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莆田市(仙游县、荔城区、秀屿区、城厢区、涵江区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、宁江区、乾安县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

宣城市(宁国市、泾县、绩溪县、郎溪县、广德市、宣州区、旌德县)  大连市(庄河市、金州区、西岗区、中山区、沙河口区、长海县、普兰店区、甘井子区、瓦房店市、旅顺口区)

三沙市(西沙区、南沙区)

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

聊城市(高唐县、东昌府区、冠县、莘县、茌平区、东阿县、临清市、阳谷县)

遵义市(湄潭县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、桐梓县、正安县、仁怀市、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、习水县、汇川区、余庆县、凤冈县、播州区)  鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

甘南藏族自治州(卓尼县、玛曲县、临潭县、迭部县、舟曲县、夏河县、碌曲县、合作市)

连云港市(连云区、灌南县、灌云县、赣榆区、东海县、海州区)

济宁市(梁山县、金乡县、微山县、泗水县、汶上县、兖州区、邹城市、鱼台县、任城区、嘉祥县、曲阜市)

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

洛阳市(瀍河回族区、新安县、西工区、汝阳县、老城区、偃师区、伊川县、涧西区、洛龙区、嵩县、宜阳县、洛宁县、孟津区、栾川县)

潍坊市(高密市、诸城市、坊子区、临朐县、青州市、潍城区、寿光市、昌乐县、安丘市、奎文区、昌邑市、寒亭区)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、兴海县、同德县、共和县)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

银川市(金凤区、灵武市、西夏区、兴庆区、永宁县、贺兰县)

资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)

惠州市(惠阳区、惠城区、龙门县、博罗县、惠东县)

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

沈阳市(沈河区、法库县、沈北新区、大东区、康平县、于洪区、和平区、皇姑区、苏家屯区、浑南区、新民市、铁西区、辽中区)

呼和浩特市(玉泉区、新城区、回民区、武川县、土默特左旗、托克托县、清水河县、和林格尔县、赛罕区)

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

荆州市(石首市、公安县、松滋市、荆州区、监利市、沙市区、洪湖市、江陵县)

襄阳市(老河口市、枣阳市、南漳县、谷城县、宜城市、樊城区、襄城区、襄州区、保康县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿合奇县、阿克陶县)

黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、兴仁市、望谟县、普安县、兴义市、贞丰县、册亨县、安龙县)

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中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、焉耆回族自治县、且末县、和静县、和硕县、尉犁县、轮台县、博湖县、若羌县)

丽水市(缙云县、龙泉市、景宁畲族自治县、遂昌县、云和县、莲都区、青田县、松阳县、庆元县)

武威市(天祝藏族自治县、古浪县、凉州区、民勤县)  周口市(鹿邑县、川汇区、项城市、扶沟县、郸城县、沈丘县、淮阳区、太康县、西华县、商水县)

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

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

伊春市(铁力市、伊美区、乌翠区、友好区、丰林县、南岔县、嘉荫县、大箐山县、金林区、汤旺县)临沧市(云县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、永德县、镇康县、沧源佤族自治县)

金华市(东阳市、永康市、武义县、义乌市、兰溪市、磐安县、浦江县、婺城区、金东区)  常德市(津市市、鼎城区、安乡县、临澧县、武陵区、汉寿县、石门县、桃源县、澧县)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、同心县、利通区、盐池县)

肇庆市(封开县、怀集县、端州区、德庆县、四会市、高要区、鼎湖区、广宁县)

榆林市(横山区、子洲县、定边县、佳县、神木市、榆阳区、清涧县、米脂县、绥德县、吴堡县、靖边县、府谷县)深圳市(罗湖区、宝安区、南山区、福田区、龙华区、龙岗区、盐田区、光明区、坪山区)

临夏回族自治州(东乡族自治县、和政县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、临夏县、康乐县、广河县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)

威海市(文登区、乳山市、荣成市、环翠区)

阳泉市(郊区、平定县、矿区、盂县、城区)

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

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

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

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

南通市(如皋市、海门区、海安市、通州区、启东市、崇川区、如东县)

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

株洲市(攸县、炎陵县、石峰区、渌口区、芦淞区、醴陵市、荷塘区、茶陵县、天元区)

池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)

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

阜阳市(颍州区、颍泉区、颍东区、太和县、界首市、临泉县、颍上县、阜南县)

中山市

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

　　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。