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对话阿里巴巴国际站张阔: 几分钟完成几周的工作, AI如何改写跨境贸易

对话阿里巴巴国际站张阔: 几分钟完成几周的工作, AI如何改写跨境贸易

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2025年9月4日,在美国拉斯维加斯举行的阿里巴巴国际站峰会上,阿里巴巴国际站总裁张阔在演讲中向现场的3500多名与会者展示了AI搜索引擎Accio。这款AI智能体能够基于产品概念生成开发计划,整合市场分析、供应商审核和批量询价等环节,将原本需要数周完成的流程压缩至几分钟。

他表示,这并非“硅谷式的登月计划”,而是赋能全球中小企业应对日常挑战的务实工具。

“AI已不再是奢侈品,而是生存必需品,尤其是在B2B领域,高风险决策需要创新。用户行为正在演变:关键词搜索已不足以满足需求,B2B迫切需要支持长文本、多模态的AI工具来驾驭全球贸易。这就是为什么我们要对这个已有26年历史的业务进行全面升级,帮助中小企业在速度、精准度和适应性至关重要的世界中保持竞争力。”

张阔自2017年起执掌阿里巴巴国际站。该电商平台目前服务于200多个国家的5000多万中小企业。阿里国际站正通过不断迭代AI工具,推动平台从最初的信息撮合逐步升级为覆盖交易、支付、物流等环节的全球贸易基础设施。

在与新浪财经的对话中,张阔分享了他对于AI赋能中小企业、重塑跨境电商以及AI时代下的外贸人才结构和组织文化变化的思考。

以下为对话实录(有删减):

新浪财经:今天的演讲中重点介绍了Accio这款AI智能体,能实现采购流程自动化。能否介绍下Accio目前的使用规模,以及它是如何帮助中小卖家降低采购门槛、提升效率的?

张阔:无论是阿里巴巴国际站还是Accio,都在极大降低跨境采购难度。因为跨境采购要克服时差、语言障碍,流程长且重复。比如原来用搜索引擎,搜一个关键词出来1万个商品,找个顺眼的点进去聊两句,发现不行再退出找下一个。联系到的商家可能不在服务区或不在线,光沟通需求可能就要一周。

Accio主动帮买家做了很多事。在100多个应用场景中,最重要的有两类:第一是“卖什么/采购什么”(whattosell/source)。当你有个想法时,传统方式需要做市场调研、产品设计,再把设计变成可执行的组件,周期很长。

第二是“谁来做”(whocanmakethis)。当你有了原型想法,需要找OEM工厂合作生产。如何将你的需求和想法与供应商完整匹配?这原来也很复杂,因为你的产品可能世界上还不存在。你要找的工厂必须能基于你的需求提供最佳服务,同时满足当地特定要求。

目前,这些基础能力在平台工具层面已经相当完善。Accio作为AI原生应用,我们从具有原创性的想法出发,率先通过这个产品来打磨和验证go-to-market能力。当这些能力被验证可行且可规模化后,我们就会将其整合回阿里国际站的主平台中。

例如,今年9月,阿里国际站的PC版就全量上线了AI搜索功能。这意味着用户可以使用自然语言进行搜索,系统会智能理解并匹配需求。比如用户输入“便携储能电源,手提箱式,过载保护,25公斤以下”这样的长句,传统搜索引擎根本无法准确匹配,但我们的系统会将其智能拆解成多个要素进行精准匹配。

AI搜索上线后,用户侧的指标增长非常显著。单从转化效果来看,比之前提升了至少10%以上。

新浪财经:转化率有10%以上的增长,指询盘转化还是支付转化?

