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清远市(连州市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、佛冈县、英德市、清新区、清城区、阳山县)

广西壮族自治区

淮北市(相山区、濉溪县、烈山区、杜集区)

武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)  新乡市(获嘉县、长垣市、牧野区、原阳县、卫辉市、凤泉区、延津县、封丘县、红旗区、卫滨区、辉县市、新乡县)

新余市(渝水区、分宜县)

贵港市(港南区、平南县、覃塘区、桂平市、港北区)

双鸭山市(集贤县、四方台区、尖山区、宝清县、宝山区、岭东区、饶河县、友谊县)

赣州市(大余县、兴国县、崇义县、于都县、上犹县、瑞金市、定南县、宁都县、安远县、龙南市、会昌县、全南县、石城县、赣县区、南康区、寻乌县、信丰县、章贡区)  荆州市(公安县、松滋市、江陵县、石首市、洪湖市、荆州区、沙市区、监利市)

南通市(海安市、如东县、如皋市、海门区、启东市、崇川区、通州区)

中山市

黄冈市(黄梅县、武穴市、麻城市、团风县、红安县、罗田县、英山县、浠水县、蕲春县、黄州区)

庆阳市(宁县、正宁县、合水县、华池县、西峰区、环县、镇原县、庆城县)

拉萨市(林周县、尼木县、达孜区、堆龙德庆区、城关区、当雄县、墨竹工卡县、曲水县)

十堰市(茅箭区、竹山县、张湾区、丹江口市、房县、郧阳区、竹溪县、郧西县)

武汉市(黄陂区、青山区、新洲区、蔡甸区、洪山区、江夏区、硚口区、汉阳区、江岸区、武昌区、东西湖区、汉南区、江汉区)

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、若尔盖县、小金县、红原县、阿坝县、理县、松潘县、九寨沟县、茂县、汶川县、马尔康市、壤塘县、金川县)

昌吉回族自治州(奇台县、昌吉市、呼图壁县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、阜康市)

滁州市(定远县、全椒县、琅琊区、凤阳县、天长市、南谯区、来安县、明光市)

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

淄博市(淄川区、临淄区、张店区、博山区、周村区、桓台县、高青县、沂源县)

玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、治多县、玉树市、曲麻莱县、杂多县)

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

邵阳市(北塔区、大祥区、双清区、洞口县、邵东市、隆回县、绥宁县、城步苗族自治县、邵阳县、新邵县、武冈市、新宁县)

宁夏回族自治区

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

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

鞍山市(铁西区、立山区、千山区、台安县、海城市、铁东区、岫岩满族自治县)

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铁岭市(昌图县、清河区、西丰县、银州区、调兵山市、开原市、铁岭县)

重庆市(城口县、铜梁区、武隆区、彭水苗族土家族自治县、荣昌区、永川区、万州区、北碚区、渝北区、巴南区、南岸区、垫江县、渝中区、开州区、奉节县、江北区、黔江区、大足区、忠县、合川区、綦江区、涪陵区、丰都县、云阳县、璧山区、南川区、秀山土家族苗族自治县、大渡口区、长寿区、梁平区、石柱土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县、巫山县、九龙坡区、潼南区、江津区、沙坪坝区、巫溪县)

济源市

德州市(平原县、乐陵市、临邑县、德城区、庆云县、陵城区、齐河县、宁津县、武城县、禹城市、夏津县)  襄阳市(襄州区、枣阳市、南漳县、襄城区、谷城县、老河口市、宜城市、樊城区、保康县)

宜春市(袁州区、丰城市、樟树市、铜鼓县、高安市、宜丰县、奉新县、靖安县、万载县、上高县)

临汾市(汾西县、吉县、浮山县、翼城县、霍州市、襄汾县、永和县、洪洞县、大宁县、曲沃县、尧都区、侯马市、安泽县、蒲县、隰县、古县、乡宁县)

聊城市(东阿县、冠县、高唐县、茌平区、阳谷县、临清市、东昌府区、莘县)巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、博湖县、若羌县、和硕县、且末县、和静县、尉犁县、焉耆回族自治县、库尔勒市)

辽阳市(白塔区、太子河区、文圣区、灯塔市、弓长岭区、宏伟区、辽阳县)  吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

金昌市(永昌县、金川区)

