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滁州市(全椒县、天长市、明光市、琅琊区、来安县、南谯区、定远县、凤阳县)








徐州市(邳州市、云龙区、新沂市、鼓楼区、铜山区、睢宁县、丰县、贾汪区、泉山区、沛县)








平顶山市(新华区、叶县、汝州市、舞钢市、石龙区、鲁山县、湛河区、郏县、卫东区、宝丰县)








桂林市(七星区、兴安县、阳朔县、资源县、全州县、灌阳县、荔浦市、灵川县、龙胜各族自治县、叠彩区、永福县、秀峰区、象山区、雁山区、临桂区、平乐县、恭城瑶族自治县)  乌鲁木齐市(天山区、沙依巴克区、新市区、水磨沟区、头屯河区、米东区、乌鲁木齐县、达坂城区)








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








南通市(崇川区、通州区、海门区、启东市、如皋市、海安市、如东县)








梧州市(蒙山县、苍梧县、长洲区、万秀区、岑溪市、藤县、龙圩区)








喀什地区(莎车县、英吉沙县、巴楚县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、泽普县、疏勒县、麦盖提县、伽师县、叶城县、岳普湖县)  衡水市(深州市、武邑县、安平县、桃城区、冀州区、阜城县、故城县、枣强县、武强县、景县、饶阳县)








汕头市(潮阳区、潮南区、金平区、南澳县、澄海区、龙湖区、濠江区)








惠州市(惠阳区、惠东县、博罗县、惠城区、龙门县)








厦门市(思明区、海沧区、集美区、湖里区、翔安区、同安区)








淄博市(临淄区、张店区、博山区、桓台县、周村区、淄川区、沂源县、高青县)








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








玉溪市(峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、华宁县、江川区、澄江市、通海县、红塔区、易门县)








阿克苏地区(沙雅县、乌什县、阿瓦提县、温宿县、新和县、库车市、拜城县、阿克苏市、柯坪县)








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








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








汕尾市(海丰县、陆丰市、陆河县、城区)








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








沧州市(海兴县、肃宁县、运河区、孟村回族自治县、献县、泊头市、南皮县、任丘市、青县、吴桥县、盐山县、河间市、黄骅市、新华区、沧县、东光县)








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








黑河市(孙吴县、五大连池市、逊克县、北安市、爱辉区、嫩江市)








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








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








陇南市(西和县、成县、两当县、宕昌县、武都区、徽县、康县、礼县、文县)








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








常德市(武陵区、津市市、安乡县、澧县、汉寿县、临澧县、鼎城区、桃源县、石门县)
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吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市)








凉山彝族自治州(布拖县、喜德县、普格县、会东县、冕宁县、雷波县、西昌市、金阳县、木里藏族自治县、盐源县、美姑县、甘洛县、越西县、会理市、德昌县、昭觉县、宁南县)








三明市(三元区、大田县、沙县区、尤溪县、宁化县、泰宁县、明溪县、将乐县、永安市、清流县、建宁县)








晋城市(城区、泽州县、高平市、阳城县、陵川县、沁水县)  牡丹江市(东宁市、绥芬河市、阳明区、海林市、东安区、爱民区、宁安市、西安区、穆棱市、林口县)








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








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








大庆市(肇源县、大同区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、龙凤区、肇州县、让胡路区、林甸县)贺州市(平桂区、八步区、富川瑶族自治县、钟山县、昭平县)








宁波市(鄞州区、余姚市、象山县、慈溪市、江北区、奉化区、镇海区、北仑区、海曙区、宁海县)  黄山市(屯溪区、休宁县、黄山区、祁门县、黟县、歙县、徽州区)








遂宁市(船山区、射洪市、蓬溪县、大英县、安居区)








肇庆市(怀集县、鼎湖区、封开县、广宁县、端州区、高要区、德庆县、四会市)








白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、江源区、靖宇县、临江市、浑江区)黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、岑巩县、天柱县、从江县、台江县、施秉县、剑河县、镇远县、凯里市、三穗县、锦屏县、黎平县、榕江县、黄平县、麻江县、雷山县)