答:两个方面的转化都包括在内。因为在B2B交易中,平均订单金额较高(例如我们的平台平均单价约3000美元),所以极少有用户会直接“静默下单”。整个转化过程通常分为两步:第一步是商机转化,即将买家的询盘转化为一个有真实意向的有效沟通。这一步与搜索匹配的精准度关系最直接,因为更好的匹配能更快促成双方建立联系。

第二步才是支付转化,即买卖双方在沟通后最终完成付款。这一步除了匹配精度,还受到商品价格、物流交付时间、履约能力等多种因素的影响。

我们今年整个订单量的增长也主要得益于这两方面的优化:一方面,我们通过AI优化了前端的匹配和搜索,让更多用户可以更简单、更精准地找到所需商品,这扩大了流量的“开口”;另一方面,我们在支付和物流等基础设施上做了大量完善。例如,在拉美、中东等地区,我们接入了更多本地主流支付方式,而不再仅依赖Visa、万事达等国际卡组织。这显著提升了当地买家的支付便利性和意愿,从而进一步提高了最终的转化率。

新浪财经:因为AI工具带来了多少新用户增长?

张阔:从整体数据来看,今年我们的平台搜索引擎流量增长了20%以上。搜索增长是供需匹配中最前端、最核心的指标,这部分增长一方面得益于更多新用户开始使用平台,另一方面也来自于用户留存明显改善——以前用户搜索无果后可能就不再回来了,现在能快速找到所需商品,就更愿意反复来搜索和采购。

具体到Accio,作为新推出的AI原生应用,8月份的月活跃用户已达到150万,预计9月将突破200万,目前月增长率保持在50%,仍处于增长的早期阶段。特别值得注意的是,Accio的用户与传统阿里巴巴国际站的用户重合度只有30%,有可观的增量空间。我们计划在今年10月、11月将Accio的智能体能力进一步整合到阿里巴巴国际站中。

新浪财经:AI幻觉问题是行业共同挑战,在商户搜索这类实际应用场景中,一旦出现幻觉可能导致经济损失。你们是如何确保数据准确性和推理合理性的?

张阔:在搜索这个具体场景中,需求端的幻觉问题可能并非主要矛盾。实际上,通过自然语言理解用户需求并进行智能拆解,再去匹配商家,这种新模式比传统关键词搜索更加准确。

传统搜索模式本身存在固有的“幻觉”问题。过去商家为了提升关键词排名,会不断重发商品、修改标题,甚至添加自相矛盾的描述(比如同时标注“黑色”和“白色”),这可以说是一种“人为制造的幻觉”。而现在基于大模型的理解方式,用户的查询更长、更精确,系统能更好地把握真实需求。

我们主要通过两个途径来提升准确性:首先,我们引导商家将商品的所有信息,包括图片、文字描述、店铺和工厂资料、商品目录乃至新品计划,通过多模态方式整合到专属知识库中。AI基于这个完整的知识库来匹配买家需求,准确性自然更高。其次,得益于AI今年在推理和多模态能力上的显著进步,我们现在能够把复杂任务拆解成多个子任务,用不同模型处理,再通过一个主任务统筹流程并验证结果。借助长上下文和更优模型,犯错的几率已经大大降低。

我们根据不同的问题类型采取不同的处理方式:对于有明确答案的问题,例如数学计算或代码执行,存在可验证的标准答案;对于创意类问题,比如为ADHD(注意力缺陷多动障碍)儿童设计服装,虽然没有唯一答案,但可以从市场现有产品、设计独特性、用户考量等多个维度来评估产出质量,再通过实际转化数据持续优化模型;最关键的是第三类情况,当买卖双方要最终达成交易时,我们恪守“不知道就不参与”的原则。一旦需求超出系统知识范围,立即转由人工处理。人工回复后还会将新知识更新到FAQ中,让机器持续学习。通过这种人机协同的方式,我们能够严格规避幻觉可能带来的交易风险。

新浪财经:随着AI的参与,目前国际贸易中电商渗透率提升了多少?您认为AI对效率的提升,未来会对全球贸易基础设施产生颠覆性影响吗?现在发展到什么阶段了?

张阔:从时间上看,AI在跨境贸易中的应用才刚刚开始。但我非常认同您的观点,AI确实具有颠覆性潜力。常有人说衡量AGI(通用人工智能)的一个标准是能否影响全球GDP的10%。全球贸易规模约30万亿美元,虽然其中大宗交易等部分不一定由中小企业完成,但我们关注的重点正是中小企业贸易。今年我们平台上的订单量增长了33%,很大程度是因为参与跨境贸易的人变多了。

过去企业可能只能找本地代理商或大批发商进货,现在借助全球供应链和AI降低门槛,参与国际贸易的门槛大大降低。如今每个人都可以通过AI连接全球更丰富的供给资源,这无疑是未来趋势。随着参与人数的增加,渗透率自然会不断提升。

新浪财经:展望未来3-5年,您认为AI最能解决跨境贸易中的哪些痛点?