固原市(彭阳县、泾源县、西吉县、隆德县、原州区)

黄石市(黄石港区、下陆区、阳新县、西塞山区、铁山区、大冶市)青岛市(莱西市、市南区、即墨区、李沧区、胶州市、城阳区、平度市、黄岛区、崂山区、市北区)

攀枝花市(盐边县、西区、东区、米易县、仁和区)

泰州市(靖江市、姜堰区、海陵区、泰兴市、高港区、兴化市)

衢州市(江山市、常山县、龙游县、开化县、柯城区、衢江区)

阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)

松原市(乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区、扶余市)

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

台州市(温岭市、黄岩区、玉环市、椒江区、临海市、三门县、仙居县、天台县、路桥区)

承德市(承德县、鹰手营子矿区、隆化县、双滦区、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、滦平县、平泉市、兴隆县、双桥区、围场满族蒙古族自治县)

周口市(鹿邑县、沈丘县、西华县、太康县、项城市、商水县、郸城县、川汇区、淮阳区、扶沟县)

来宾市(武宣县、忻城县、象州县、合山市、金秀瑶族自治县、兴宾区)

六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)

保山市(龙陵县、隆阳区、昌宁县、施甸县、腾冲市)

焦作市(博爱县、马村区、中站区、山阳区、解放区、沁阳市、修武县、温县、孟州市、武陟县)

驻马店市(平舆县、遂平县、西平县、新蔡县、泌阳县、汝南县、确山县、驿城区、正阳县、上蔡县)

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

镇江市(句容市、京口区、丹徒区、扬中市、润州区、丹阳市)

　　当地时间4月24日，世界银行在美国华盛顿举行发展委员会第111次会议，审议通过了《就业：通往繁荣之路》报告。财政部部长、世行中国理事蓝佛安与会并发言。

　　蓝佛安表示，中方赞赏世行以促进就业为目标，为发展中国家摆脱贫困、实现共享繁荣奠定坚实基础。习近平主席指出，我们要在贸易投资、发展合作等领域增加资源投入、做强发展机构，多一些合作桥梁，少一些“小院高墙”，让越来越多发展中国家过上好日子、实现现代化。当前，贸易保护政策为全球减贫与发展事业带来了巨大风险。中方呼吁世行等国际组织倡导非歧视原则、自由贸易原则等，共同维护开放合作的国际环境。

　　中国是全球经济一体化的受益者也是贡献者，近年来中国对全球经济增长的贡献率保持在30%左右。在当前复杂外部环境下，中国将采取更加积极有为的宏观政策，推动实现全年预期增长目标，继续为全球经济带来稳定和动力。中国坚持改革开放的基本国策，已对所有建交的最不发达国家产品给予零关税待遇，并愿进一步敞开大门，与全球共享中国的超大规模市场，实现互利共赢。（总台央视记者田琪永）

　　3月末，云知声智能科技股份有限公司向港交所递交招股书，拟于香港主板IPO上市。

　　招股书信息显示，云知声成立于2012年，于2018年推出边缘交互式AI芯片UniOne系列，2023年推出拥有600亿参数的自有大语言模型山海大模型，目前主要为智慧生活、智慧医疗两大应用场景提供产品与解决方案。

　　云知声创始团队成员分别为首席执行官兼总经理黄伟、董事长兼首席技术官梁家恩、执行董事兼物联网部副总裁康恒。其中，梁家恩和黄伟均毕业于中国科学技术大学。招股书显示，云知声的三位创始成员黄伟、梁家恩、康恒共同在已发行股本总额中拥有约33.93%的权益。

　　这是云知声第三次冲击IPO，中国国际金融香港证券有限公司、海通国际资本有限公司为联席保荐人。天眼查信息显示，截至目前，公司共完成11轮融资，启明创投、高通创投、京东科技、三六零、中金资本、东方证券等曾参与融资。

　　收入持续增长应用场景拓展

　　招股书显示，根据咨询公司弗若斯特沙利文的资料，云知声是2024年中国第四大AI解决方案提供商，市场份额为0.6%。按收入计，云知声在中国生活AI解决方案排名第三，在医疗AI服务及解决方案排名第四。

　　公司收入主要来自销售AI产品及解决方案，过去三年收入逐年增长：2022年为6.01亿元，2023年为7.27亿元，2024年为9.39亿元。增长原因是业务扩展至新的垂直行业并提供更广泛的AI解决方案。

