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大理白族自治州(祥云县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、大理市、永平县、弥渡县、南涧彝族自治县、洱源县、剑川县、云龙县、宾川县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、阿克陶县、乌恰县)

盐城市(大丰区、东台市、阜宁县、射阳县、响水县、盐都区、滨海县、建湖县、亭湖区)

贺州市(平桂区、钟山县、富川瑶族自治县、昭平县、八步区)

山南市(洛扎县、错那市、扎囊县、桑日县、加查县、隆子县、曲松县、措美县、贡嘎县、乃东区、琼结县、浪卡子县)

安顺市(平坝区、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县)

崇左市(天等县、大新县、凭祥市、宁明县、江州区、扶绥县、龙州县)

雅安市(芦山县、荥经县、天全县、名山区、石棉县、雨城区、宝兴县、汉源县)

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

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、裕民县、塔城市、托里县、乌苏市、沙湾市)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)

廊坊市(固安县、安次区、广阳区、永清县、大城县、香河县、大厂回族自治县、文安县、三河市、霸州市)

牡丹江市(林口县、西安区、爱民区、东宁市、东安区、穆棱市、绥芬河市、海林市、阳明区、宁安市)

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

海口市(龙华区、秀英区、美兰区、琼山区)

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

克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区、白碱滩区)

百色市(田林县、凌云县、田阳区、田东县、靖西市、隆林各族自治县、右江区、平果市、西林县、乐业县、德保县、那坡县)

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

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

三门峡市(陕州区、渑池县、卢氏县、灵宝市、湖滨区、义马市)

佛山市(禅城区、顺德区、南海区、高明区、三水区)

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

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

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

阜阳市(颍东区、太和县、颍泉区、临泉县、界首市、阜南县、颍州区、颍上县)

眉山市(彭山区、丹棱县、青神县、东坡区、仁寿县、洪雅县)

泉州市(泉港区、永春县、南安市、洛江区、惠安县、金门县、安溪县、石狮市、德化县、丰泽区、鲤城区、晋江市)

乌鲁木齐市(新市区、天山区、米东区、水磨沟区、头屯河区、沙依巴克区、达坂城区、乌鲁木齐县)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

大同市(广灵县、阳高县、天镇县、左云县、灵丘县、云冈区、云州区、浑源县、新荣区、平城区)

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

七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)

辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)

防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)

汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

镇江市(润州区、扬中市、京口区、丹徒区、句容市、丹阳市)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

聊城市(东昌府区、阳谷县、高唐县、茌平区、冠县、临清市、莘县、东阿县)

平凉市(庄浪县、泾川县、灵台县、静宁县、崆峒区、崇信县、华亭市)

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

金昌市(永昌县、金川区)

商丘市(夏邑县、宁陵县、民权县、睢县、虞城县、梁园区、睢阳区、柘城县、永城市)

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

毕节市(赫章县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、大方县、七星关区、黔西市、纳雍县)

日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

日喀则市(仁布县、江孜县、桑珠孜区、白朗县、昂仁县、仲巴县、岗巴县、萨迦县、拉孜县、吉隆县、萨嘎县、亚东县、谢通门县、南木林县、定结县、定日县、康马县、聂拉木县)

宝鸡市(扶风县、陈仓区、凤县、渭滨区、陇县、麟游县、金台区、千阳县、凤翔区、岐山县、太白县、眉县)

抚顺市(顺城区、新宾满族自治县、清原满族自治县、抚顺县、望花区、东洲区、新抚区)

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

六安市(舒城县、叶集区、裕安区、霍邱县、金安区、霍山县、金寨县)

郑州市(惠济区、巩义市、上街区、中原区、中牟县、二七区、荥阳市、新密市、金水区、新郑市、管城回族区、登封市)

云浮市(云城区、云安区、郁南县、罗定市、新兴县)

衡阳市(珠晖区、衡东县、祁东县、蒸湘区、衡山县、石鼓区、耒阳市、衡阳县、衡南县、常宁市、南岳区、雁峰区)

儋州市

娄底市(双峰县、娄星区、新化县、冷水江市、涟源市)

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

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

昌都市(江达县、卡若区、丁青县、左贡县、洛隆县、八宿县、类乌齐县、察雅县、芒康县、贡觉县、边坝县)

湘潭市(雨湖区、湘潭县、韶山市、湘乡市、岳塘区)

淮南市(凤台县、寿县、潘集区、大通区、八公山区、谢家集区、田家庵区)

哈尔滨市(巴彦县、南岗区、通河县、道里区、方正县、五常市、呼兰区、尚志市、平房区、延寿县、松北区、依兰县、双城区、香坊区、木兰县、阿城区、宾县、道外区)

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

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

南充市(阆中市、南部县、高坪区、嘉陵区、顺庆区、仪陇县、西充县、营山县、蓬安县)

韶关市(浈江区、武江区、南雄市、乐昌市、翁源县、新丰县、始兴县、曲江区、乳源瑶族自治县、仁化县)

莆田市(仙游县、荔城区、城厢区、秀屿区、涵江区)

乐山市(夹江县、峨眉山市、市中区、马边彝族自治县、沐川县、五通桥区、犍为县、金口河区、井研县、峨边彝族自治县、沙湾区)

西宁市(城中区、大通回族土族自治县、城东区、湟源县、城北区、湟中区、城西区)

太原市(尖草坪区、阳曲县、清徐县、晋源区、小店区、杏花岭区、娄烦县、古交市、万柏林区、迎泽区)

渭南市(合阳县、大荔县、蒲城县、澄城县、华阴市、白水县、华州区、潼关县、韩城市、临渭区、富平县)

四平市(铁西区、伊通满族自治县、铁东区、双辽市、梨树县)

滨州市(邹平市、阳信县、博兴县、无棣县、惠民县、滨城区、沾化区)

盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)

张掖市(民乐县、山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区、高台县、临泽县)

汕头市(潮南区、澄海区、南澳县、濠江区、金平区、龙湖区、潮阳区)

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

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

青岛市(崂山区、城阳区、市南区、李沧区、黄岛区、市北区、莱西市、胶州市、即墨区、平度市)

河源市(和平县、连平县、东源县、紫金县、龙川县、源城区)

贵阳市(云岩区、观山湖区、清镇市、息烽县、花溪区、南明区、乌当区、白云区、修文县、开阳县)

贵港市(覃塘区、平南县、港南区、桂平市、港北区)

果洛藏族自治州(达日县、久治县、班玛县、玛多县、玛沁县、甘德县)

苏州市(昆山市、吴江区、吴中区、相城区、虎丘区、姑苏区、常熟市、张家港市、太仓市)

黄山市(屯溪区、歙县、徽州区、休宁县、黟县、祁门县、黄山区)

黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县)

本溪市(平山区、桓仁满族自治县、明山区、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县)

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

上海市(长宁区、松江区、闵行区、黄浦区、杨浦区、奉贤区、宝山区、徐汇区、嘉定区、普陀区、浦东新区、虹口区、静安区、金山区、青浦区、崇明区)

长春市(朝阳区、九台区、榆树市、南关区、公主岭市、双阳区、绿园区、宽城区、德惠市、农安县、二道区)

淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)

南通市(崇川区、通州区、如皋市、启东市、如东县、海安市、海门区)

马鞍山市(花山区、和县、当涂县、雨山区、博望区、含山县)

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

天水市(武山县、清水县、秦安县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、甘谷县)

淮安市(淮安区、盱眙县、淮阴区、涟水县、金湖县、洪泽区、清江浦区)

  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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