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








滨州市(滨城区、博兴县、邹平市、惠民县、无棣县、阳信县、沾化区)








江门市(恩平市、蓬江区、江海区、台山市、开平市、鹤山市、新会区)








黄石市(阳新县、黄石港区、铁山区、西塞山区、下陆区、大冶市)








深圳市(光明区、盐田区、宝安区、龙岗区、福田区、南山区、坪山区、罗湖区、龙华区)








红河哈尼族彝族自治州(石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、元阳县、河口瑶族自治县、弥勒市、绿春县、泸西县、红河县、建水县、屏边苗族自治县、蒙自市、开远市)








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








乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)








鄂尔多斯市(鄂托克旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、乌审旗、康巴什区、达拉特旗、鄂托克前旗、东胜区、杭锦旗)








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








南阳市(南召县、镇平县、新野县、内乡县、卧龙区、唐河县、宛城区、西峡县、社旗县、桐柏县、邓州市、淅川县、方城县)








广西壮族自治区








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








临汾市(蒲县、尧都区、曲沃县、浮山县、襄汾县、大宁县、永和县、翼城县、侯马市、吉县、古县、洪洞县、霍州市、乡宁县、安泽县、隰县、汾西县)








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








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

  此前的2024年12月4日,华铁股份(原*ST华铁,现证券简称为“R通达1”)公告收到中国证监会出具的《行政处罚决定书》。华铁股份虽然已经退市,但部分股民或许存在索赔机会。

  北京市盈科(深圳)律师事务所徐劲律师(执业证号14403200610948623)认为,根据证券虚假陈述新司法解释,已明确取消前置程序,投资者因上市公司虚假陈述导致损失,可以向有管辖权的法院提起民事赔偿诉讼以维护自己的合法权益,可索赔损失范围包括投资差额损失、印花税及佣金损失。

  暂定索赔条件:

  在2019年4月26日至2023年4月28日之间买入,并且在2023年4月29日以后卖出或继续持有而亏损的投资者(最终以法院判决为准)。

  投资者应准备下列材料:身份证复印件,证券账户开户信息确认单(原件加盖证券公司营业部印章),证券交易记录流水(从首次买入该股票至今并加盖证券公司营业部印章,有库存股的要打印出库存股)。

  (本文由北京市盈科(深圳)律师事务所徐劲律师(执业证号14403200610948623)供稿,不代表新浪财经的立场。徐劲律师擅长在上市公司虚假陈述案件中为股民维权索赔,执业十余年来,曾代理投资者起诉多家上市公司成功索赔。)

  4月17日,一张房产中介公司给银行开会,ppt展示考核内容的信息开始在网上流传。

  从照片中,可以看到,给银行客户经理的评价体系:指标,权重,指标口径,赋分规则等等,还给客户经理搞排名。

  据说这家房产中介垄断了当地的二手房业务,会上让各个行去的领导致辞。

  以前是中介求着银行早点放款,现在是银行求着中介给点业务。

  这年头,银行营业网点员工的工作强度和竞争压力近年来显著加剧,基层员工不但承担拉存款任务,现在还有信用卡、理财产品、保险等各种各样的营销指标,即使非营销岗位也被要求参与产品推销。绩效工资完全依赖业务量和营销成果,未达标还可能扣减岗位工资。

  看来时代确实变了,谁掌控了流量,掌控了业务,谁就是大爷啊。

  不过,可苦了银行网点的基层员工。

  导语:

  如果说OpenAI的ChatGPT叩响了大模型技术奇点之门,那么国产大模型DeepSeek的诞生,正式拉开了智能时代的应用革命。

  “DeepSeek的低成本、高性能给大规模应用落地带来了契机。”猿辅导集团副总裁王向东说,

  “因材施教”是从孔子时代就提出的教育理想,但这样的供给一直十分稀缺。DeepSeek提供了最后一块技术拼图,起决定作用的还有天量数据与行业认知。

  AI“类真人一对一辅导”也是猿辅导集团对个性化教育终极形态的思考。当教育行业还在争论AI能否替代教师时,拥有十余年教育数据沉淀的猿辅导集团,已通过教育AI撬动教育供给侧革命。