　　在生活场景方面，云知声开发了应用于深圳地铁20号线自动售票机的语音售票系统，乘客可通过语音选择目的地，提高购票效率。2022年、2023年及2024年，公司生活解决方案服务客户数量分别为373名、389名、411名，包括中国前三大保险集团、深圳地铁20号线以及厦门软件园。此外，公司通过MaaS向开发者和企业提供AI大语言模型能力，并在2022年、2023年及2024年分别向开发者和客户销售了1280万、2450万、3600万颗AI芯片。

　　在医疗领域，云知声的AI解决方案包括病历语音输入、病历质控、单一疾病质控及医疗保险支付管理，旨在提升诊疗效率。招股书介绍：“与打字输入相比，病历语音输入系统将病历输入的速度加快四至六倍；与人工审核相比，病历质控系统将质量审核所需的时间减少80%。”2024年，云知声已向166名医疗客户提供AI解决方案。

　　从产品收入明细看，过去三年，云知声生活板块的解决方案与产品营收占比在八成左右，医疗板块营收占比约两成，有逐步上升趋势。

　　2022年到2024年，云知声毛利分别为2.4亿元、2.95亿元、3.6亿元，毛利率分别为39.9%、40.5%及38.8%。同时，公司2022年到2024年三年净亏损分别为3.75亿元、3.76亿元和4.54亿元。 

　　持续投入研发经营现金流承压

　　招股书显示，云知声净亏损扩大主要由于大量研发产生的开支。

　　公司研发开支占企业经营开支主要部分。2022年、2023年、2024年，云知声研发开支分别占企业经营开支总额的65.4%、63%、67.3%。2024年，公司在行政开支同比减少的情况下，研发开支增长到3.7亿元。

　　招股书表示，研发开支增长主要由于第三方服务费用增加，用于开发适用于新场景的应用软件及升级现有产品和数据处理服务，以及云计算服务需求增加导致服务器成本及基于云服务费有所上升。

　　AI应用领域面临激烈竞争，使得企业需要持续投入支持研发工作。云知声招股书提示的风险因素中包括“我们经营所在行业具有不断变化的特点。我们未必能持续开发及创新技术并提供符合客户预期的产品及解决方案”“我们可能无法成功地与当前或未来的竞争对手竞争”等。公司表示，计划继续大力投资于研发工作。

　　此外，招股书显示，公司流动资产净额由截至2023年底的6.65亿元减少至截至2024年底的4.64亿元；净负债由2022年底的19.11亿元增加至2023年底的22.99亿元，2024年底公司净负债进一步增长到27.53亿元，主要由于赎回负债增加以及现金及现金等价物减少。

　　由于庞大的研发开支，2022年、2023年及2024年，公司的经营现金流出净额逐年增加，分别为1.66亿元、2.84亿元、3.19亿元。公司贸易应收款项周转率也影响了现金状况。

　　客户集中度高、应收账款比例高，给公司带来现金流压力。

　　招股书显示，截至2022年底、2023年底及2024年底，公司贸易应收款项分别为3.69亿元、4.11亿元、5.59亿元。公司面临与客户延迟付款及违约相关的信贷风险。

　　2022年、2023年、2024年，云知声客户数量分别为538名、555名、576名，来自最大客户的收入分别占当年度总收入的13.1%、9.3%及7.0%，来自五个最大客户的收入则分别占当年度总收入的30.8%、27.4%及26.7%。

　　公司表示：“目前预计这种情况可能会持续，直到实现更大规模的收入。”而公司未来的收入增长取决于能否开发新技术、成功将AI技术商业化、提升客户体验、有效竞争以及扩大客户群。

　　云知声表示，以真实场景数据和持续的用户反馈为指导，公司AI技术不断迭代。例如，AI语义理解的准确性从2018年的BERT前深度学习模型的88.04%提高到2019年的UniCore的91.02%，并进一步提升到2023年的山海大模型的96.07%。“这些技术进步使我们能够将我公司AI解决方案的能力从感知扩展到理解、响应和生成。”云知声表示。

　　截至2024年12月31日，云知声的AI解决方案已在多个垂直行业获得采用，包括医疗、家居、商业空间、酒店及交通。