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

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

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

信阳市(平桥区、新县、息县、固始县、罗山县、浉河区、潢川县、淮滨县、光山县、商城县)  泰安市(肥城市、东平县、泰山区、宁阳县、岱岳区、新泰市)

黄冈市(浠水县、蕲春县、团风县、黄州区、麻城市、红安县、黄梅县、英山县、武穴市、罗田县)

本溪市(本溪满族自治县、平山区、南芬区、桓仁满族自治县、明山区、溪湖区)

绵阳市(江油市、游仙区、平武县、涪城区、北川羌族自治县、三台县、安州区、梓潼县、盐亭县)

随州市(曾都区、广水市、随县)  克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、独山子区、克拉玛依区)

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

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

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

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

银川市(兴庆区、西夏区、永宁县、灵武市、金凤区、贺兰县)

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

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

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

海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)

平凉市(华亭市、庄浪县、静宁县、灵台县、崇信县、泾川县、崆峒区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

鹤壁市(浚县、淇滨区、鹤山区、淇县、山城区)

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

伊春市(乌翠区、大箐山县、伊美区、南岔县、丰林县、嘉荫县、铁力市、汤旺县、友好区、金林区)

滁州市(来安县、凤阳县、天长市、全椒县、定远县、南谯区、琅琊区、明光市)

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

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

连云港市(赣榆区、连云区、东海县、海州区、灌云县、灌南县)

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

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香港特别行政区

镇江市(句容市、丹徒区、京口区、丹阳市、扬中市、润州区)

哈尔滨市(宾县、通河县、方正县、呼兰区、巴彦县、木兰县、双城区、阿城区、依兰县、道外区、道里区、平房区、香坊区、延寿县、尚志市、五常市、南岗区、松北区)

呼和浩特市(回民区、托克托县、和林格尔县、清水河县、土默特左旗、赛罕区、玉泉区、新城区、武川县)  哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

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

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

永州市(道县、东安县、双牌县、蓝山县、祁阳市、江华瑶族自治县、零陵区、冷水滩区、宁远县、新田县、江永县)金昌市(金川区、永昌县)

阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、阿坝县、理县、茂县、松潘县、壤塘县、若尔盖县、小金县、金川县、汶川县、九寨沟县、黑水县、红原县)  荆门市(沙洋县、钟祥市、东宝区、掇刀区、京山市)

张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、高台县、山丹县、民乐县、甘州区)

林芝市(察隅县、巴宜区、波密县、米林市、墨脱县、朗县、工布江达县)

常州市(溧阳市、金坛区、天宁区、钟楼区、武进区、新北区)秦皇岛市(北戴河区、昌黎县、抚宁区、山海关区、海港区、青龙满族自治县、卢龙县)

河源市(紫金县、和平县、源城区、龙川县、连平县、东源县)

巴中市(通江县、南江县、巴州区、恩阳区、平昌县)

佛山市(高明区、顺德区、禅城区、三水区、南海区)

舟山市(嵊泗县、普陀区、定海区、岱山县)

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

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

内蒙古自治区

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

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

来宾市(武宣县、忻城县、金秀瑶族自治县、合山市、兴宾区、象州县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县)

马鞍山市(当涂县、和县、雨山区、含山县、博望区、花山区)

娄底市(新化县、双峰县、娄星区、涟源市、冷水江市)

揭阳市(惠来县、普宁市、揭西县、榕城区、揭东区)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

兴安盟(突泉县、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)

　　当地时间4月24日，世界银行在美国华盛顿举行发展委员会第111次会议，审议通过了《就业：通往繁荣之路》报告。财政部部长、世行中国理事蓝佛安与会并发言。

　　蓝佛安表示，中方赞赏世行以促进就业为目标，为发展中国家摆脱贫困、实现共享繁荣奠定坚实基础。习近平主席指出，我们要在贸易投资、发展合作等领域增加资源投入、做强发展机构，多一些合作桥梁，少一些“小院高墙”，让越来越多发展中国家过上好日子、实现现代化。当前，贸易保护政策为全球减贫与发展事业带来了巨大风险。中方呼吁世行等国际组织倡导非歧视原则、自由贸易原则等，共同维护开放合作的国际环境。

　　中国是全球经济一体化的受益者也是贡献者，近年来中国对全球经济增长的贡献率保持在30%左右。在当前复杂外部环境下，中国将采取更加积极有为的宏观政策，推动实现全年预期增长目标，继续为全球经济带来稳定和动力。中国坚持改革开放的基本国策，已对所有建交的最不发达国家产品给予零关税待遇，并愿进一步敞开大门，与全球共享中国的超大规模市场，实现互利共赢。（总台央视记者田琪永）

　　3月末，云知声智能科技股份有限公司向港交所递交招股书，拟于香港主板IPO上市。

　　招股书信息显示，云知声成立于2012年，于2018年推出边缘交互式AI芯片UniOne系列，2023年推出拥有600亿参数的自有大语言模型山海大模型，目前主要为智慧生活、智慧医疗两大应用场景提供产品与解决方案。