张阔:跨境贸易的本质是供需匹配和交易履约。目前AI主要在供需匹配层面发挥作用:帮助决定做什么产品、找什么商品、以及寻找合适的合作伙伴。匹配完成后,买卖双方需要沟通,这时AI也能发挥很大作用——从买家视角管理多个供应商,从卖家视角接待大量买家。我们的AI辅助沟通系统已经能达到80分的水平,超越了80%的人工客服,虽然与最顶尖的20%还有差距,但提升空间很大。

在交易履约环节,AI可以根据买卖双方画像提供更合适的支付方案和金融产品。物流方面,虽然点对点配送效率已经很高,但跨境物流中还存在很多需要人工参与的复杂环节,比如合并发货(将多个包裹整合成一个发往美国)。这些需要货代公司、船公司多方协调的环节,AI有很大优化空间。

最终我们希望实现的是:用户只需对手机说出需求,确认后系统就能自动将需求分发全球,完成产品生产和发货。虽然订单量可能从小到大需要过程,但我们相信很快就能看到:原来需要27个步骤的跨境采购流程,通过AI辅助将变得高效得多。与B2C电商不同,AI在亚马逊等平台只是锦上添花,但在B2B领域,它的影响将是革命性的。

新浪财经:今天演示的Accio主要侧重前半程的匹配功能,您刚才提到了后半程的物流组货方面的应用。在支付环节,AI有哪些具体的优化场景?

张阔:支付方面,我们主要在做两件事:一是连接全球支付网络,让各地买家能用本地主流支付方式便捷付款,同时让中国供应商能顺利收到人民币。目前这方面已经取得不错进展,大部分用户体验已经像在线购物一样简单。

二是信用体系建设。随着业务发展,越来越多买家需要账期服务。这就需要基于买家历史行为数据,通过AI进行风险评估和信用额度管理。我们与硅谷创业公司Slope合作的新产品即将上线,就是利用AI能力进行风控评估——通过分析买家过往交易行为等信息,精准评估其逾期风险。这方面AI还有很大发展空间。

问:另一个比较关心的问题是合规性。很多中国公司出海时,觉得应对各地区的合规要求非常复杂。这方面主要是靠AI来解决,还是仍然需要依靠人工?

答:我们为卖家提供了4个智能助手(Agent)。今天展示的Accio主要是面向买家的,而为卖家设计的助手我们称为“生意助手”,并根据工作场景进行了细分。

卖家花费时间最多的场景主要包括:商品发布、广告投放、客户沟通与老客维护。而第四个,也是我们从一开始就重点投入的,正是风控Agent,这直接关系到合规性问题。

具体来说,风控Agent主要帮助卖家解决几个实际问题:首先是侵权风险。传统模式下,卖家可能直到收到律师函才知道商品侵权,不得不下架处理,非常被动。现在通过AI,我们索引全球数据,在商品发布第一天就进行多维度扫描。即使不能100%避免风险,也能大幅降低侵权概率。

其次是资质认证。不同市场的要求差异很大。风控Agent会在卖家拓展某个市场前,就提前告知需要准备哪些认证凭证,避免因资质缺失导致商品无法销售。还包括交易纠纷处理。比如出现Chargeback(退单争议)时,Agent能协助卖家起草申诉信函,准备申诉材料。

这些都是跨境贸易区别于内贸的特色难点,但好在相关规则和知识比较明确,非常适合用AI来提升效率。实际效果也很明显:平台因合规问题对卖家的扣分大幅减少。只要卖家遵循Agent的指导,基本就能避免这类处罚。这无论对平台还是卖家,都显著降低了运营成本和风险。

新浪财经:阿里曾经以“中供铁军”的企业文化著称。在AI时代,组织文化发生了什么变化?外贸行业的人才结构会因为AI产生怎样的改变?哪些职位和能力会更受重视?

