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内蒙古自治区








成都市(彭州市、新都区、邛崃市、龙泉驿区、新津区、简阳市、成华区、青羊区、崇州市、大邑县、温江区、蒲江县、金堂县、金牛区、都江堰市、武侯区、锦江区、郫都区、双流区、青白江区)








营口市(老边区、西市区、站前区、盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区)








廊坊市(永清县、广阳区、安次区、大厂回族自治县、三河市、霸州市、文安县、香河县、固安县、大城县)  仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)








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








海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)








佳木斯市(桦川县、富锦市、向阳区、桦南县、汤原县、前进区、同江市、郊区、东风区、抚远市)








九江市(浔阳区、修水县、武宁县、庐山市、都昌县、柴桑区、濂溪区、彭泽县、共青城市、湖口县、瑞昌市、德安县、永修县)  林芝市(米林市、墨脱县、巴宜区、察隅县、波密县、工布江达县、朗县)








晋城市(陵川县、城区、泽州县、高平市、沁水县、阳城县)








丹东市(振安区、东港市、凤城市、振兴区、元宝区、宽甸满族自治县)








阜阳市(阜南县、太和县、临泉县、界首市、颍州区、颍泉区、颍东区、颍上县)








榆林市(绥德县、米脂县、子洲县、定边县、府谷县、榆阳区、靖边县、佳县、吴堡县、神木市、横山区、清涧县)








南平市(松溪县、邵武市、武夷山市、顺昌县、浦城县、建阳区、政和县、建瓯市、光泽县、延平区)








长沙市(浏阳市、岳麓区、开福区、芙蓉区、天心区、雨花区、长沙县、望城区、宁乡市)








儋州市








延边朝鲜族自治州(延吉市、敦化市、珲春市、和龙市、图们市、汪清县、安图县、龙井市)








怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县)








汕尾市(陆河县、城区、陆丰市、海丰县)








德州市(乐陵市、宁津县、庆云县、武城县、齐河县、夏津县、平原县、禹城市、临邑县、德城区、陵城区)








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








平凉市(崇信县、庄浪县、灵台县、泾川县、静宁县、华亭市、崆峒区)








乌兰察布市(四子王旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、集宁区、化德县、丰镇市、卓资县、察哈尔右翼前旗、兴和县、商都县)








呼伦贝尔市(根河市、额尔古纳市、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、阿荣旗、海拉尔区、扎兰屯市、牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗)








攀枝花市(米易县、西区、仁和区、盐边县、东区)








湛江市(赤坎区、遂溪县、霞山区、麻章区、坡头区、廉江市、徐闻县、吴川市、雷州市)








江门市(蓬江区、恩平市、台山市、开平市、江海区、新会区、鹤山市)








甘南藏族自治州(合作市、迭部县、舟曲县、夏河县、玛曲县、临潭县、碌曲县、卓尼县)
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吕梁市(汾阳市、柳林县、中阳县、交口县、离石区、临县、孝义市、交城县、石楼县、方山县、岚县、文水县、兴县)








雅安市(宝兴县、名山区、天全县、芦山县、雨城区、荥经县、汉源县、石棉县)








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








渭南市(澄城县、临渭区、大荔县、潼关县、蒲城县、合阳县、富平县、华州区、白水县、华阴市、韩城市)  广州市(白云区、从化区、花都区、海珠区、荔湾区、增城区、越秀区、天河区、黄埔区、南沙区、番禺区)








通辽市(霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、开鲁县、科尔沁区、扎鲁特旗)








徐州市(新沂市、云龙区、泉山区、鼓楼区、邳州市、丰县、贾汪区、睢宁县、沛县、铜山区)








香港特别行政区南阳市(唐河县、社旗县、方城县、桐柏县、宛城区、卧龙区、南召县、淅川县、邓州市、镇平县、内乡县、西峡县、新野县)








信阳市(浉河区、罗山县、淮滨县、商城县、固始县、光山县、新县、潢川县、平桥区、息县)  百色市(靖西市、凌云县、那坡县、右江区、田林县、西林县、隆林各族自治县、平果市、德保县、乐业县、田东县、田阳区)








唐山市(开平区、遵化市、迁西县、路南区、乐亭县、玉田县、丰南区、曹妃甸区、滦南县、古冶区、迁安市、滦州市、丰润区、路北区)








潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)








