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荆门市(掇刀区、钟祥市、沙洋县、京山市、东宝区)

金昌市(永昌县、金川区)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

永州市(双牌县、新田县、祁阳市、冷水滩区、道县、江永县、江华瑶族自治县、零陵区、东安县、蓝山县、宁远县)  桂林市(象山区、龙胜各族自治县、平乐县、灌阳县、叠彩区、雁山区、灵川县、全州县、阳朔县、临桂区、七星区、荔浦市、兴安县、永福县、资源县、秀峰区、恭城瑶族自治县)

鹤岗市(南山区、向阳区、绥滨县、工农区、兴山区、萝北县、兴安区、东山区)

德阳市(什邡市、旌阳区、罗江区、绵竹市、中江县、广汉市)

宁夏回族自治区

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)  九江市(庐山市、柴桑区、都昌县、永修县、湖口县、德安县、共青城市、武宁县、浔阳区、彭泽县、修水县、瑞昌市、濂溪区)

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

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

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

开封市(通许县、祥符区、禹王台区、尉氏县、杞县、兰考县、鼓楼区、顺河回族区、龙亭区)

喀什地区(喀什市、泽普县、疏附县、巴楚县、叶城县、莎车县、英吉沙县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、伽师县、岳普湖县)

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

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

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

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

肇庆市(广宁县、高要区、封开县、鼎湖区、德庆县、四会市、端州区、怀集县)

五指山市(白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、东方市、文昌市、万宁市、澄迈县、临高县、乐东黎族自治县、屯昌县、昌江黎族自治县、琼海市、定安县、保亭黎族苗族自治县)

郴州市(汝城县、宜章县、桂阳县、资兴市、安仁县、桂东县、嘉禾县、临武县、苏仙区、永兴县、北湖区)

赤峰市(红山区、阿鲁科尔沁旗、松山区、翁牛特旗、元宝山区、克什克腾旗、林西县、喀喇沁旗、巴林左旗、巴林右旗、敖汉旗、宁城县)

漯河市(临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区、召陵区)

茂名市(高州市、电白区、茂南区、化州市、信宜市)

云浮市(云安区、新兴县、罗定市、郁南县、云城区)

防城港市(上思县、东兴市、防城区、港口区)

江门市(台山市、蓬江区、开平市、鹤山市、新会区、江海区、恩平市)

海北藏族自治州(海晏县、祁连县、门源回族自治县、刚察县)

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梧州市(万秀区、龙圩区、岑溪市、苍梧县、蒙山县、藤县、长洲区)

大连市(西岗区、普兰店区、旅顺口区、长海县、甘井子区、庄河市、沙河口区、中山区、瓦房店市、金州区)

黄山市(黟县、休宁县、徽州区、祁门县、歙县、黄山区、屯溪区)

齐齐哈尔市(富裕县、昂昂溪区、克山县、讷河市、泰来县、拜泉县、龙江县、龙沙区、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、建华区、克东县、碾子山区、依安县、甘南县)  淮北市(烈山区、濉溪县、相山区、杜集区)

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

文山壮族苗族自治州(西畴县、麻栗坡县、丘北县、广南县、富宁县、马关县、文山市、砚山县)

丹东市(振安区、宽甸满族自治县、元宝区、东港市、凤城市、振兴区)哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

嘉峪关市  攀枝花市(东区、米易县、西区、盐边县、仁和区)

娄底市(双峰县、涟源市、冷水江市、新化县、娄星区)

包头市(白云鄂博矿区、昆都仑区、青山区、东河区、石拐区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、九原区)

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

铁岭市(开原市、昌图县、调兵山市、西丰县、铁岭县、银州区、清河区)

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

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

上饶市(鄱阳县、婺源县、玉山县、横峰县、德兴市、广信区、信州区、余干县、万年县、广丰区、弋阳县、铅山县)

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

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

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

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

日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)

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

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

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

临沂市(罗庄区、沂水县、蒙阴县、临沭县、沂南县、河东区、兰山区、费县、平邑县、郯城县、莒南县、兰陵县)

石家庄市(晋州市、元氏县、高邑县、裕华区、平山县、赵县、无极县、辛集市、正定县、井陉县、赞皇县、行唐县、栾城区、新乐市、鹿泉区、灵寿县、深泽县、新华区、长安区、井陉矿区、桥西区、藁城区)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

　　“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）