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唐山市(迁安市、遵化市、开平区、丰南区、滦州市、玉田县、路北区、滦南县、乐亭县、曹妃甸区、路南区、丰润区、迁西县、古冶区)

长春市(朝阳区、九台区、宽城区、南关区、公主岭市、二道区、德惠市、双阳区、榆树市、绿园区、农安县)

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

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

眉山市(洪雅县、丹棱县、彭山区、东坡区、仁寿县、青神县)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)

楚雄彝族自治州(永仁县、禄丰市、元谋县、大姚县、楚雄市、双柏县、牟定县、南华县、武定县、姚安县)

大同市(阳高县、灵丘县、天镇县、新荣区、左云县、平城区、广灵县、浑源县、云州区、云冈区)

郴州市(北湖区、安仁县、永兴县、临武县、桂东县、汝城县、资兴市、宜章县、嘉禾县、桂阳县、苏仙区)

广安市(广安区、邻水县、岳池县、前锋区、华蓥市、武胜县)

双鸭山市(宝山区、岭东区、尖山区、集贤县、友谊县、宝清县、饶河县、四方台区)

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

吉安市(峡江县、吉水县、遂川县、吉安县、泰和县、新干县、永新县、安福县、万安县、永丰县、井冈山市、吉州区、青原区)

宣城市(泾县、宣州区、旌德县、宁国市、广德市、郎溪县、绩溪县)

无锡市(滨湖区、锡山区、惠山区、江阴市、梁溪区、新吴区、宜兴市)

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

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

黑河市(五大连池市、爱辉区、嫩江市、逊克县、孙吴县、北安市)

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

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

云浮市(新兴县、云安区、云城区、罗定市、郁南县)

商丘市(宁陵县、睢县、梁园区、民权县、夏邑县、柘城县、虞城县、睢阳区、永城市)

滁州市(明光市、定远县、天长市、琅琊区、南谯区、全椒县、凤阳县、来安县)

铜川市(王益区、耀州区、宜君县、印台区)

保山市(施甸县、龙陵县、腾冲市、昌宁县、隆阳区)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、同德县、贵南县、贵德县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

绍兴市(越城区、柯桥区、嵊州市、上虞区、新昌县、诸暨市)

遵义市(凤冈县、绥阳县、红花岗区、桐梓县、习水县、湄潭县、余庆县、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、正安县、播州区、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、汇川区)

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

梅州市(兴宁市、蕉岭县、大埔县、平远县、梅县区、梅江区、五华县、丰顺县)

开封市(通许县、兰考县、杞县、禹王台区、祥符区、鼓楼区、尉氏县、顺河回族区、龙亭区)

丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县)

焦作市(马村区、孟州市、修武县、山阳区、武陟县、沁阳市、解放区、温县、博爱县、中站区)

宁德市(周宁县、福鼎市、蕉城区、霞浦县、福安市、古田县、寿宁县、屏南县、柘荣县)

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

十堰市(房县、丹江口市、茅箭区、竹溪县、郧西县、竹山县、郧阳区、张湾区)

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

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

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

广元市(剑阁县、青川县、苍溪县、朝天区、昭化区、利州区、旺苍县)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

漳州市(云霄县、长泰区、华安县、芗城区、龙文区、南靖县、诏安县、漳浦县、龙海区、平和县、东山县)

德州市(庆云县、德城区、宁津县、平原县、临邑县、齐河县、陵城区、禹城市、夏津县、乐陵市、武城县)

佛山市(南海区、三水区、顺德区、禅城区、高明区)

儋州市

定西市(渭源县、陇西县、漳县、临洮县、通渭县、岷县、安定区)

嘉峪关市

南宁市(邕宁区、宾阳县、江南区、隆安县、武鸣区、良庆区、马山县、青秀区、横州市、兴宁区、上林县、西乡塘区)

丹东市(东港市、宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、振安区、振兴区)

辽源市(西安区、东辽县、龙山区、东丰县)

宝鸡市(岐山县、太白县、凤翔区、金台区、眉县、麟游县、凤县、渭滨区、扶风县、千阳县、陇县、陈仓区)

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、同心县、利通区、盐池县)

朔州市(怀仁市、平鲁区、右玉县、朔城区、山阴县、应县)

景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

淮南市(田家庵区、谢家集区、寿县、八公山区、潘集区、凤台县、大通区)

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

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

通化市(集安市、东昌区、柳河县、二道江区、辉南县、梅河口市、通化县)

扬州市(邗江区、仪征市、广陵区、高邮市、江都区、宝应县)

黄山市(黟县、徽州区、屯溪区、黄山区、休宁县、祁门县、歙县)

柳州市(鱼峰区、三江侗族自治县、城中区、柳南区、融水苗族自治县、柳江区、柳北区、鹿寨县、柳城县、融安县)

曲靖市(师宗县、沾益区、富源县、麒麟区、宣威市、陆良县、马龙区、罗平县、会泽县)

安庆市(潜山市、宿松县、太湖县、岳西县、望江县、迎江区、桐城市、宜秀区、大观区、怀宁县)

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

淮安市(涟水县、清江浦区、淮安区、金湖县、盱眙县、洪泽区、淮阴区)

陇南市(礼县、宕昌县、成县、文县、两当县、康县、徽县、武都区、西和县)

梧州市(万秀区、长洲区、龙圩区、苍梧县、蒙山县、藤县、岑溪市)

雅安市(天全县、雨城区、荥经县、名山区、汉源县、芦山县、宝兴县、石棉县)

盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)

鹤岗市(向阳区、萝北县、南山区、工农区、兴山区、绥滨县、东山区、兴安区)

巴中市(平昌县、通江县、南江县、恩阳区、巴州区)

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

日照市(岚山区、五莲县、莒县、东港区)

本溪市(平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区)

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

合肥市(庐江县、瑶海区、包河区、巢湖市、庐阳区、肥西县、蜀山区、肥东县、长丰县)

中山市

韶关市(浈江区、仁化县、曲江区、翁源县、南雄市、新丰县、始兴县、武江区、乳源瑶族自治县、乐昌市)

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

商洛市(丹凤县、商南县、山阳县、柞水县、商州区、镇安县、洛南县)

常德市(安乡县、石门县、津市市、武陵区、鼎城区、桃源县、临澧县、汉寿县、澧县)

普洱市(墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

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

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

枣庄市(滕州市、山亭区、峄城区、台儿庄区、市中区、薛城区)

黄石市(西塞山区、阳新县、黄石港区、大冶市、铁山区、下陆区)

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

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

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

泰安市(新泰市、东平县、宁阳县、肥城市、泰山区、岱岳区)

渭南市(白水县、澄城县、华州区、韩城市、潼关县、富平县、华阴市、合阳县、大荔县、蒲城县、临渭区)

邢台市(威县、隆尧县、宁晋县、信都区、巨鹿县、临西县、南和区、广宗县、柏乡县、平乡县、沙河市、襄都区、清河县、新河县、内丘县、南宫市、临城县、任泽区)

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

上海市(杨浦区、青浦区、徐汇区、松江区、崇明区、静安区、虹口区、浦东新区、奉贤区、宝山区、黄浦区、长宁区、嘉定区、金山区、闵行区、普陀区)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、新源县、奎屯市、伊宁县、伊宁市、霍尔果斯市、霍城县、特克斯县、巩留县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县)

五指山市(保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、万宁市、文昌市、白沙黎族自治县、东方市、琼海市、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、定安县、屯昌县、临高县)

  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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