保山市(昌宁县、龙陵县、腾冲市、隆阳区、施甸县)北京市(石景山区、房山区、平谷区、延庆区、门头沟区、海淀区、怀柔区、东城区、昌平区、大兴区、西城区、顺义区、朝阳区、丰台区、密云区、通州区)








柳州市(融安县、城中区、三江侗族自治县、鹿寨县、柳南区、柳江区、柳城县、鱼峰区、融水苗族自治县、柳北区)








中山市








防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)








临沧市(凤庆县、永德县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、沧源佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)








大庆市(龙凤区、萨尔图区、大同区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇州县、红岗区、肇源县)








贺州市(八步区、钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、昭平县)








楚雄彝族自治州(元谋县、大姚县、禄丰市、南华县、楚雄市、永仁县、双柏县、姚安县、武定县、牟定县)








日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)








通化市(辉南县、东昌区、通化县、集安市、二道江区、梅河口市、柳河县)








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








常德市(澧县、桃源县、石门县、鼎城区、安乡县、津市市、临澧县、武陵区、汉寿县)








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








吉林市(船营区、昌邑区、龙潭区、桦甸市、舒兰市、永吉县、蛟河市、磐石市、丰满区)








咸宁市(崇阳县、通城县、嘉鱼县、通山县、赤壁市、咸安区)








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








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

  4月20日晚,上交所就近日内蒙古伊泰煤炭股份有限公司向山东新潮能源股份有限公司公司股东发出部分要约,并构成竞争要约的相关事宜,下发监管工作函,督促ST新潮(维权)依规履行竞争要约收购相关信息披露义务。

  根据ST新潮4月18日晚公告的要约收购报告书,此次伊泰B股计划收购公司51%的股份,要约收购价格为3.4元/股,要约收购所需最高资金总额为117.92亿元。而这是在不到一年时间里,继汇能海投新能源开发有限公司(以下简称“汇能海投”)、浙江金帝石油勘探开发有限公司(以下简称“金帝石油”)后的第三家拟要约收购ST新潮的公司。

  此前,汇能海投因隐瞒一致行动人关系已宣布终止筹划要约收购。由于金帝石油4月初已向ST新潮发来了20%股权的要约收购报告书,故本次伊泰B股的要约收购构成竞争要约,这使之成为A股历史上的罕见案例。

  两大巨头

  争夺优质资源

  根据上交所的监管工作函,伊泰B股要约和金帝石油要约分别使用不同的申报代码和申报简称,具有不同的收购价格、收购比例上下限和起始日期。鉴于竞争要约事项将对投资者决策和合法权益产生重大影响,上交所对公司提出监管要求,督促公司在竞争要约收购推进过程中,依规配合收购人履行信息披露义务,切实保障投资者权益。

  ST新潮公告显示,伊泰B股本次要约收购旨在增强上市公司股权结构稳定性并取得上市公司控制权。截至目前,伊泰B股已将本次要约收购所需最高资金总额117.92亿元全部存入指定账户作为履约保证金。

  公告显示,伊泰B股是以煤炭生产、运输、销售为基础,集铁路与煤化工为一体的大型清洁能源企业,其直属及控股的机械化煤矿共10座,同时控制铁路3条、参股铁路5条,并建成矿区公路150公里,覆盖周边主要矿区,形成生产与运输整体化运营。

  此前,怀着同样目的的金帝石油提出的要约收购价格为3.10元/股,目标收购股份占ST新潮总股本的20%,所需最高资金总额达42.16亿元,其中银行贷款融资金额不超过25亿元,剩余为自有资金,资金均已到位。

  金帝石油控股股东金帝联合控股集团有限公司(以下简称“金帝控股”)业务版图涵盖海外油气田、大宗石化贸易、国内天然气、地产开发与运营、产业投资等多个领域。金帝石油也曾表示,要约收购ST新潮是金帝控股推进国际化战略的关键一步。

  不过,两大巨头都发起要约收购,一旦最终都完成,非社会公众股比例最高将超过90%,如此一来,ST新潮恐将不满足上市条件。

  中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅在接受《证券日报》记者采访时表示,这也反映了资本对优质资源的争夺,对于ST新潮而言,如何在保护股东利益的前提下,合理应对要约收购带来的挑战和机遇,将是其未来发展的重要课题。