张阔:从阿里巴巴国际站的角度,我们的AI应用可以分为三个层面来看。

首先是AI原生应用(AINative),比如Accio就是这样——它从诞生第一天起,所有的交互范式和技术架构就是完全基于AI设计的。

其次是AI增强现有业务(AIPlus)。平台已有成熟的生态和商业模式,所以我们会更稳妥地推进AI规模化应用。通常先在创新单元进行前沿尝试,验证成功后再整合进主站。同时,我们也帮助平台商家升级经营方式,让他们做生意变得更简单。

第三是AI赋能组织内部(AIInside)。我们关注的是AI如何在企业内部提升每个人的效率。现在,每个岗位——无论是行业运营、技术开发、销售、用户增长,还是市场、客服、风控——都有对应的AI赋能目标和指标。AI不只是服务于技术或销售团队,而是全面融入各个职能。

例如,销售同事以前要花大量时间整理客户资料、外呼、记录跟进过程,现在AI能自动完成很多重复工作,让新人也能快速达到熟手的效率,这样销售就可以更专注于服务客户、建立有温度的关系。再比如技术团队,以前每个季度能落地的产品迭代约100个,但积压的需求可能有300个。现在借助AI编程助手等工具,研发吞吐量显著提升,理想情况下同样时间能完成的想法数量可以翻倍,产品迭代效率大幅提高。

可以说,AI正在改变每个岗位的工作方式。它可能是你的副驾驶(Copilot),也可能是自动驾驶(Autopilot),但目标都是将人从重复劳动中解放出来,去做更有价值的事。因此对于年轻人,我建议应更关注那些需要人类判断力、创造力和情感连接的能力,这些是AI目前难以替代的。同时,也要积极学习如何与AI协作,利用工具提升自己的决策和解决问题的效率。

新浪财经:对于那些资源有限但想要出海的企业,特别是如何利用AI工具和阿里巴巴国际站快速试水国际市场、找到机会,有什么建议?

张阔:根据客户,大致可以分为四类,每一类都有不同的建议。对于个体经营者或小团队,完全可以借助AI快速启动。比如有个叫刘世奇的大学生创业团队,只有6个人,通过AI进行产品创意设计、自动回复询盘和智能投放,专注拖鞋这一类产品,如今年出口额已经达到大几千万。他们既利用了中国供应链的优势,又通过AI放大了自己的创意能力,实现了生意规模化。

对于工厂型卖家,核心是把你的制造能力“数字化”。以前生产线、工艺、证书等信息是孤立的,现在通过平台上传商品目录(Catalog)、认证信息(Certificates),让全球买家能精准发现你的优势。这其实类似于AI中的“RAG”(检索增强生成)概念——用你工厂的完整资料构建出一个更易被检索和理解的“工厂档案”。

对于贸易商,优势在于选品和整合供应链。AI能帮你快速产生新思路、发现新机会,让你能更高效地拓展品类。

而对于已经在做国内电商的卖家,出海门槛已大幅降低。你完全可以一键将淘宝、天猫上的商品信息转换为多语言版本,平台帮你解决语言、时差问题,甚至连收外汇、做跨境物流这些曾经复杂的事,现在基础设施都已搭建完成。本质上,你只需要做一个决定:是继续只做国内市场,还是走向全球?而从想象空间和利润水平来看,全球市场无疑机会更大。

新浪财经:在海外聊了很多买家的范式变化,从卖家的角度来看,阿里国际站正在用AI带来哪些跨境贸易的范式改变吗?

