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绍兴市(嵊州市、新昌县、越城区、上虞区、诸暨市、柯桥区)

白银市(景泰县、靖远县、平川区、会宁县、白银区)

惠州市(惠城区、博罗县、惠阳区、龙门县、惠东县)

厦门市(湖里区、翔安区、海沧区、集美区、思明区、同安区)  运城市(夏县、稷山县、绛县、万荣县、临猗县、盐湖区、永济市、垣曲县、河津市、新绛县、闻喜县、平陆县、芮城县)

咸阳市(旬邑县、武功县、彬州市、兴平市、淳化县、礼泉县、泾阳县、长武县、秦都区、三原县、乾县、渭城区、杨陵区、永寿县)

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

四平市(铁东区、梨树县、铁西区、伊通满族自治县、双辽市)

晋中市(介休市、寿阳县、祁县、榆社县、昔阳县、太谷区、榆次区、灵石县、平遥县、和顺县、左权县)  宣城市(宣州区、旌德县、郎溪县、广德市、泾县、绩溪县、宁国市)

呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、额尔古纳市、根河市、新巴尔虎右旗、阿荣旗、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、牙克石市、扎兰屯市、新巴尔虎左旗、海拉尔区)

自贡市(沿滩区、富顺县、大安区、贡井区、自流井区、荣县)

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

三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

滁州市(凤阳县、定远县、琅琊区、全椒县、南谯区、来安县、天长市、明光市)

清远市(连州市、佛冈县、清城区、清新区、阳山县、英德市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县)

威海市(荣成市、文登区、环翠区、乳山市)

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

广元市(朝天区、青川县、苍溪县、旺苍县、剑阁县、利州区、昭化区)

黄山市(黟县、徽州区、休宁县、祁门县、黄山区、歙县、屯溪区)

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

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

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

秦皇岛市(山海关区、青龙满族自治县、海港区、抚宁区、卢龙县、昌黎县、北戴河区)

沈阳市(苏家屯区、于洪区、皇姑区、铁西区、沈河区、新民市、法库县、沈北新区、大东区、辽中区、浑南区、康平县、和平区)

宁波市(北仑区、镇海区、江北区、慈溪市、鄞州区、余姚市、宁海县、象山县、海曙区、奉化区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

铁岭市(西丰县、昌图县、开原市、银州区、调兵山市、铁岭县、清河区)

菏泽市(巨野县、成武县、曹县、鄄城县、单县、东明县、牡丹区、定陶区、郓城县)

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武威市(凉州区、古浪县、民勤县、天祝藏族自治县)

陇南市(礼县、徽县、两当县、成县、康县、宕昌县、武都区、西和县、文县)

防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)

黄冈市(英山县、武穴市、罗田县、黄州区、浠水县、蕲春县、红安县、麻城市、黄梅县、团风县)  南京市(秦淮区、鼓楼区、六合区、浦口区、溧水区、高淳区、江宁区、栖霞区、建邺区、玄武区、雨花台区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

廊坊市(永清县、三河市、大厂回族自治县、安次区、广阳区、文安县、固安县、大城县、香河县、霸州市)

延安市(宜川县、安塞区、洛川县、甘泉县、黄陵县、吴起县、子长市、富县、志丹县、宝塔区、延长县、延川县、黄龙县)资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)

长沙市(天心区、开福区、望城区、岳麓区、芙蓉区、雨花区、长沙县、宁乡市、浏阳市)  日喀则市(江孜县、吉隆县、昂仁县、萨嘎县、萨迦县、岗巴县、亚东县、谢通门县、拉孜县、定日县、仲巴县、仁布县、康马县、桑珠孜区、定结县、白朗县、南木林县、聂拉木县)

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

百色市(田阳区、田林县、右江区、靖西市、田东县、西林县、凌云县、乐业县、那坡县、德保县、平果市、隆林各族自治县)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)吴忠市(青铜峡市、利通区、盐池县、同心县、红寺堡区)

鞍山市(台安县、海城市、岫岩满族自治县、千山区、铁西区、立山区、铁东区)

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

商洛市(丹凤县、商南县、洛南县、柞水县、山阳县、商州区、镇安县)

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

本溪市(溪湖区、桓仁满族自治县、明山区、平山区、本溪满族自治县、南芬区)

包头市(白云鄂博矿区、青山区、石拐区、九原区、固阳县、东河区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区)

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

阿坝藏族羌族自治州(茂县、马尔康市、黑水县、小金县、汶川县、松潘县、阿坝县、九寨沟县、理县、金川县、壤塘县、红原县、若尔盖县)

常州市(金坛区、天宁区、钟楼区、新北区、溧阳市、武进区)

宿迁市(泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿豫区、宿城区)

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

金昌市(金川区、永昌县)

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

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

池州市(贵池区、石台县、青阳县、东至县)

舟山市(嵊泗县、岱山县、定海区、普陀区)

　　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。