  对此,ST新潮管理层有关人士表示,公司管理层会积极执行相关规定,未来如何平衡产业资本的战略诉求、中小股东的权益保护以及上市公司可持续发展将成为重点。

  历史风险出清

  资本争相入局

  ST新潮是近年来A股中备受争议和关注的一家公司,特别是2019年以来,ST新潮管理层出清了“德隆系”的历史遗留风险,带领公司回归正轨,可谓“步步惊心”,也步步受到关注。截至目前,公司涉及的20余起诉讼已全部履行完法律程序,诉讼风险也已全部出清。

  同时,ST新潮管理层坚定聚焦油气主业,不断优化海外资产布局,使公司成为具备优质海外资产的国际化企业。截至目前,公司已发展成为A股唯一一家实现油气上游全产业链国际化运营的上市公司,其99%以上资产位于北美油气核心产区。

  稳健的生产经营直接体现在公司的业绩增长上。财务数据显示,2023年,ST新潮实现营业收入88.49亿元,较2018年增长85.09%;归母净利润从2018年6.01亿元大幅跃升至25.96亿元。据2024年第三季度财报,公司资产负债率已降至36.46%,货币资金储备量较五年前增长近两倍。2019年至2023年,ST新潮经营性现金流连续五年为正。

  ST新潮管理层有关人士对《证券日报》记者表示,在大半年的时间里,公司已经第三次收到要约申请报告书,这在一定程度上可以看作是市场对公司价值与未来成长确定性的“投票”。

  努曼陀罗(丽江)管理咨询合伙企业执行事务合伙人霍虹屹对《证券日报》记者表示,“ST新潮目前已是一个合法合规、浴火‘重生’的A股上市平台;同时,公司仍保留在非常规油气领域的牌照、资产与管线网络,这对于有志于布局上游资源的能源企业而言,是一张‘入场券’。”

  (文章来源:证券日报)

  芝加哥联邦储备银行行长奥斯坦·古尔斯比周日表示,他希望美国不会走向一个质疑央行在不受政治压力影响下制定货币政策能力的环境。

  古尔斯比被问及特朗普上周对美联储主席杰罗姆·鲍威尔的抨击时回应称,经济学家普遍认为,能够在不受政治干预的情况下实施货币政策的央行,会为其经济带来更好的结果。

  而对于那些缺乏这种独立性的央行,他补充道:“通胀率会更高,经济增长更慢,就业市场也更糟糕。”

  “我强烈希望我们不要陷入一个质疑货币政策独立性的环境,因为这将损害美联储的公信力,”古尔斯比表示。

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  中国港能(00931)发布公告,于2025年4月17日(联交所交易时段后),公司(作为发行人)与简博士(作为认购人)订立贷款资本化协议,据此,订约方有条件同意,认购人将认购而公司按资本化价格每股资本化股份0.195港元配发及发行合共7.18亿股资本化股份。认购人应付的所有资本化股份价格将须于完成后,透过资本化及抵销偿还金额1.4亿港元的方式结付。

  假设已发行股份总数于本公告日期至配发及发行资本化股份期间并无变动,资本化股份相当于本公告日期已发行股份总数约10.76%;及经配发及发行资本化股份扩大的已发行股份总数约9.71%。

  公司将向联交所申请批准资本化股份上市及买卖。

  日前,博时基金策划召开《东升西落·日异月殊——博时基金2025二季度策略会》系列直播,携手多家券商机构共同发声,探讨当下市场及未来展望。同时,博时基金还策划了【科技时代——2025科技投资系列圆桌线上沙龙】,聚焦中国科技突破五大主题:AI硬件、AI软件、智能驾驶、机器人、创新药,呈现产业趋势研判与投资逻辑方法。

  随着AI助力下的“第四次科技革命”曙光初现,围绕“DeepSeek与AI投资”热门话题,博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾与华泰证券电子与计算机首席分析师谢春生、博时基金首席数字官车宏原、博时基金行业研究部研究员肖达四位投研专家,通过多方视角碰撞,深入解析DeepSeek带来的AI投资机遇与挑战。

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  把握AI硬件的崛起机遇

  本次圆桌深入剖析了DeepSeek对AI大模型、AI算力、AI端侧、AI应用四大行业的重要影响——从大模型开源带来的国产替代机遇,到算力基建的长期投入;从企业级应用的效率提升,到端侧AI驱动的消费电子升级。种种迹象表明,中国AI产业正迎来战略窗口期。

