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吕梁市(交城县、临县、汾阳市、文水县、兴县、岚县、中阳县、石楼县、柳林县、方山县、离石区、交口县、孝义市)

三门峡市(渑池县、义马市、陕州区、卢氏县、湖滨区、灵宝市)

恩施土家族苗族自治州(来凤县、恩施市、巴东县、宣恩县、咸丰县、利川市、建始县、鹤峰县)

洛阳市(西工区、伊川县、涧西区、孟津区、嵩县、偃师区、瀍河回族区、洛宁县、新安县、老城区、栾川县、洛龙区、宜阳县、汝阳县)  盐城市(射阳县、大丰区、滨海县、建湖县、阜宁县、响水县、盐都区、东台市、亭湖区)

宁夏回族自治区

梅州市(五华县、蕉岭县、梅江区、梅县区、大埔县、兴宁市、丰顺县、平远县)

湘西土家族苗族自治州(龙山县、永顺县、吉首市、凤凰县、古丈县、花垣县、泸溪县、保靖县)

锦州市(黑山县、北镇市、凌河区、古塔区、太和区、义县、凌海市)  呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、鄂伦春自治旗、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、牙克石市、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、满洲里市、阿荣旗、扎赉诺尔区、根河市)

鸡西市(鸡冠区、滴道区、鸡东县、麻山区、城子河区、梨树区、恒山区、虎林市、密山市)

南京市(秦淮区、江宁区、雨花台区、玄武区、溧水区、六合区、栖霞区、高淳区、浦口区、鼓楼区、建邺区)

晋城市(泽州县、沁水县、阳城县、陵川县、高平市、城区)

本溪市(明山区、桓仁满族自治县、南芬区、平山区、本溪满族自治县、溪湖区)

吉安市(泰和县、峡江县、青原区、永新县、安福县、万安县、井冈山市、吉安县、遂川县、永丰县、新干县、吉水县、吉州区)

甘孜藏族自治州(甘孜县、新龙县、稻城县、巴塘县、白玉县、理塘县、炉霍县、道孚县、石渠县、康定市、丹巴县、泸定县、乡城县、得荣县、色达县、九龙县、雅江县、德格县)

南昌市(红谷滩区、青云谱区、安义县、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、新建区、进贤县)

普洱市(澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)

邢台市(沙河市、南和区、宁晋县、临城县、柏乡县、广宗县、内丘县、平乡县、威县、隆尧县、南宫市、信都区、清河县、临西县、新河县、任泽区、襄都区、巨鹿县)

保定市(蠡县、高碑店市、满城区、易县、顺平县、涞源县、唐县、阜平县、雄县、安新县、徐水区、定兴县、高阳县、容城县、博野县、安国市、望都县、定州市、莲池区、涿州市、清苑区、曲阳县、涞水县、竞秀区)

安康市(旬阳市、白河县、岚皋县、汉滨区、石泉县、汉阴县、平利县、镇坪县、宁陕县、紫阳县)

白银市(白银区、会宁县、景泰县、靖远县、平川区)

镇江市(句容市、扬中市、润州区、丹阳市、京口区、丹徒区)

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

北京市(密云区、延庆区、房山区、西城区、通州区、昌平区、朝阳区、丰台区、海淀区、门头沟区、东城区、大兴区、顺义区、怀柔区、平谷区、石景山区)

茂名市(信宜市、茂南区、电白区、高州市、化州市)

张掖市(民乐县、山丹县、临泽县、甘州区、肃南裕固族自治县、高台县)

铜仁市(江口县、松桃苗族自治县、碧江区、德江县、石阡县、万山区、思南县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县)

福州市(台江区、闽清县、罗源县、福清市、永泰县、晋安区、平潭县、闽侯县、仓山区、马尾区、长乐区、连江县、鼓楼区)

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伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、奎屯市、新源县、伊宁市、巩留县、特克斯县、霍尔果斯市、尼勒克县、霍城县、昭苏县、伊宁县)

南宁市(宾阳县、西乡塘区、江南区、青秀区、良庆区、邕宁区、横州市、上林县、隆安县、兴宁区、马山县、武鸣区)

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

乌兰察布市(四子王旗、丰镇市、察哈尔右翼中旗、卓资县、兴和县、商都县、集宁区、察哈尔右翼前旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、化德县)  玉林市(玉州区、福绵区、兴业县、陆川县、北流市、容县、博白县)

安庆市(桐城市、怀宁县、迎江区、岳西县、宜秀区、望江县、大观区、宿松县、潜山市、太湖县)

