京东刘强东回应物资捐赠无需汇报 首批生活物资已送达广西柳州震区
5月18日凌晨0点21分,广西柳州市柳南区(北纬24.38度,东经109.26度)发生5.2级地震,震源深度仅8千米。由于是浅源地震,地面震感非常强烈,对当地居民生活造成显著影响。更令人担忧的是,根据气象部门预报,震后几天当地将持续降雨,这给紧急救援和受灾群众安置工作带来了严峻挑战。

灾情发生后,救援行动刻不容缓。京东集团第一时间启动灾害应急响应机制,内部成立的应急专班迅速协调资源,执行应急救援预案。考虑到震区即将面临降雨天气,京东紧急调配了包括数千件一次性雨衣、饮用水、方便食品在内的急需生活物资。为确保物资高效送达,京东物流启用专人专车模式,全力保障首批救援物资以最快速度运抵广西柳州地震灾区。
5月18日19时许,满载首批救援物资的京东物流车队从京东柳州亚洲一号物流园区出发,紧急驶向震区核心地带。一场与时间赛跑的物资驰援行动全面展开。

京东此次能够实现快速应急响应,得益于其长期贯彻的内部救援原则。据了解,京东集团创始人、董事局主席刘强东曾在公司内部明确授权:全国任何地方发生灾难,京东临近仓库的管理者都无需向上级请示,即有权捐赠库房内灾区所需物资。这条“无需汇报”的规定,在关键时刻为救援争取了宝贵时间,极大提升了救灾效率。
与此同时,京东会同步组建应急保障团队,确保救灾物资的运输链路全程畅通,实现专车专送、精准配送。凭借其覆盖全国的物流网络与高效供应链体系,京东物流此前已在中国香港大埔火灾、北京密云洪涝灾害以及欧洲多国暴雪等应急救援中多次发挥关键作用,有效支持了受灾群众与企业渡过难关。
目前,首批救援物资已顺利启运。京东方面表示,后续将在当地政府统一指导下,持续做好救援物资的运输与调配保障,全力支持柳州地区的抗震救灾及灾后重建工作,为保障民生贡献企业力量。
相关攻略
广西柳州5 2级地震后遇降雨,京东迅速启动应急机制,依据内部预案,授权当地库房管理者直接调配数千件雨衣、食品等急需物资,通过专人专车从柳州物流园发往震区,争取了救援时间。京东表示将持续配合当地做好物资运输与调配。
有钱有颜又有闲,这或许是大众对京东老板娘章泽天的普遍印象。5月12日清晨,有网友在戛纳电影节现场偶遇了她,相关视频在社交媒体发布后,迅速登上热搜榜单。 视频中,章泽天身穿一袭亮眼的正红色长裙,在人群中格外醒目,身边仅跟随一位助理。不得不说,远观的整体氛围感确实十分出众。 图源:小红书 当然,仅凭一个
京东推出“AI试穿”功能,通过分析用户身材数据实现虚拟试衣,支持快速生成效果图、切换颜色及搭配推荐,旨在解决网购服装尺寸版型不符的痛点,提升购物效率。目前主要覆盖男女装和运动服饰。随着618临近,各平台聚焦AI应用竞争,AI并非取代传统电商,而是为用户提供更直观高效的决策辅助。
近日,京东创始人刘强东在福州夜市被网友偶遇。他身着粉色T恤,在街边小摊享用小龙虾和螺蛳粉,用餐期间看手机、与人交谈,结束后还与摊主亲切合影,举止低调随和。网友评价其十分接地气,状态也不错。据悉,刘强东此前也曾在家乡宿迁的夜市与路人拼酒互动,展现出亲民的一面。在电商行业竞争激烈的当下,其活跃的公开形象
京东创始人刘强东近日现身福州夜市,低调品尝小龙虾并与摊主亲切交流。近年来,他频繁深入基层,曾以骑手身份送外卖,并考察多地市场。这些举动被视为其贴近市场、感知用户需求的务实风格,契合京东深耕零售与本地服务的战略方向。
热门专题
热门推荐
在流量日益分散的今天,把鸡蛋放在同一个篮子里,风险不言而喻。多平台推广,早已不是“要不要做”的选择题,而是“如何做好”的生存题。它的核心价值,可以概括为两点:实现“流量风险对冲”,以及构建“品牌触点全覆盖”。通过在不同生态位——无论是搜索、短视频、图文还是电商——建立内容矩阵,企业不仅能有效缓冲单一
DeepSeek知识库的核心,是运用RAG(检索增强生成)技术,将DeepSeek强大的大语言模型推理能力,与您的私有文档资源——包括PDF文件、内部代码库、标准操作流程(SOP)等——深度融合。其最终目标是实现基于特定垂直领域数据的精准智能问答,让AI的回答不再是通用泛化,而是具备专业依据、内容详
三大运营商推出Token套餐,将大模型调用量包装为类似流量包的产品,以降低AI使用门槛。中国电信推出个人与企业多档套餐,最低月费9 9元;上海移动推出1元购40万Tokens服务;联通则提供个人与团队版套餐。运营商凭借用户渠道和支付优势,推动算力消费向大众市场普及,可能重塑AI服务消费模式。
HermesAgent本地运行缓慢常因未量化的大语言模型占用资源过多。可通过AWQ量化模型、llama cpp后端加载GGUF模型、配置vLLM引擎提升并发吞吐、禁用非必要工具降低上下文开销,以及调整SQLite记忆检索阈值等方案优化。这些方法能显著降低延迟,提升响应速度。
随着AI智能体能力的持续增强,确保其行为始终符合预设目标与安全边界,已成为行业亟待解决的核心挑战。然而,当前主流的治理方案在防止智能体“失控”或“脱轨”方面,仍面临显著的实践瓶颈。 在之前的探讨中,我们分析了主流治理思路:部署多样化的对抗性验证器,构建一个多层次的安全审查网络。该方案的核心逻辑并非限





