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








金昌市(永昌县、金川区)








贵港市(桂平市、覃塘区、平南县、港南区、港北区)








兰州市(城关区、西固区、七里河区、皋兰县、永登县、安宁区、榆中县、红古区)  三门峡市(卢氏县、陕州区、湖滨区、义马市、灵宝市、渑池县)








漯河市(舞阳县、郾城区、源汇区、召陵区、临颍县)








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








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








抚州市(崇仁县、黎川县、临川区、南丰县、广昌县、资溪县、乐安县、金溪县、东乡区、宜黄县、南城县)  阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)








海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)








无锡市(梁溪区、江阴市、新吴区、滨湖区、锡山区、惠山区、宜兴市)








汉中市(略阳县、宁强县、勉县、佛坪县、南郑区、留坝县、西乡县、镇巴县、汉台区、洋县、城固县)








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








黄山市(黟县、黄山区、徽州区、休宁县、歙县、屯溪区、祁门县)








天津市(河西区、静海区、滨海新区、津南区、东丽区、北辰区、河东区、红桥区、宝坻区、和平区、河北区、南开区、蓟州区、宁河区、西青区、武清区)








锦州市(古塔区、凌河区、义县、凌海市、北镇市、太和区、黑山县)








怀化市(麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、会同县、沅陵县、辰溪县、芷江侗族自治县、洪江市、中方县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、鹤城区)








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








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








随州市(随县、广水市、曾都区)








钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)








东莞市








黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)








长治市(襄垣县、平顺县、壶关县、上党区、潞城区、沁县、屯留区、沁源县、武乡县、潞州区、黎城县、长子县)








四平市(铁东区、伊通满族自治县、铁西区、梨树县、双辽市)








崇左市(扶绥县、宁明县、天等县、凭祥市、大新县、龙州县、江州区)








贺州市(八步区、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区、钟山县)








黑河市(逊克县、五大连池市、嫩江市、孙吴县、北安市、爱辉区)
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海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)








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








克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)








文山壮族苗族自治州(马关县、西畴县、麻栗坡县、砚山县、富宁县、文山市、广南县、丘北县)  乌鲁木齐市(天山区、乌鲁木齐县、头屯河区、米东区、水磨沟区、新市区、达坂城区、沙依巴克区)








保定市(顺平县、定州市、高碑店市、曲阳县、满城区、蠡县、雄县、涞水县、高阳县、莲池区、阜平县、涞源县、安新县、博野县、竞秀区、清苑区、安国市、容城县、唐县、易县、涿州市、徐水区、定兴县、望都县)








儋州市








怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)长春市(德惠市、二道区、朝阳区、双阳区、绿园区、南关区、宽城区、公主岭市、九台区、农安县、榆树市)








宜昌市(长阳土家族自治县、当阳市、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、枝江市、伍家岗区、猇亭区、夷陵区、宜都市、秭归县、西陵区、点军区)  曲靖市(宣威市、富源县、陆良县、麒麟区、罗平县、沾益区、师宗县、马龙区、会泽县)








赣州市(石城县、安远县、信丰县、崇义县、大余县、赣县区、会昌县、全南县、于都县、宁都县、章贡区、寻乌县、南康区、龙南市、兴国县、上犹县、瑞金市、定南县)








常州市(钟楼区、新北区、武进区、溧阳市、金坛区、天宁区)








昭通市(彝良县、大关县、巧家县、绥江县、永善县、鲁甸县、昭阳区、水富市、镇雄县、威信县、盐津县)宁夏回族自治区








汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)








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








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








丹东市(振兴区、东港市、振安区、宽甸满族自治县、凤城市、元宝区)








景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)








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








聊城市(东昌府区、东阿县、莘县、临清市、冠县、高唐县、阳谷县、茌平区)








克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)








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








白城市(洮南市、镇赉县、大安市、洮北区、通榆县)








朔州市(应县、怀仁市、山阴县、平鲁区、朔城区、右玉县)








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








盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)








济南市(平阴县、济阳区、天桥区、钢城区、长清区、槐荫区、历下区、历城区、莱芜区、市中区、章丘区、商河县)








广州市(花都区、番禺区、南沙区、黄埔区、天河区、越秀区、增城区、海珠区、从化区、荔湾区、白云区)








宿迁市(宿豫区、沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿城区)

  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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