　　云知声创始团队成员分别为首席执行官兼总经理黄伟、董事长兼首席技术官梁家恩、执行董事兼物联网部副总裁康恒。其中，梁家恩和黄伟均毕业于中国科学技术大学。招股书显示，云知声的三位创始成员黄伟、梁家恩、康恒共同在已发行股本总额中拥有约33.93%的权益。

　　这是云知声第三次冲击IPO，中国国际金融香港证券有限公司、海通国际资本有限公司为联席保荐人。天眼查信息显示，截至目前，公司共完成11轮融资，启明创投、高通创投、京东科技、三六零、中金资本、东方证券等曾参与融资。

　　收入持续增长应用场景拓展

　　招股书显示，根据咨询公司弗若斯特沙利文的资料，云知声是2024年中国第四大AI解决方案提供商，市场份额为0.6%。按收入计，云知声在中国生活AI解决方案排名第三，在医疗AI服务及解决方案排名第四。

　　公司收入主要来自销售AI产品及解决方案，过去三年收入逐年增长：2022年为6.01亿元，2023年为7.27亿元，2024年为9.39亿元。增长原因是业务扩展至新的垂直行业并提供更广泛的AI解决方案。

　　在生活场景方面，云知声开发了应用于深圳地铁20号线自动售票机的语音售票系统，乘客可通过语音选择目的地，提高购票效率。2022年、2023年及2024年，公司生活解决方案服务客户数量分别为373名、389名、411名，包括中国前三大保险集团、深圳地铁20号线以及厦门软件园。此外，公司通过MaaS向开发者和企业提供AI大语言模型能力，并在2022年、2023年及2024年分别向开发者和客户销售了1280万、2450万、3600万颗AI芯片。

　　在医疗领域，云知声的AI解决方案包括病历语音输入、病历质控、单一疾病质控及医疗保险支付管理，旨在提升诊疗效率。招股书介绍：“与打字输入相比，病历语音输入系统将病历输入的速度加快四至六倍；与人工审核相比，病历质控系统将质量审核所需的时间减少80%。”2024年，云知声已向166名医疗客户提供AI解决方案。

　　从产品收入明细看，过去三年，云知声生活板块的解决方案与产品营收占比在八成左右，医疗板块营收占比约两成，有逐步上升趋势。

　　2022年到2024年，云知声毛利分别为2.4亿元、2.95亿元、3.6亿元，毛利率分别为39.9%、40.5%及38.8%。同时，公司2022年到2024年三年净亏损分别为3.75亿元、3.76亿元和4.54亿元。 

　　持续投入研发经营现金流承压

　　招股书显示，云知声净亏损扩大主要由于大量研发产生的开支。

　　公司研发开支占企业经营开支主要部分。2022年、2023年、2024年，云知声研发开支分别占企业经营开支总额的65.4%、63%、67.3%。2024年，公司在行政开支同比减少的情况下，研发开支增长到3.7亿元。

　　招股书表示，研发开支增长主要由于第三方服务费用增加，用于开发适用于新场景的应用软件及升级现有产品和数据处理服务，以及云计算服务需求增加导致服务器成本及基于云服务费有所上升。

　　AI应用领域面临激烈竞争，使得企业需要持续投入支持研发工作。云知声招股书提示的风险因素中包括“我们经营所在行业具有不断变化的特点。我们未必能持续开发及创新技术并提供符合客户预期的产品及解决方案”“我们可能无法成功地与当前或未来的竞争对手竞争”等。公司表示，计划继续大力投资于研发工作。

　　此外，招股书显示，公司流动资产净额由截至2023年底的6.65亿元减少至截至2024年底的4.64亿元；净负债由2022年底的19.11亿元增加至2023年底的22.99亿元，2024年底公司净负债进一步增长到27.53亿元，主要由于赎回负债增加以及现金及现金等价物减少。

　　由于庞大的研发开支，2022年、2023年及2024年，公司的经营现金流出净额逐年增加，分别为1.66亿元、2.84亿元、3.19亿元。公司贸易应收款项周转率也影响了现金状况。

　　客户集中度高、应收账款比例高，给公司带来现金流压力。

　　招股书显示，截至2022年底、2023年底及2024年底，公司贸易应收款项分别为3.69亿元、4.11亿元、5.59亿元。公司面临与客户延迟付款及违约相关的信贷风险。

　　2022年、2023年、2024年，云知声客户数量分别为538名、555名、576名，来自最大客户的收入分别占当年度总收入的13.1%、9.3%及7.0%，来自五个最大客户的收入则分别占当年度总收入的30.8%、27.4%及26.7%。

　　公司表示：“目前预计这种情况可能会持续，直到实现更大规模的收入。”而公司未来的收入增长取决于能否开发新技术、成功将AI技术商业化、提升客户体验、有效竞争以及扩大客户群。

　　云知声表示，以真实场景数据和持续的用户反馈为指导，公司AI技术不断迭代。例如，AI语义理解的准确性从2018年的BERT前深度学习模型的88.04%提高到2019年的UniCore的91.02%，并进一步提升到2023年的山海大模型的96.07%。“这些技术进步使我们能够将我公司AI解决方案的能力从感知扩展到理解、响应和生成。”云知声表示。

　　截至2024年12月31日，云知声的AI解决方案已在多个垂直行业获得采用，包括医疗、家居、商业空间、酒店及交通。