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  AI大模型:开源浪潮缩短中美差距,通用与垂直领域齐头并进

  自Deep Seek推出低成本、高效率的开源大模型以来,全球AI产业格局加速重构。圆桌伊始,主持人肖瑞瑾指出,Deep Seek的快速迭代不仅提振了国内投资者信心,更将中美人工智能大模型技术差距缩短至约三个月。

  华泰证券谢春生表示,在算力资源受限的背景下,中国大模型厂商展现出了超预期的迭代能力,对中国大模型厂商的长期竞争力有充分信心。以Deep Seek为例,其模型迭代能力已接近美国一线水平,并通过与国产芯片的适配,逐步实现模型训练与英伟达GPU的解耦,形成“算力-模型-应用-终端”全链条闭环。他进一步分析,未来全球大模型发展将呈现两大趋势:

  训练重心从“预训练”转向“后训练”:Open AI等厂商已开始探索后训练优化路径,预训练的ScalingLaw(规模定律)面临瓶颈。

  通用与垂直大模型齐头并进:用户和数据是构建通用大模型、垂直大模型的核心壁垒,基于用户衍生的生态所沉淀的数据,会成为大模型进一步迭代的核心要素。未来会看到通用大模型和垂类大模型齐头并进,在不同方向有新的进展。

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  国产算力:短期受限,长期可期

  针对算力问题,博时基金行业研究部研究员肖达指出,当前DeepSeek与国产算力适配情况不错,但制造算力芯片所需要的先进半导体制程国产能力不足。算力芯片通常需要使用7nm以下工艺制程,但所需的EUV光刻机目前被海外禁运,同时与之相关的其他关键设备、材料和工艺能力距离海外厂商仍有显著差距。

  不过,随着国内光刻机技术突破及定制化芯片开发,国产算力有望在未来3-5年缩小差距。他特别提到,2025年国内AI基础设施资本支出计划近5000亿元,但相比美国前五大云厂商合计的3000亿美金规模仍有差距,需持续加大投入以应对推理需求的非线性增长。

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  AI应用:企业部署加速,AIAgent开启人机协同新时代

  企业级应用进入快车道

  博时基金首席数字官车宏原介绍,国内正处于企业快速部署DeepSeek的时期,大模型与业务流程深度结合,博时基金已率先行动大幅提升私有算力,相对去年提升了数倍。目前,国内金融、教育、法律、医疗等各个行业都在积极引入Deep Seek等国产模型,例如,在企业人力资源部门,AI可高效筛选简历数据,协助企业招聘,辅助提升企业经营效率等。但他同时指出,当前企业算力需求激增,部分行业面临算力扩容挑战,需通过资源池管理、推理加速等技术优化应对瓶颈。

  AIAgent的潜力与边界

  针对近期热门的AIAgent(智能体),车宏原认为类似Manus的AIAgent已在专题研究、报告撰写、软件开发、智能助理等场景中达到了较好的效果,但受限于底层大模型的幻觉风险与黑箱等问题,某些场景下甚至可能放大缺陷,因此在使用AIAgent的过程中离不开人类的判断和决策。他预测,未来AIAgent将分化为通用型与专业型两类,前者由大模型厂商主导,后者则依赖行业生态构建,形成“共生共存”的竞争格局。

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  AI端侧:硬件升级周期,消费电子产业链迎新机遇

  端侧AI普及加速

  主持人、博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾在总结中指出,除了AI企业应用如雨后春笋般普及外,我们也留意到AI正在走向端侧,即走向我们每天使用的智能手机、平板电脑、个人PC以及耳机、手表等IOT设备——端侧AI正从概念走向现实。通过模型蒸馏技术,DeepSeek的7B参数小模型已可在笔记本电脑流畅运行,未来更小模型将适配手机、耳机等设备,实现实时翻译、环境感知、智能生活助理等功能。

  硬件升级与产业链受益

  端侧AI对本地算力需求有限,但复杂任务仍需云端协同。肖瑞瑾预测,为提升用户体验,AI端侧等有望迎来硬件升级周期,国内消费电子产业链(芯片、零组件、组装)及AI原生应用开发商将显著受益。此外,中美在端侧AI领域技术差距较小,中国凭借完善的消费电子产业链,有望赶上差距,推动移动互联网时代走向真正的原生AI应用时代。

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