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儋州市

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

梧州市(苍梧县、龙圩区、万秀区、蒙山县、藤县、岑溪市、长洲区)

洛阳市(洛宁县、伊川县、洛龙区、汝阳县、瀍河回族区、偃师区、西工区、嵩县、老城区、涧西区、新安县、宜阳县、栾川县、孟津区)  巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、若羌县、轮台县、库尔勒市、和静县、且末县、焉耆回族自治县、和硕县、尉犁县)

景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

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

绵阳市(涪城区、江油市、梓潼县、安州区、游仙区、北川羌族自治县、平武县、盐亭县、三台县)淮安市(盱眙县、涟水县、金湖县、洪泽区、清江浦区、淮阴区、淮安区)

贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、八步区、昭平县、钟山县)  北京市(石景山区、西城区、房山区、昌平区、通州区、朝阳区、怀柔区、延庆区、海淀区、门头沟区、丰台区、东城区、大兴区、密云区、平谷区、顺义区)

辽阳市(太子河区、弓长岭区、文圣区、灯塔市、白塔区、宏伟区、辽阳县)

十堰市(郧西县、郧阳区、丹江口市、茅箭区、房县、竹溪县、竹山县、张湾区)

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

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

武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)

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

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

淮南市(谢家集区、大通区、八公山区、田家庵区、寿县、凤台县、潘集区)

攀枝花市(米易县、西区、仁和区、盐边县、东区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

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

达州市(渠县、达川区、宣汉县、万源市、大竹县、通川区、开江县)

六安市(叶集区、霍邱县、金安区、裕安区、霍山县、金寨县、舒城县)

锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、镶黄旗、二连浩特市、正蓝旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、太仆寺旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、锡林浩特市)

芜湖市(南陵县、鸠江区、湾沚区、弋江区、繁昌区、镜湖区、无为市)

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

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

通化市(二道江区、梅河口市、东昌区、柳河县、通化县、辉南县、集安市)

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

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铜仁市(沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、思南县、玉屏侗族自治县、江口县、德江县、万山区、石阡县、碧江区)

海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)

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

鸡西市(鸡冠区、城子河区、麻山区、鸡东县、滴道区、虎林市、梨树区、恒山区、密山市)  昌吉回族自治州(昌吉市、木垒哈萨克自治县、奇台县、阜康市、吉木萨尔县、呼图壁县、玛纳斯县)

内江市(资中县、威远县、东兴区、市中区、隆昌市)

茂名市(化州市、高州市、电白区、茂南区、信宜市)

许昌市(长葛市、建安区、魏都区、禹州市、鄢陵县、襄城县)西藏自治区

新疆维吾尔自治区  长沙市(浏阳市、宁乡市、岳麓区、芙蓉区、开福区、天心区、长沙县、雨花区、望城区)

定西市(通渭县、临洮县、安定区、渭源县、岷县、漳县、陇西县)

海东市(循化撒拉族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、平安区、化隆回族自治县、互助土族自治县)

广西壮族自治区南平市(政和县、建瓯市、顺昌县、松溪县、武夷山市、延平区、建阳区、邵武市、光泽县、浦城县)

黄石市(黄石港区、大冶市、西塞山区、铁山区、阳新县、下陆区)

乐山市(峨边彝族自治县、峨眉山市、沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、金口河区、市中区、夹江县、沐川县、井研县、犍为县)

桂林市(秀峰区、全州县、龙胜各族自治县、资源县、灵川县、永福县、灌阳县、象山区、兴安县、阳朔县、临桂区、恭城瑶族自治县、平乐县、叠彩区、七星区、荔浦市、雁山区)

淄博市(临淄区、博山区、沂源县、高青县、淄川区、张店区、周村区、桓台县)

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

池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)

东营市(东营区、广饶县、垦利区、河口区、利津县)

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

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)

云浮市(新兴县、云城区、罗定市、郁南县、云安区)

防城港市(东兴市、防城区、港口区、上思县)

娄底市(涟源市、娄星区、双峰县、新化县、冷水江市)

日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

常州市(新北区、天宁区、金坛区、武进区、钟楼区、溧阳市)

泉州市(德化县、惠安县、洛江区、石狮市、晋江市、安溪县、南安市、丰泽区、鲤城区、金门县、泉港区、永春县)

　　“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）