济源市

十堰市(张湾区、郧西县、竹山县、丹江口市、茅箭区、房县、竹溪县、郧阳区)马鞍山市(含山县、雨山区、当涂县、博望区、和县、花山区)

常德市(津市市、石门县、安乡县、临澧县、鼎城区、澧县、桃源县、武陵区、汉寿县)  海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)

澳门特别行政区

咸阳市(武功县、泾阳县、兴平市、三原县、淳化县、秦都区、彬州市、长武县、旬邑县、乾县、渭城区、杨陵区、礼泉县、永寿县)

汕头市(龙湖区、澄海区、南澳县、潮南区、潮阳区、金平区、濠江区)泰州市(泰兴市、靖江市、高港区、姜堰区、兴化市、海陵区)

定西市(漳县、渭源县、岷县、陇西县、临洮县、安定区、通渭县)

德阳市(罗江区、广汉市、旌阳区、什邡市、绵竹市、中江县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)

泰安市(新泰市、东平县、岱岳区、肥城市、泰山区、宁阳县)

忻州市(神池县、河曲县、五台县、五寨县、代县、宁武县、偏关县、原平市、繁峙县、岢岚县、忻府区、静乐县、保德县、定襄县)

银川市(西夏区、兴庆区、灵武市、贺兰县、永宁县、金凤区)

丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县)

淄博市(张店区、高青县、周村区、桓台县、沂源县、淄川区、临淄区、博山区)

阿克苏地区(新和县、柯坪县、温宿县、阿瓦提县、拜城县、沙雅县、库车市、阿克苏市、乌什县)

合肥市(庐江县、巢湖市、长丰县、包河区、瑶海区、蜀山区、庐阳区、肥西县、肥东县)

绥化市(肇东市、兰西县、海伦市、绥棱县、安达市、庆安县、青冈县、北林区、望奎县、明水县)

昭通市(盐津县、巧家县、大关县、永善县、水富市、绥江县、威信县、昭阳区、彝良县、鲁甸县、镇雄县)

平凉市(华亭市、崇信县、崆峒区、静宁县、灵台县、庄浪县、泾川县)

怀化市(新晃侗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、溆浦县、洪江市、中方县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、鹤城区、芷江侗族自治县、会同县)

吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市)

　　“整体来看，我们对后续A股市场持相对偏乐观的态度。过往经验表明，许多优质公司在经历关税考验后，反而进一步提升了其本身的竞争力。”近日，摩根士丹利基金权益投资部总监、大摩景气智选混合拟任基金经理雷志勇在接受澎湃新闻记者采访时表示。

　　雷志勇认为，2025年以来，一批中国科技企业在不同领域实现了创新突破，引发全球资本对中国科技实力的重估，科技创新引领的投资机遇值得重点关注。在泛科技板块中，今年TMT中的人工智能产业链、高端制造中的国防军工和风电等板块的景气度较优。他认为，AI带来的产业演进仍在继续，贸易争端会对产业的进展带来扰动，但不会改变发展趋势。

　　2024年，由雷志勇管理的大摩数字经济A年收益达69.23%，在全市场主动权益类基金中排名第一，这也是外资独资公募基金公司首次斩获年度冠军。

　　看好三大景气领域

　　近期A股市场呈现显著震荡态势，主要指数波动加剧。雷志勇表示，市场在政策“组合拳”的呵护下逐步消化外部冲击，情绪也逐步修复，整体来看，对后续A股市场持相对乐观的态度。

　　雷志勇进一步解释称，其一，自去年9月起，国家政策大力扶持资本市场，释放出积极信号；其二，市场流动性保持宽松，为资本市场注入活力；其三，产业的催化和进展令人期待，像AI算力基础设施和应用等领域都蕴含着巨大的发展潜力。

　　雷志勇强调，海外关税政策带来的扰动可能是阶段性的，“随着外部事件冲击逐步缓解，绩优股和符合新兴产业趋势的优质公司，在股价跌至估值低位后，往往会迎来修复。”

　　“从产业和市场层面来看，若中国能保持工程师红利、维持产品创新与产业链完整，贸易关税不会影响整体产品的竞争力；在未来一段时间，如果国内不断补足技术短板（比如半导体先进制程），资本市场中长期估值反而将随之提升。”雷志勇说。

　　他介绍，摩根士丹利基金权益投研团队采用“投研一体化”的融合研究模式，注重高频跟踪、对比成长板块内各行业趋势与景气度变化，为基金经理筛选出边际变化更大、即将迎来产业拐点的行业提供了重要的参考。