  2025年4月15日,猿辅导集团发布小猿AI,这是国内首个专为中小学生打造的教育AI,同时发布覆盖家校两端的“软件应用+智能终端+通识课程”三位一体解决方案,涵盖小猿AIApp、小猿AI学习机及飞象星球人工智能通识课,系统性回应大模型时代教育AI的发展命题。

  其中,最引人关注的是小猿AI学习机。

  再造教育硬件新物种

  过去的2024年,被称为“AI学习机元年”。在这一年中,猿辅导集团在学习平板市场上,并没有学习机产品,只有一款销量位居学习平板类单品第一的“小猿学练机”。

  学练机,也是猿辅导创造的“新物种”。

  猿辅导集团副总裁王向东一直在探索更好的数字化学习方式。“走向未来,我们认为应该能有一个设备,作为更好的载体,把我们的综合能力系统性地呈现给用户,提供综合一体化的学习产品。我们一直觉得教育是有终极形态的,大概率会是类真人的一对一。”

  在这种认知下,2023年,基于当时的技术条件和供应链能力,猿辅导集团发布了小猿学练机,创新的在学习机之外,开创一个全新品类。小猿学练机一经推出,立刻成为爆品,其他厂商纷纷跟风模仿。

  同样基于这样的认知,2025年,猿辅导集团发布了首款学习机——小猿AI学习机,继续向王向东理想中的“终极形态”前进。

  从外观上看,小猿AI学习机也可以称之为“新物种”。小猿AI学习机创新融合学习机和智能基座,呈现双使用形态。单独使用时,它是一款便携式学习平板,组合使用,则是一个AI伴学机器人。

  和小猿学练机对护眼墨水屏的坚持一脉相承,小猿系列产品都深知家长学生对于护眼需求的重视,这款学习平板搭配的13英寸超清原画屏,是行业首个通过莱茵全局护眼3.0认证的屏幕。

  而搭上智能基座,它就瞬间成为了一款伴学机器人。据介绍,这款智能基座有三个主要功能:一是当调用学习机前置摄像头时能自动调节角度拍照,还能给学习机充电;二是内置打印机,方便学生打印以及在屏幕和纸笔之间的切换;三是拥有更丰富的“情感交互”能力。

  打印功能暗含着小猿一脉相承对“练”的注重。“我们构想这款学习机时就希望它能还原一个比较沉浸的学习状态,某些轻学习场景在机上完成,重学习场景打印出来在纸上完成,并且机上学习与纸上学习的交互要尽可能更自然。”小猿智能硬件市场负责人张兰璞说。

  智能基座可以让这款伴学机器人成为一位“虚拟老师”,可以通过他的眼睛、耳朵观察孩子的学习状况,通过嘴巴手势,传递知识和给孩子鼓励。作为眼睛的摄像头能记录学习中的细节:做题时停顿了多久、思考时是否皱眉,这些学情数据准确反映了学生的薄弱点,如公式未掌握,或者解题思路有偏差。作为耳朵的听筒能通过声音,听到学生反馈时,感受到他是否自信,根据情况,并通过手势、动作比如点头摇头,以及语言给学生鼓励。

  在教育中,一对一老师也担负着识别学生情绪,给予良好学习氛围的作用,对教育心理的重视一直在被提高,虚拟教师也需要向这一点靠近。尝试和大模型陪伴类产品聊过天的人都有感受,AI对于情绪的识别和抚慰很多时候比真人都更有用。在AI加持下,语音智能学伴机器人通过麦克风“嘴巴”,有了为孩子提供情绪价值和情感陪伴的可能。体验过程中可以看到,它能够实现情绪识别,具备动态音色调节和20种AI交互表情,并能对厌学/霸凌关键词进行预警。

  为了不让痛砸珍妮机的历史再次上演,很多家长希望AI能从娃娃抓起,其实一款学伴机器人,或许就能帮着这一代AI原住民,甚至比成年人更丝滑地进入AI时代。

  虚拟教师的“大脑”如何运转?

