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克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区)








阜阳市(太和县、临泉县、颍东区、阜南县、颍州区、颍泉区、界首市、颍上县)








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








松原市(宁江区、长岭县、乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县)  那曲市(班戈县、申扎县、安多县、尼玛县、索县、双湖县、巴青县、嘉黎县、色尼区、聂荣县、比如县)








恩施土家族苗族自治州(恩施市、利川市、来凤县、宣恩县、鹤峰县、巴东县、建始县、咸丰县)








荆门市(钟祥市、掇刀区、京山市、东宝区、沙洋县)








大庆市(让胡路区、萨尔图区、林甸县、肇源县、红岗区、大同区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县)








湛江市(徐闻县、廉江市、坡头区、霞山区、麻章区、雷州市、遂溪县、赤坎区、吴川市)  崇左市(扶绥县、凭祥市、宁明县、龙州县、江州区、大新县、天等县)








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








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








潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)








广元市(昭化区、利州区、旺苍县、青川县、朝天区、苍溪县、剑阁县)








信阳市(新县、固始县、息县、平桥区、潢川县、罗山县、淮滨县、商城县、光山县、浉河区)








阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)








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








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








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








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








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








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








防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)








辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)








兰州市(城关区、榆中县、红古区、七里河区、永登县、西固区、皋兰县、安宁区)








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








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








北海市(海城区、铁山港区、合浦县、银海区)








阿坝藏族羌族自治州(黑水县、小金县、汶川县、阿坝县、松潘县、马尔康市、壤塘县、茂县、若尔盖县、金川县、九寨沟县、理县、红原县)
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淄博市(博山区、桓台县、临淄区、淄川区、张店区、周村区、高青县、沂源县)








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








珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)








温州市(平阳县、乐清市、永嘉县、文成县、洞头区、苍南县、鹿城区、龙湾区、龙港市、瓯海区、泰顺县、瑞安市)  六安市(舒城县、叶集区、裕安区、霍邱县、金寨县、霍山县、金安区)








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








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








曲靖市(富源县、师宗县、罗平县、会泽县、马龙区、沾益区、陆良县、麒麟区、宣威市)淮南市(大通区、田家庵区、八公山区、凤台县、谢家集区、潘集区、寿县)








乐山市(峨边彝族自治县、金口河区、沐川县、五通桥区、井研县、犍为县、市中区、夹江县、沙湾区、马边彝族自治县、峨眉山市)  齐齐哈尔市(富裕县、拜泉县、克东县、昂昂溪区、龙沙区、甘南县、克山县、龙江县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、建华区、碾子山区、依安县、泰来县、讷河市)








自贡市(富顺县、大安区、自流井区、贡井区、荣县、沿滩区)








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








中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)








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








海东市(化隆回族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县)








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








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








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








果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、甘德县、玛多县、班玛县、达日县)








达州市(通川区、开江县、达川区、渠县、大竹县、宣汉县、万源市)








杭州市(萧山区、临平区、建德市、桐庐县、拱墅区、淳安县、余杭区、西湖区、钱塘区、上城区、临安区、富阳区、滨江区)








中山市








内蒙古自治区








玉树藏族自治州(称多县、杂多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县、治多县)








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








昆明市(呈贡区、盘龙区、嵩明县、官渡区、富民县、晋宁区、安宁市、宜良县、寻甸回族彝族自治县、五华区、石林彝族自治县、东川区、西山区、禄劝彝族苗族自治县)








钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)








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








秦皇岛市(青龙满族自治县、海港区、山海关区、卢龙县、抚宁区、昌黎县、北戴河区)

  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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