价值实现历经从“赋能”到“融合”再到“演进”的旅程。其中,不少场景潜力巨大,举几个例子:
垂直行业大模型:深入特定行业、解决实际痛点的垂直大模型正成为规模化商业化的重点。例如:医疗领域的AI辅助诊断系统(如肺部CT影像分析),AI驱动的药物研发也能显著缩短研发周期。制造业领域用于优化运维与研发流程。金融与法律领域的智能风控、智能投顾、合同审查、合规预警等场景已非常普遍。
AI Agent(智能体):已从概念验证走向生产环境,开始处理企业核心业务。例如企业服务中的AI客服、AI排班、AI运营等服务,以及制造业的流程自动化、供应链优化、仓储管理等。
多模态融合与生成式AI:正从文本生成向图像、视频、3D模型等多模态内容生成演进,其商业化在内容创作、营销、设计等领域进展迅速。例如:内容产业的AI生成营销文案、图片、视频素材,以及游戏资产生成等。
上述场景开始深入行业肌理,与业务流程系统性结合,创造出可衡量、可感知的商业价值。业界关注这些价值密度高、商业模式清晰、且正加速渗透的领域。
国是直通车:从市场规模来看,您认为AI+重点产业有多大的潜力或者增量空间?
张庆杰:AI+重点产业拥有万亿级增量空间,核心是从“工具赋能”“业务融合”迈向“商业演进”,乃至“生态重塑”。在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的政策利好下,市场潜力将更凸显,其中,金融、医疗、制造等领域料将是主战场。AI与产业的融合不仅创造新市场(如AI制药),更从旧市场效率提升中挤压出新价值。
AI+重点产业的发展趋势包括几方面:
深度融合:AI从单点应用变为核心驱动,融入全业务流程。
垂直模型崛起:行业小模型因成本、数据安全和专业精度优势,成为企业级应用主流。
实体智能渗透:通过机器人、物联网等技术,AI大规模改造物理世界。
竞争范式转变:从算法竞争转向高质量行业数据与生态构建的竞争。
可信AI优先:安全、合规与可解释性成为核心选型标准。
国是直通车:目前在“AI+”上,哪些行业走在前列?
张庆杰:在“AI+”的浪潮中,金融、制造、医疗、互联网与政务等行业走在前列,其共同特点是数据密集、痛点明确、投资回报率易于衡量。
目前,AI+金融成熟度最高。智能风控、智能投顾、欺诈检测已大规模应用。例如,有解决方案让投顾展业效率提升3倍,智能风控系统普及率超78%,能实时分析交易数据,精准识别欺诈行为。
AI+制造以智能化为核心。其中,AI质检(如轮胎X光检测准确率超97%)、预测性维护、生产流程优化是重点。企业通过数字工厂实现全流程监控与智能排产,显著提升良品率和效率。
AI+医疗正高速增长。AI影像辅助诊断(如肺结节识别)、药物研发、基因分析发展迅速。AI系统诊断错误率较人工降低37%,2025年医疗大模型发布量达133个,加速精准医疗落地。
AI+互联网/电商深度嵌入。智能客服、个性化推荐已成为标配,AI生成营销内容(文案、图片)大幅降低创作成本,提升转化率。
AI+政务与城市治理正在快速普及。“AI数智员工”处理公文,将审核时间缩短90%;智慧交通系统优化信号灯,提升城市通行效率等。
国是直通车:目前“AI+”以及推动产业智能化改造有何瓶颈?
张庆杰:“AI+”与产业智能化改造虽前景广阔,但目前仍面临几个核心瓶颈,制约其大规模落地和深度应用。
数据瓶颈:数据质量差、存在大量噪声与缺失,形成“数据孤岛”;且难以实现“数据-模型-反馈”闭环,制约模型优化。
技术瓶颈:AI研发与算力成本高,传统产业对价格敏感;通用大模型与专业场景适配难,而开发行业小模型需要深厚领域知识;大模型幻觉依然存在,AI“黑箱”特性在工业、医疗等高风险场景面临信任危机。
人才瓶颈:既懂AI又懂行业的复合型人才稀缺。
商业变现与合规瓶颈:除降本外,AI“增收”的商业模式尚不清晰;数据隐私、算法公平性等合规要求日趋严格,尤其在金融、医疗等领域
突破这些瓶颈需多方协同:技术侧需发展高效、可解释的垂直模型;企业侧需加强数据治理并推动组织转型;政策侧应加快标准制定与生态建设。只有打通这些环节,产业智能化才能实现规模化落地。
【编辑:刘湃】