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20260618 02:46:38 林俊安 047

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来源:新华社新华社西安 6 月 16 日电夏日的关中平原,热浪翻滚。在陕西省西安市高陵区一处试验道路上,记者在工作人员指导下踩着三级金属踏板登上驾驶室。这辆新能源智能重卡车身高近 4 米,总重数十吨。坐定后,眼前的显示屏实时呈现车道线、周边车辆和障碍物信息。按下启动按钮,没有传统重卡发动机的轰鸣,系统发出语音提示,方向盘随即自行转动。这个庞然大物缓缓驶出车位,提前识别前方障碍物并减速绕行,在弯道处自动调整行驶轨迹。这是陕西汽车控股集团有限公司已投入商业运营的多辆智能驾驶重卡之一。这家公司是一家专注于重卡领域的中国 500 强企业,也是中国首批重卡智能驾驶测试牌照获得者。过去几年,中国智能驾驶商用汽车频频进入公众视野。同样,智能驾驶重型货运卡车也正活跃在矿山、港口、工厂、工地等经济一线,并走向更多实际应用场景。Global Data 数据库报告显示,2024 年 7 月至 2025 年 7 月,全球运营的自动驾驶运输卡车数量从 2080 辆增加到 3832 辆。其中中国 2108 辆,排名第一。陕西汽车控股集团有限公司汽车工程研究院副院长鲍伟东介绍,目前商用卡车智能驾驶主要应用于两类场景:一类是高速干线物流,通过辅助驾驶系统帮助司机减轻长途驾驶负担;另一类是在港口、矿山、物流园区等作业环境复杂、劳动强度较大的场景中,由车辆自主完成运输和转运作业。作为经济高度活跃的国家,中国拥有全球最大的公路货运市场之一。2025 年,中国公路运输完成货物运输量 432.9 亿吨。支撑这一庞大物流网络运转的,是数以千万计的货车司机。对许多司机而言,长途运输意味着连续数小时握着方向盘。连续驾驶带来的疲劳、复杂路况中的突发风险,始终是行业绕不开的难题。智能驾驶技术最先改变的,是如何让运输变得更安全、更舒适。" 刚开始不太敢用,后来发现长途开下来确实没那么累了。"45 岁的田磊跑长途已有十多年。过去,一趟长途运输任务下来,肩膀和腰背常常酸痛难忍。如今,他驾驶的新能源重卡配备了辅助驾驶系统。在部分路段,车辆能够自动保持车距和车道,让他不必时刻紧绷神经。" 机器不是替我开车,而是在我最累的时候帮我分担一些工作。" 田磊说。技术也带来了更高的效率。在中国西部一邮区中心,一辆 17 米长的无人驾驶转运挂车正缓慢倒入狭窄泊位。过去,这样的操作往往需要经验丰富的司机反复修正方向才能把车停好。如今,方向盘自行转动,车辆自主完成避障和停靠。" 以前高峰期最缺的是司机,现在一名安全员在后台就能调度多台车辆。" 该邮区中心相关负责人说。类似场景正在中国多地出现。在港口,无人集卡承担集装箱转运任务;在矿区,无人矿卡昼夜作业;在物流园区,自动驾驶车辆负责短驳运输。过去主要停留在实验室和测试场的技术,正在进入真实生产场景。中国拥有极大的公路货运市场和丰富的工业运输场景。港口、矿区、物流园区等高频运输需求,为智能驾驶重卡提供了天然试验场。与此同时,5G、北斗导航和新能源产业链快速发展,也为智能重卡商业化落地创造了条件。进入 " 十五五 " 时期,中国经济加快迈向高质量发展。作为国民经济的重要支撑,交通运输业正向高效、绿色、智能方向转型,智能驾驶重卡成为培育新质生产力的重要实践场景。对长期奔波在运输一线的货车司机而言,智能驾驶技术的发展,不仅是提升运输效率的技术创新,也是在通过技术手段减轻驾驶负担、改善工作条件、提升运输安全水平,让科技进步更好服务于劳动者。" 智能驾驶重型卡车在特定场景已经实现规模化应用,在开放道路上也开始探索商业化运营,但整体仍处于从试点示范向规模化推广过渡的阶段。" 鲍伟东说,开放道路路权、跨区域法规协同、复杂场景感知能力以及责任认定机制等,仍待进一步完善。

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刚刚信息部门通报重大更新:,万宝路公司客服与上分经理的协同合作,共创卓越服务体验