  如何实现真正一对一的“虚拟教师”?背后的动作值得拆解。

  正如猿辅导集团副总裁王向东在发布会上所强调的:“教育不是信息的无序狂欢,而是认知的精密手术。”大模型在教育场景的应用,需解决的核心问题是安全、精准、专业。小猿AI正是猿辅导集团为了解决这些问题,推出的首个专为中小学生打造的教育AI。

  小猿AI通过自研的猿力大模型+DeepSeek双轮驱动,解决了持续困扰通用大模型应用的幻觉等问题。其中,DeepSeek实现深度思考与错因分析,推动大模型AI能力全面进化;猿力大模型保障技术回归教育本质,进行信息安全过滤,保障实时认知对齐,并以孩子更易接受的形式呈现,为学习机加上“双大脑”。

  “小猿AI首先是守门员的角色。我们会测试各种各样大模型,当我们认为大模型产品还不稳定,就不会提供给用户。”王向东坦言。“基座是高质量数据集,在保障底线安全的情况下防护设置,我们要做保障,做兜底;其次是产品内容的专业性,规避大模型在知识传授领域中的幻觉,就是我们给它一个基于专业数据集下的内容回答,在这些知识范围内你知道正确答案是什么。”

  小猿AI学习机不是只接入大模型接口,也不是一味地堆砌功能,而是落到学习场景中,对整个体系的改造,打通了校内家庭、线上线下所有学习场景,全面提供优化方案,第一个实现“Al全流程辅助学习”。

  打开这台AI学习机,不难看出,整个体系都是参照一对一老师教学的逻辑进行架构的。

  像优秀教师的教学流程一样,小猿AI学习机打造了“诊-学-练”闭环流程,为孩子提供更流畅的个性化学习体验。

  传统学习机的学情诊断大多依赖系统出题、做题等环节,而小猿新一代AI学习机则支持拍照批量上传过往作业和试卷,系统集中进行“审阅”与“诊断”,从而提供以更便捷的方式提供更准确的学情诊断。此外,小猿AI学习机的学情诊断贯穿孩子学习的每一个环节,不仅包含孩子平时的练习,也覆盖孩子上课过程中的互动答疑内容。

  针对写作业这个家长学生最大的痛点,小猿独家研发了作业辅导系统。在小猿AI学习机的首屏,“今日作业”板块占据了超过一半的屏幕。

  体验发现,这套作业辅导系统对学生和家长都非常友好,界面清晰简单易上手。作为学生,可以用学习机拍下自己抄写的作业要求,即使是歪扭不清晰的字迹,识别率依然很高。作为家长,可以通过手机APP向学习机同步老师在微信群布置的作业,或者其他学习任务,如“每日一练”等。

  “今日作业”作为这个家庭作业辅导系统的起点,顺畅衔接学习流程的各个环节。可以智能分析、拆解各科作业,个性化制定科学完成方案,使孩子能一键进入学习状态,避免了查找学习功能和学习内容对学习状态的干扰。

  发布前的一次测试中,几十名一线老师对小猿AI的1对1讲解进行评分,看是否和真人老师的讲解思路一致。这次测试,小猿AI得到了90分。这说明,小猿AI的能力已经接近真人教师。

  一场教育领域的供给侧改革

  其实AI学习机领域,早已酣战。

  不过,教育AI不只是参数与速度的比拼,更是对教育本质理解的较量。大模型飞速迭代,DeepSeek已经把低成本高效率的基础设施搭建出来,在此之上,就要看垂直教育领域的基础设施能力,以及产品化的情况如何。

  行业内已开始暗自较量,此时主动做颠覆的引领者,是一个教育科技集团的使命。

  王向东说到,“早期学习机的核心学习模式是路径和目标规划好了,人配合它往前走。而现在转变为‘在持续交互中,根据不断输入的数据,动态调整学习路径和目标’。”

