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阜新市(新邱区、细河区、海州区、彰武县、阜新蒙古族自治县、清河门区、太平区)

果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、班玛县、久治县、达日县、玛多县)

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

玉溪市(红塔区、江川区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县、通海县、新平彝族傣族自治县、易门县)  克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

淄博市(高青县、桓台县、博山区、张店区、淄川区、周村区、沂源县、临淄区)

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

林芝市(察隅县、波密县、朗县、工布江达县、墨脱县、米林市、巴宜区)

云浮市(云城区、新兴县、郁南县、罗定市、云安区)  仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

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

张家界市(慈利县、桑植县、永定区、武陵源区)

黄石市(铁山区、大冶市、阳新县、下陆区、西塞山区、黄石港区)

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

河源市(连平县、源城区、紫金县、和平县、东源县、龙川县)

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

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

铁岭市(西丰县、昌图县、调兵山市、铁岭县、清河区、银州区、开原市)

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

巴彦淖尔市(五原县、乌拉特后旗、临河区、乌拉特前旗、乌拉特中旗、磴口县、杭锦后旗)

九江市(都昌县、浔阳区、湖口县、庐山市、柴桑区、修水县、濂溪区、共青城市、瑞昌市、永修县、彭泽县、德安县、武宁县)

银川市(贺兰县、西夏区、兴庆区、金凤区、永宁县、灵武市)

张家口市(万全区、康保县、阳原县、崇礼区、赤城县、桥西区、怀安县、沽源县、宣化区、桥东区、张北县、下花园区、涿鹿县、蔚县、尚义县、怀来县)

岳阳市(岳阳楼区、华容县、云溪区、汨罗市、君山区、湘阴县、平江县、岳阳县、临湘市)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、天峻县、格尔木市、都兰县、德令哈市)

嘉峪关市

遂宁市(安居区、射洪市、船山区、大英县、蓬溪县)

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

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

河池市(都安瑶族自治县、凤山县、大化瑶族自治县、金城江区、天峨县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、东兰县、南丹县、罗城仫佬族自治县、宜州区)

娄底市(冷水江市、双峰县、娄星区、新化县、涟源市)

临汾市(襄汾县、翼城县、汾西县、古县、大宁县、蒲县、隰县、浮山县、尧都区、侯马市、永和县、霍州市、曲沃县、洪洞县、安泽县、吉县、乡宁县)  淮安市(淮阴区、涟水县、清江浦区、洪泽区、淮安区、盱眙县、金湖县)

连云港市(灌云县、东海县、海州区、赣榆区、连云区、灌南县)

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

朝阳市(北票市、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县、朝阳县、双塔区)大连市(中山区、庄河市、旅顺口区、长海县、瓦房店市、西岗区、金州区、甘井子区、普兰店区、沙河口区)

葫芦岛市(绥中县、南票区、连山区、兴城市、龙港区、建昌县)  深圳市(南山区、龙岗区、龙华区、罗湖区、盐田区、福田区、宝安区、坪山区、光明区)

内江市(东兴区、市中区、资中县、威远县、隆昌市)

儋州市

三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)渭南市(合阳县、韩城市、华州区、蒲城县、富平县、白水县、临渭区、澄城县、潼关县、华阴市、大荔县)

厦门市(同安区、湖里区、海沧区、思明区、翔安区、集美区)

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

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

海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、祁连县、刚察县)

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

北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)

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

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

克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区、白碱滩区)

枣庄市(滕州市、薛城区、山亭区、市中区、台儿庄区、峄城区)

孝感市(汉川市、孝南区、安陆市、孝昌县、大悟县、应城市、云梦县)

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

晋城市(高平市、城区、阳城县、沁水县、陵川县、泽州县)

延安市(延长县、吴起县、黄龙县、延川县、黄陵县、洛川县、宝塔区、志丹县、富县、宜川县、甘泉县、安塞区、子长市)

江门市(蓬江区、新会区、江海区、鹤山市、恩平市、开平市、台山市)

泰安市(泰山区、宁阳县、新泰市、肥城市、岱岳区、东平县)

　　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。