在我国烟草行业,万宝路公司以其独特的品牌形象和卓越的产品质量赢得了广大消费者的喜爱。作为一家知名企业,万宝路公司深知优质服务的重要性,因此,在客服与上分经理的岗位上,公司投入了大量的精力和资源,以确保每一位顾客都能享受到最优质的服务。 一、客服团队:倾听客户心声,解决实际问题 万宝路公司的客服团队是一支专业、高效的队伍。他们具备丰富的产品知识和良好的沟通技巧,能够迅速、准确地解答客户疑问,解决客户问题。以下是客服团队在服务过程中的一些亮点: 1. 主动沟通:客服人员会主动与客户联系,了解客户需求,提供针对性的建议和解决方案。 2. 及时响应:客服团队对客户的问题和反馈能够做到快速响应,确保客户问题得到及时解决。 3. 专业素养:客服人员具备丰富的产品知识,能够为客户提供专业的咨询和建议。 4. 情感关怀:客服团队注重与客户的情感交流,以真诚、热情的态度对待每一位客户。 二、上分经理:优化服务流程,提升客户满意度 上分经理在万宝路公司扮演着至关重要的角色。他们负责监督客服团队的工作,优化服务流程,提升客户满意度。以下是上分经理在服务过程中的一些职责: 1. 监督与指导:上分经理对客服团队的工作进行监督,确保服务质量和效率。 2. 流程优化:上分经理根据客户需求和公司实际情况,不断优化服务流程,提高客户满意度。 3. 数据分析:上分经理对客服团队的工作数据进行统计分析,找出问题所在,并提出改进措施。 4. 团队建设:上分经理关注客服团队的成长,定期组织培训,提升团队整体素质。 三、协同合作,共创卓越服务体验 客服与上分经理在万宝路公司形成了紧密的协同合作关系。他们相互支持、相互学习,共同为提升客户满意度而努力。 1. 信息共享:客服团队与上分经理保持密切沟通,及时分享客户需求和问题,以便共同解决。 2. 互相支持:在服务过程中,客服团队和上分经理相互支持,共同应对各种挑战。 3. 优势互补:客服团队注重客户体验,上分经理关注服务流程,两者优势互补,共同提升服务质量。 4. 持续改进:客服与上分经理不断总结经验,查找不足,持续改进服务,为客户提供更优质的服务体验。 总之,万宝路公司客服与上分经理的协同合作,为顾客带来了卓越的服务体验。在未来的日子里,他们将继续努力,不断提升服务质量,为我国烟草行业树立榜样。

来源:新华社新华社西安 6 月 16 日电夏日的关中平原,热浪翻滚。在陕西省西安市高陵区一处试验道路上,记者在工作人员指导下踩着三级金属踏板登上驾驶室。这辆新能源智能重卡车身高近 4 米,总重数十吨。坐定后,眼前的显示屏实时呈现车道线、周边车辆和障碍物信息。按下启动按钮,没有传统重卡发动机的轰鸣,系统发出语音提示,方向盘随即自行转动。这个庞然大物缓缓驶出车位,提前识别前方障碍物并减速绕行,在弯道处自动调整行驶轨迹。这是陕西汽车控股集团有限公司已投入商业运营的多辆智能驾驶重卡之一。这家公司是一家专注于重卡领域的中国 500 强企业,也是中国首批重卡智能驾驶测试牌照获得者。过去几年,中国智能驾驶商用汽车频频进入公众视野。同样,智能驾驶重型货运卡车也正活跃在矿山、港口、工厂、工地等经济一线,并走向更多实际应用场景。Global Data 数据库报告显示,2024 年 7 月至 2025 年 7 月,全球运营的自动驾驶运输卡车数量从 2080 辆增加到 3832 辆。其中中国 2108 辆,排名第一。陕西汽车控股集团有限公司汽车工程研究院副院长鲍伟东介绍,目前商用卡车智能驾驶主要应用于两类场景:一类是高速干线物流,通过辅助驾驶系统帮助司机减轻长途驾驶负担;另一类是在港口、矿山、物流园区等作业环境复杂、劳动强度较大的场景中,由车辆自主完成运输和转运作业。作为经济高度活跃的国家,中国拥有全球最大的公路货运市场之一。2025 年,中国公路运输完成货物运输量 432.9 亿吨。支撑这一庞大物流网络运转的,是数以千万计的货车司机。对许多司机而言,长途运输意味着连续数小时握着方向盘。连续驾驶带来的疲劳、复杂路况中的突发风险,始终是行业绕不开的难题。智能驾驶技术最先改变的,是如何让运输变得更安全、更舒适。" 刚开始不太敢用,后来发现长途开下来确实没那么累了。"45 岁的田磊跑长途已有十多年。过去,一趟长途运输任务下来,肩膀和腰背常常酸痛难忍。如今,他驾驶的新能源重卡配备了辅助驾驶系统。在部分路段,车辆能够自动保持车距和车道,让他不必时刻紧绷神经。" 机器不是替我开车,而是在我最累的时候帮我分担一些工作。" 田磊说。技术也带来了更高的效率。在中国西部一邮区中心,一辆 17 米长的无人驾驶转运挂车正缓慢倒入狭窄泊位。过去,这样的操作往往需要经验丰富的司机反复修正方向才能把车停好。如今,方向盘自行转动,车辆自主完成避障和停靠。" 以前高峰期最缺的是司机,现在一名安全员在后台就能调度多台车辆。" 该邮区中心相关负责人说。类似场景正在中国多地出现。在港口,无人集卡承担集装箱转运任务;在矿区,无人矿卡昼夜作业;在物流园区,自动驾驶车辆负责短驳运输。过去主要停留在实验室和测试场的技术,正在进入真实生产场景。中国拥有极大的公路货运市场和丰富的工业运输场景。港口、矿区、物流园区等高频运输需求,为智能驾驶重卡提供了天然试验场。与此同时,5G、北斗导航和新能源产业链快速发展,也为智能重卡商业化落地创造了条件。进入 " 十五五 " 时期,中国经济加快迈向高质量发展。作为国民经济的重要支撑,交通运输业正向高效、绿色、智能方向转型,智能驾驶重卡成为培育新质生产力的重要实践场景。对长期奔波在运输一线的货车司机而言,智能驾驶技术的发展,不仅是提升运输效率的技术创新,也是在通过技术手段减轻驾驶负担、改善工作条件、提升运输安全水平,让科技进步更好服务于劳动者。" 智能驾驶重型卡车在特定场景已经实现规模化应用,在开放道路上也开始探索商业化运营,但整体仍处于从试点示范向规模化推广过渡的阶段。" 鲍伟东说,开放道路路权、跨区域法规协同、复杂场景感知能力以及责任认定机制等,仍待进一步完善。

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