  即真正的“因材施教”。

  AI学习机其实已经历了三个发展阶段。王向东坦言,学习机最早其实是平板形态加教育内容的堆砌。第二个阶段,是从2020年开始,出现早期的“AI学习机”,基于知识图谱,为学生实现单点能力的查漏补缺,更多是课程系统叠加工具软件,难以实现真正的一体化智能服务。如今AI拥有推理能力,能真正理解学习过程、作出个性化引导,才算真正迈入“名副其实”的AI学习机时代。

  在新时代,如前文所述,对教育的认知能力与天量数据,是拼图中,更重要的因子。

  作为一家沉浸教育科技领域十余年的头部公司,猿辅导集团拥有的数据,量大,且无法被复制。

  猿辅导有着庞大的资源库,包括超15亿题目、10万套试卷、10000+知识点等。在此基础上,可以让大模型做到先确定正确答案,再根据答案完成推理。

  除了自有内容资源库,猿辅导还有着庞大的,且有一定排他性的权威内容库,包括教材、教辅、图书等。这些高质量数据集可以保障大模型不出现幻觉。

  此外,重要的是猿辅导集团还拥有300亿条+学情数据,这些学习和行为大数据,让小猿AI能足够了解名师的教育方法、学生学习目的,这可以让大模型完成关键的“错因分析”。

  早在2014年,猿辅导设立了行业内第一个AILab,至今投入已超过百亿元。2021年,行业政策环境剧变,在线学科培训,也就是“大班课”从猿辅导剥离。不过,立足于AILab之上,斑马、小猿口算、小猿搜题等AI应用产品被不断优化,也有新孵化的小猿学练机这样引发同行跟风的爆品。

  这些国民级教育应用产品,例如小猿学练机、小猿口算、斑马AI学等,可以让小猿AI快速占领场景,进而积累更多的数据,迭代技术内核。

  “机会是留给有准备的人的”是一句简单的道理,猿辅导在教育领域的深耕、对技术的投入和对未来的认知都组成了这份准备,也自然是最有机会的那一个。如果说大模型能力提供了一场生产力革命,那么猿辅导集团由此开始,正带来一场教育领域的供给侧改革。

  结语:这是属于认知能力的“魔法时间”

  在iPhone诞生之前,通信行业内,没人想过技术早已成熟,可以实现用手指来操作的触屏智能手机,那才是用户想要的。

  限制诺基亚们的,是认知能力。

  正如之前的学习机市场,大部分玩家的想法是看看什么好卖,结合自己的资源,做个差不多的产品去卖。而猿辅导不同,做了个学练机,直到时机成熟,才拿出AI学习机。王向东的逻辑是,“它”应该是什么样子的,基于技术限制,现在能提供什么产品,能解决什么问题,未来该如何去做。一切清清楚楚,这就是认知能力。

  AI风潮下,所有玩家都在搞AI,但认知能力不同决定了一件事,有的玩家是跟风,有的玩家是创造。技术领先者靠大模型建立壁垒,资源整合者用生态绑定用户,低价玩家以规模换生存。短期看,价格战和营销战仍将持续,长期来看,具备核心技术壁垒、优质内容整合能力及全渠道覆盖的企业才能拥有突围的可能性。也只是可能,因为,现在是认知能力的“魔法时间”。

4月23日,万众瞩目的上海车展将拉开大幕。

在新能源车激烈厮杀的今天,国内最著名的车展盛会,将吸引众多车企、媒体、供应商、消费者的目光。

哪款车型在车展引发更多的关注与欢呼,相关车企的股价就越可能上涨。

笔者问DeepSeek,2025年的上海车展中,哪些车型热度会比较高,将对相关车企股价产生多大影响?

