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鹤壁市(山城区、淇县、淇滨区、浚县、鹤山区)

石河子市(图木舒克市、双河市、胡杨河市、昆玉市、白杨市、北屯市、铁门关市、五家渠市、可克达拉市、阿拉尔市、新星市)

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

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

西宁市(大通回族土族自治县、湟源县、城中区、城西区、城东区、城北区、湟中区)

雅安市(荥经县、石棉县、芦山县、雨城区、汉源县、名山区、宝兴县、天全县)

贵港市(桂平市、港南区、港北区、覃塘区、平南县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)  衡阳市(常宁市、衡山县、南岳区、雁峰区、耒阳市、蒸湘区、石鼓区、衡南县、衡阳县、衡东县、珠晖区、祁东县)

荆门市(钟祥市、掇刀区、京山市、沙洋县、东宝区)

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

太原市(清徐县、迎泽区、晋源区、古交市、阳曲县、尖草坪区、万柏林区、娄烦县、小店区、杏花岭区)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、泸溪县、永顺县、保靖县、吉首市、古丈县、龙山县、花垣县)

邯郸市(邱县、肥乡区、曲周县、丛台区、邯山区、馆陶县、大名县、鸡泽县、成安县、武安市、磁县、临漳县、峰峰矿区、永年区、涉县、复兴区、广平县、魏县)

泸州市(泸县、叙永县、龙马潭区、合江县、江阳区、纳溪区、古蔺县)

海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

三沙市(南沙区、西沙区)

河源市(和平县、源城区、东源县、连平县、龙川县、紫金县)

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

七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)

西藏自治区

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

金华市(东阳市、浦江县、磐安县、金东区、永康市、义乌市、武义县、兰溪市、婺城区)

黔南布依族苗族自治州(独山县、长顺县、罗甸县、平塘县、三都水族自治县、惠水县、福泉市、荔波县、都匀市、贵定县、瓮安县、龙里县)

内蒙古自治区

连云港市(赣榆区、灌云县、灌南县、东海县、海州区、连云区)

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

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大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

黔东南苗族侗族自治州(雷山县、丹寨县、台江县、从江县、麻江县、黎平县、锦屏县、施秉县、黄平县、榕江县、凯里市、岑巩县、镇远县、三穗县、剑河县、天柱县)

甘孜藏族自治州(九龙县、甘孜县、白玉县、理塘县、新龙县、康定市、巴塘县、丹巴县、道孚县、炉霍县、稻城县、泸定县、德格县、得荣县、色达县、雅江县、乡城县、石渠县)

忻州市(定襄县、静乐县、神池县、五台县、宁武县、忻府区、偏关县、繁峙县、岢岚县、代县、原平市、河曲县、五寨县、保德县)  盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)

江门市(台山市、新会区、开平市、恩平市、鹤山市、蓬江区、江海区)

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

周口市(西华县、太康县、郸城县、沈丘县、淮阳区、商水县、鹿邑县、项城市、扶沟县、川汇区)松原市(宁江区、乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)

宁波市(镇海区、奉化区、海曙区、余姚市、慈溪市、象山县、鄞州区、宁海县、北仑区、江北区)  朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、北票市、龙城区、双塔区、建平县、凌源市)

益阳市(资阳区、南县、桃江县、安化县、赫山区、沅江市)

晋城市(城区、高平市、沁水县、泽州县、阳城县、陵川县)

拉萨市(林周县、墨竹工卡县、达孜区、尼木县、当雄县、曲水县、堆龙德庆区、城关区)梧州市(苍梧县、岑溪市、万秀区、蒙山县、龙圩区、藤县、长洲区)

甘南藏族自治州(舟曲县、合作市、临潭县、碌曲县、夏河县、玛曲县、卓尼县、迭部县)

绥化市(肇东市、庆安县、望奎县、明水县、北林区、海伦市、绥棱县、兰西县、青冈县、安达市)

池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)

达州市(达川区、通川区、万源市、渠县、宣汉县、大竹县、开江县)

佛山市(禅城区、高明区、三水区、顺德区、南海区)

朔州市(平鲁区、右玉县、朔城区、怀仁市、应县、山阴县)

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

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

漯河市(召陵区、临颍县、舞阳县、郾城区、源汇区)

福州市(永泰县、连江县、仓山区、福清市、长乐区、罗源县、马尾区、闽清县、闽侯县、鼓楼区、晋安区、台江区、平潭县)

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

南充市(蓬安县、嘉陵区、高坪区、顺庆区、营山县、阆中市、南部县、仪陇县、西充县)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)

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

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

　　“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）