　　“从我们的跟踪来看，今年人工智能产业链仍将维持高景气，国内互联网厂商资本开支加速，高速率光模块迭代加快，大模型演进下推理侧计算需求上行。AI应用也将迎来从0到1的突破。此外，风电领域招标量和装机量快速增长，有望迎来景气反转。国防军工板块处于订单和收入确认拐点，随着‘十四五’收官，积压订单将落地，业绩有望快速增长。”雷志勇表示。

　　谈及港股市场，雷志勇认为，外资对中国资产的低配状态有望扭转，随着国内经济复苏，港股资产吸引力增强，海外资金有望重新流入，港股估值或将迎来修复；部分港股科技股龙头目前估值具备吸引力，在市场企稳之后，基本面优质的个股发展空间和潜力将得到展现。

　　“在人工智能领域，港股市场有许多优质的应用型公司，此外，不少传统制造业公司的估值和股息率都具有较高吸引力。”他指出。

　　AI投资今年需更注重基本面

　　展望2025年，雷志勇认为AI产业链仍将维持高景气，不过，相较去年，今年需调整选股思路。

　　在他看来，国产算力链的景气度及确定性都可能优于海外算力链。国家“东数西算”工程已规划10个国家级算力枢纽、12个数据中心集群，总投资超4000亿元，加上国内互联网巨头和运营商的资本开支支持，国产算力供应链上下游各个环节都将充分受益于国产AI基建周期。

　　具体到AI应用方面，雷志勇表示，国内AI应用正加速从技术突破转向场景落地，在政策支持、算力基建和行业需求的三重驱动下，形成“大模型+垂直场景”的融合创新格局。

　　展望未来三年，他预计AI应用将呈现三大趋势：一是行业大模型加速落地，如智谱GLM-4在教育、金融的定制化方案；二是AI智能体从工具向自主决策演进，Manus的任务分解能力将重构企业服务流程；三是合规技术与AI深度融合，隐私计算、数据标签化等技术成为刚需。将重点关注政务智能化、医疗精准诊断、生成式营销、国产算力生态等赛道，这些领域已形成“政策-技术-场景”的闭环，具备规模化落地条件。

　　谈及选股思路，雷志勇强调，无论是算力板块、应用板块、机器人板块，今年选股都要以基本面为支撑。他主要关注三点：其一，今年的业绩是否维持增长；其二，有没有AI产品或订单落地；其三，公司战略层面是否积极拥抱AI，积极提升自身运营能力和产品吸引力。

　　科技投资的波动性是资本市场无法绕开的话题。雷志勇认为，波动是资本市场的固有现象，没有股票或指数能持续单边上涨而不回调，应对波动的关键在于聚焦股票基本面和行业景气度，“我们要规避的是股价回撤后一蹶不振的情况。只有所选产业趋势和个股基本面经得住考验，股价在受到系统性风险冲击回撤后才有可能重新上涨，甚至再创佳绩。”

　　澎湃新闻记者孙铭蔚

　　少龙最近很忙，作为小红书媒体工程技术的负责人，手上的几个项目在同时进行，最紧迫的来自于准备这个月月底与OPPO合作的“原彩ProXDR显示技术”上线。

　　“技术很复杂，原本计划是在下半年落地，现在提前了几个月，但这次将是社交平台上首次实现HDR技术的全链路落地，团队最近都在加班加点。”少龙对记者说。

　　HDR是一项影像技术，通过提升亮度范围、色域等让图像呈现更接近真实场景的细腻视觉效果。这项技术在2010年被苹果首次引入手机领域时便引发关注。而15年后，来自于中国的手机厂商正在推动这项技术在更多的社交平台落地，并且联手谷歌推动安卓生态统一HDR标准。

　　从最初的摄像头CMOS到镜头模组，再到光学镜片，中国手机厂商的影像战场不再局限于镜头上的竞争，它们正在牵引更多的上下游产业链公司入局，展开生态之战，这里面有合作方谷歌，也有像小红书、微信、抖音这样的影像分享社交媒体。

　　“标准统一起来了”

　　越来越多的手机厂商开始向上下游渗透，试图牵引产业链构建一套新的影像标准。

　　一张合影照片此前在网上掀起了热议。合影中聚集了国产影像供应链上的诸多龙头企业，不仅有谷歌、索尼、高通、三星、哈苏这样的国际厂商，也有舜宇光学、丘钛科技、豪威、小红书这样的国内企业，覆盖了从上游的硬件与核心元器件，到中游的核心设备与系统集成，以及下游的场景应用企业。