DeepSeek是这样回答的。

一、预计高热度车型及对应车企

比亚迪(A股:002594;港股:01211)

腾势全新跑车:作为比亚迪高端品牌,该车型搭载三电机或水平对置发动机,性能对标保时捷911,设计上采用无框车门和溜背造型,预计将吸引大量关注。

仰望U8后续车型:作为比亚迪百万级豪华车系的延续,其技术突破(如易四方平台)可能进一步巩固品牌高端形象。

潜在影响:若市场对技术突破和高端化认可度高,比亚迪股价可能延续2020年以来的估值逻辑,短期催化上涨,但需警惕估值体系切换风险(传统消费与科技股逻辑冲突)。

上汽集团(A股:600104)

全固态电池“光启电池”:能量密度达400Wh/kg,安全性显著提升,2027年落地计划提前预热,叠加与华为合作的“尚界”品牌首秀,技术展示或成焦点。

荣威/MG智能车型:搭载地平线J6E智驾平台,主攻高阶智能驾驶市场。

潜在影响:固态电池技术突破可能提升市场对其新能源转型的信心,叠加欧洲出口政策利好(关税豁免),股价或迎阶段性反弹。

吉利汽车(港股:00175)

极氪9X:搭载L3级智驾解决方案,定位高端纯电市场,技术下沉至20万元以下车型的策略可能扩大市场份额。

潜在影响:智能化能力提升或推动估值向科技股靠拢,但需关注其与比亚迪、新势力的竞争格局变化。

长城汽车(A股:601633;港股:02333)

枭龙Max:配备CoffeePilotPlus智驾系统,混动技术Hi4四驱电混技术进一步优化能效。

潜在影响:混动技术优势若获市场认可,或缓解市场对其纯电转型缓慢的担忧,股价或现短期修复。

小米集团(港股:01810)

SU7全系车型:尽管SUV车型YU7因智驾事件延迟缺席,但SU7作为首款量产车的持续曝光仍将维持热度。

潜在影响:市场或对其造车进展持观望态度,若智驾问题解决不及预期,股价可能承压。

小鹏(美股:XPEV;港股:09868)

图灵AI智驾系统升级版G7车型发布,智能化体验为核心卖点。

理想(美股:LI;港股:02015)

i8纯电车型拓展产品线,补足纯电短板。

潜在影响:技术迭代能力将成为估值关键,若新品订单超预期,股价或复制2020年新势力上涨行情。

奔驰CLA纯电版(北京汽车,港股:01958)

800V架构、93%能量转化效率及792公里续航,技术参数领先。

潜在影响:若国产化进程加速,北京汽车或受益于豪华电动车市场增长,但需警惕其自主品牌竞争力不足的长期风险。

二、历年上海车展期间车企股价表现

2020年:特斯拉及蔚小理股价暴涨,比亚迪A股年内涨幅超300%,资金面与情绪面共振推高估值,反映市场对电动化趋势的狂热。

2023年:比亚迪仰望U8引爆车展,但汽车股整体低迷,估值体系冲突(传统消费与科技逻辑)导致股价与基本面背离。

规律总结:

短期催化:重磅技术发布或订单超预期可能推动股价上涨,但持续性依赖后续交付数据。

长期分化:具备核心技术(如智能化、电池)的车企更易获得估值溢价,合资品牌若转型缓慢则可能长期承压。

三、2025年车展对股价的潜在影响路径

技术突破驱动估值重构:固态电池(上汽)、800V架构(奔驰)等前沿技术若获认可,相关车企或获科技股估值溢价。

政策与出口利好:中欧电动车关税协议落地,上汽、比亚迪等出口主力车企利润预期改善。

风险点:若新品发布不及预期或智驾事故发酵(如小米),可能导致短期股价回调。

总结

2025年上海车展的热点将集中于智能化、固态电池、高端性能车三大领域,比亚迪、上汽、吉利等头部自主品牌及新势力或成最大赢家。股价表现上,具备技术稀缺性的车企可能复制2020年估值扩张逻辑,而转型缓慢的合资品牌或进一步承压。投资者需关注车展后订单数据及技术落地进展,以判断行情持续性。

(以上观点,仅供参考。)

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