张阔:为了更好地帮助商家理解并运用平台能力,我们最近将复杂的出海流程总结为“四个场”的新范式迭代。

首先是货架场。传统靠堆砌关键词、重复发商品的方式已经过时。现在AI通过自然语言和多模态匹配能精准理解买家需求,所以商家更需要返璞归真——把真实的工厂能力、商品数据和企业信息完整上传,让AI帮你做最精准的匹配。

第二是业务场,这是B2B的特色领域。每个询盘都至关重要,因为B2B商家70%的收入来自老客复购。AI在这里不仅能辅助客户沟通,还能帮助管理客户关系、诊断销售过程,甚至提升整个业务团队的人效。

第三是营销场。过去依赖“投手”人工选词竞价的方式效率有限,因为买家的搜索query千奇百怪。现在应该让AI来决定推什么商品、用什么关键词、投给谁——机器的泛化能力比人强万倍。人只需要设定好目标ROI,让AI执行即可。

最后是履约场。全球供应链现在更加多元化:美国本地仓可实现2-3日达;国内现货或轻定制商品14天内可交付;重度定制走海运成本更低但周期较长。商家可以根据商品特性和买家需求,选择最合适的履约方式。

这“四个场”构成了一个完整的闭环,让商家从产品展示、商机转化、营销推广到最终履约,每个环节都能得到赋能。

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牡丹江市:东安区(部分区域未列出)、🦗西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市(部分区域未列出)。




东莞市(莞城、🕚南城、🌖万江、东城,石碣、🙁石龙、🐝‍茶山、🐒石排、🍅企石、横沥、桥头、谢岗、🕐东坑、👉常平、👇寮步、🤛大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、🚭长安、♉️惠东、⚾️厚街、🐂沙田、道窖、洪梅、🈚️麻涌、🔱中堂、🕟高步、🐆樟木头、🕤大岭山、🍬望牛墩)




通辽市(科尔沁区、😯扎鲁特旗、🌪开鲁县、霍林郭勒市、市辖区、🥚科尔沁左翼中旗、😑库伦旗、科尔沁左翼后旗、💐奈曼旗)




桂林市(秀峰区、😬️象山区、七星区、雁山区、🏉临桂区、🍊阳朔县、资源县、平乐县、灌阳县、☯️荔浦市、灵川县、全州县、🏸永福县、🈸龙胜各族自治县、🐕恭城瑶族自治县):⭐️




嘉兴市(海宁市、👆市辖区、🦋秀洲区、🖖平湖市、🥨桐乡市、南湖区、🙌嘉善县、海盐县)




常熟市(方塔管理区、🍊虹桥管理区、琴湖管理区、🥛兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、🕐宿城区、🍞湖滨新区、洋河新区。)




台州市(椒江、🏓黄岩、🌤️路桥)




泰州市(海陵区、🥄高港区、姜堰区、兴化市、👿泰兴市、🌗靖江市、🏒扬中市、丹阳市、泰州市区、姜堰区、🥜️海安镇、周庄镇、🐂东进镇、世伦镇、❌‍青龙镇、杨湾镇、⚛️️马桥镇)




牡丹江市:东安区(部分区域未列出)、☸️️西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市(部分区域未列出)。




雅安市(汉源县、市辖区、😪名山区、😊石棉县、🍂荥经县、宝兴县、天全县、☝️芦山县、🐀雨城区)




南充市(顺庆区、🙌高坪区、🐊‍嘉陵区、👩‍南部县、✋营山县、蓬安县、🍘仪陇县、♒️西充县、🦗阆中市、抚顺县、阆中市、🐟‍南充高新区)




郴州市(宜章县、♏️嘉禾县、👽永兴县、😒汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、🕒临武县、安仁县、资兴市)




山南市(错那县、琼结县、🆘洛扎县、♋️贡嘎县、🕸️桑日县、👆曲松县、😻浪卡子县、🌧市辖区、隆子县、🦅加查县、🍩扎囊县、乃东区、措美县)




南昌市(青山湖区、红谷滩新区、东湖区、💀西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、🍫湾里区、🐆地藏寺镇、瑶湖镇、😒铜鼓县、🤫昌北区、青云谱区、望城坡镇)




株洲市(荷塘、芦淞、石峰、🕥天元)




辽阳市(文圣区、🤙宏伟区、⛸弓长岭区、太子河区、🆚灯塔市、🈷️️辽阳县、白塔区、广德镇、双台镇、桥头镇、长春镇、🌳合德镇、😶兴隆镇、安平镇、辛寨镇、☄️黄土岭镇)