　　在中国手机影像的发展上，这些产业链上的公司为手机厂商构筑了坚实的技术基础。无论是华为的计算光学、vivo的影像算法矩阵，还是小米的亿级像素以及OPPO的超光影图像引擎，其中涉及的芯片、镜头、传感器、平台的ISP、算法以及调试方向认知都在显示，国产手机在移动影像上正在逐渐从跟随者转变为标准的制定者。

　　少龙对此深有体会。

　　过去，HDR技术主要通过拍摄多张不同曝光度的图像帧，并将这些帧合成一张HDR图像，来保留高光和阴影的细节，使照片更为“真实”。虽然在手机上使用的比较多，但除了照片显示阶段，其他产业链环节并没有HDR效果，社交平台也并未对这一技术有所涉及。

　　“没有普及的根本原因在于链路很长，涉及手机拍摄支持、APP发布端支持、服务端编码和传输等多环节。此外，渲染和显示时要适配众多机型，HDR照片因为计算管线的压缩，显示时色彩往往会有丢失。如果想保证处理效果没有损耗，端侧解码和显示都要满足复杂的指标。”少龙对记者表示，更难的在于手机厂商之间的标准并不同，比如OPPO采用谷歌UHDR标准，华为、苹果也都各有标准，需在发布端兼容，并在服务端统一适配和处理，再下发播放端解码渲染显示。

　　在OPPO影像算法总监罗俊看来，技术最难的部分在于算法架构上，需要投入大量的研发力量，而标准的制定则需要手机厂商、应用端以及谷歌三方共同去推动。

　　“事实上在推动技术落地的过程中，我们也让谷歌做出了一些改变，把标准统一起来了，这意味着其他平台和应用也能够在这样的标准下进行开发。”罗俊对记者表示，中国的生态圈相对更为聚焦，所以这些标准在中国更能发挥作用。

　　除了HDR技术，OPPO去年也首次在安卓领域，实现实况照片在小红书平台分享。而在技术打通后，苹果以及其他手机厂商也开始支持实况图的落地。

　　“技术领先三个月就可能被超越，但标准能卡住生态位。”一位手机供应链人士对记者说。

　　移动影像的下一步

　　历经多次技术迭代，中国的手机影像已经走入了技术深水区，但目前来看，各大手机厂商的技术路径实现方向并不一致。

　　比如在与徕卡终止合作后，华为发布了自己的影像品牌XMAGE，主要聚焦光学系统、机械结构、成像技术、图像处理四大成像模块。同时联合清华大学艺术与科学研究中心色彩研究所，基于“色彩科学”对影像色彩进行调校。

　　vivo则依托自研蓝图传感器技术、自研影像算法矩阵及蓝图影像芯片形成了“蓝图影像”矩阵。vivo技术负责人对记者表示，手机的影像功能需要更多的算法叠加，消耗的是CPU、GPU的资源，所以在定义产品时，芯片的能力成为了实现影像效果的基础之一。

　　OPPO的凝光影像则更强调“环境人像”，通过环境表达出人物的身份信息、性格描写和情绪状态。比如在LED大规模普及的城市夜景中，人物的肤色会变得发青或发黄，但通过分区色温感知技术，让传感器捕捉色彩信息后再结合算法进行光学分区，再还原出自然的肤色。

　　“我们有一个AI肤色模型，此外针对不同的场景，模型数量差不多在200个，可以基于不同的场景切换。”罗俊对记者表示，光学硬件不再是计算摄影的瓶颈，而计算摄影则不断刷新着光学能力的上限，两者的关系更像是光学是决定水位的容器，算法是提升水位的水泵。

　　罗俊认为，从发展趋势来看，手机影像正在细分为五个步骤，分别是“拍、看、编、分、管”，怎么拍、怎么看、怎么编辑、怎么分享、怎么管理。AI消除、AI超清像素，AI去反光其实就是“拯救废片”的逻辑，而在分享的环节则涉及到很多生态链路，这需要算法模型和光学链路的结合。

　　Counterpoint手机半导体资深分析师齐英楠有着同样的看法。

　　他认为，在高端市场，影像成为各大品牌提升产品差异化的主战场，围绕相机功能升级已经从如何拍摄出清晰的影像，发展为面向不同使用场景、光线环境提供专业级的摄影、摄像体验，在这个过程中，不仅有硬件规格、性能的升级，也有对光学和算法融合的不断探索，还有对上下游生态的理解能力。

　　“单纯地炫技和秀参数一定无法在未来的影像竞争中获得领先身位，看似简单的手机拍照动作，背后考验的是厂商的软硬件一体化作战能力。”齐英楠说。

　　（本文来自第一财经）