舟山市(市辖区、🍰定海区、嵊泗县、普陀区、🦝️岱山县)




玉溪市(澄江县、🈺江川县、易门县、华宁县、新平彝族傣族自治县、❓元江哈尼族彝族傣族自治县、✴️通海县、抚仙湖镇、红塔区、🥐龙潭街道、南北街道、白石街道)




三明市(梅列、🕑三元)




柳州市(柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、🐖️鹿寨县、融安县、🥖融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇)




保定市(莲池、竞秀)




德州市(陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、🖤️临邑县、🚬平原县、☀️武城县、夏津县、禹城市、德城区、⛳️禹城市、😑齐河县、👍开封县、双汇镇、🤟东风镇、商丘市、阳谷县、💛共青城市、城南新区)




昆山市(昆山开发、高新、🎣综合保税)




许昌市(魏都)




济南市(历下、市中、🈴槐荫、🍹️天桥、🤓历城、长清)




安康市(宁陕县、🦢白河县、汉阴县、😗️岚皋县、石泉县、市辖区、紫阳县、👐汉滨区、🌓️旬阳县、镇坪县、平利县)




常州市(天宁、💅钟楼、新北、武进、日照坛)




郑州市(中原、二七、管城、日照水、🎣上街、惠济)




中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县、🥕市辖区)




金华市(武义县、东阳市、磐安县、浦江县、🌶‍兰溪市、🅱️永康市、婺城区、义乌市、🍖市辖区、金东区)




长沙市(芙蓉、✌天心、岳麓、🙂开福、🧑雨花、望城)




葫芦岛市:龙港区、🦝南票区、🐘连山区。




沧州市(新华区、运河区、🏈沧县、青县、🐬东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、🕔吴桥县、献县、♎️‍孟村回族自治县、河北沧州高新技术产业开发区、沧州经济技术开发区、⛸任丘市、黄骅市、🍢河间市、泊头市)




邢台市(邢台县、☺️南和县、清河县、临城县、👌广宗县、威县、宁晋县、♋️柏乡县、🤭任县、🤨内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、🐅平乡县、✍️️巨鹿县)




巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、🐜乌拉特中旗、乌拉特后旗、🥤乌拉特前旗、🧒市辖区、临河区、五原县)




连云港市(连云、海州、赣榆)




淮安市(淮阴区、清河区、淮安区、☮️涟水县、🤚洪泽区、🍛️盱眙县、金湖县、楚州区、🐖️淮安区、🌦海安县、🕥亭湖区、🌝淮安开发区)




玉林市(玉州)




柳州市(城中、🌩鱼峰、💟柳南、柳北、💮柳江)




新竹县(新丰乡、🌿峨眉乡、💯湖口乡、关西镇、新埔镇、⛔️横山乡、尖石乡、✍️北埔乡、😂竹东镇、宝山乡、😷芎林乡、五峰乡、竹北市)




临沂市(兰山、🍝罗庄、河东)




连云港市(连云、🐃海州、👊赣榆)




廊坊市(安次、广阳)




赣州市(南康区、👎‍赣县区、于都县、兴国县、💝章贡区、龙南县、大余县、❣️信丰县、安远县、全南县、✅宁都县、🐤定南县、上犹县、🐋崇义县、😹南城县)




玉溪市(澄江县、江川县、通海县、🚬华宁县、👺易门县、峨山彝族自治县、抚仙湖镇、新平县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、💟玉溪县、😁敖东镇、🈶珠街镇)




宜昌市(宜都市、❣️长阳土家族自治县、当阳市、五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、🈵夷陵区、远安县、点军区、☘️枝江市、🦎猇亭区、秭归县、🐃伍家岗区、🐆市辖区)




绵阳市(江油市、🥓北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、🕗三台县、🌧平武县、游仙区)




湘潭市(雨湖、🕗岳塘)




漳州市(芗城、☘️龙文)




嘉义县(朴子市、🦔‍番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、😿布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、🌩大埔乡、👵鹿草乡、🕢️溪口乡、水上乡、🈹中埔乡、阿里山乡、🍾东石乡)



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发布于:北京市
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