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衢州市(龙游县、衢江区、常山县、柯城区、开化县、江山市)
嘉兴市(桐乡市、南湖区、海宁市、海盐县、秀洲区、嘉善县、平湖市)
漳州市(诏安县、东山县、南靖县、芗城区、平和县、云霄县、龙文区、长泰区、华安县、龙海区、漳浦县)
五指山市(定安县、澄迈县、白沙黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、东方市、琼海市、屯昌县、陵水黎族自治县、临高县、文昌市、万宁市)
鹤壁市(山城区、浚县、淇县、淇滨区、鹤山区)
抚州市(东乡区、金溪县、黎川县、资溪县、南丰县、乐安县、临川区、南城县、广昌县、宜黄县、崇仁县)
保定市(清苑区、莲池区、安新县、高碑店市、阜平县、蠡县、顺平县、定兴县、望都县、定州市、易县、涿州市、竞秀区、高阳县、徐水区、容城县、安国市、博野县、唐县、曲阳县、涞源县、雄县、涞水县、满城区)
东莞市
红河哈尼族彝族自治州(开远市、河口瑶族自治县、石屏县、个旧市、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、泸西县、元阳县、红河县、绿春县、建水县、屏边苗族自治县)
澳门特别行政区
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
雅安市(汉源县、雨城区、芦山县、荥经县、宝兴县、石棉县、名山区、天全县)
武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)
焦作市(博爱县、沁阳市、温县、中站区、马村区、解放区、修武县、武陟县、孟州市、山阳区)
玉溪市(澄江市、易门县、峨山彝族自治县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、华宁县、通海县、新平彝族傣族自治县)
日喀则市(亚东县、萨迦县、岗巴县、仲巴县、定结县、白朗县、江孜县、昂仁县、萨嘎县、拉孜县、康马县、仁布县、定日县、谢通门县、桑珠孜区、南木林县、聂拉木县、吉隆县)
宁夏回族自治区
鸡西市(城子河区、鸡冠区、恒山区、麻山区、滴道区、密山市、鸡东县、梨树区、虎林市)
漯河市(源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县、郾城区)
庆阳市(环县、镇原县、西峰区、正宁县、庆城县、宁县、合水县、华池县)
平顶山市(郏县、新华区、湛河区、石龙区、汝州市、舞钢市、卫东区、宝丰县、鲁山县、叶县)
运城市(稷山县、临猗县、芮城县、新绛县、夏县、盐湖区、河津市、闻喜县、平陆县、永济市、垣曲县、万荣县、绛县)
南通市(通州区、崇川区、如东县、海门区、如皋市、启东市、海安市)
承德市(隆化县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、双滦区、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、平泉市、承德县、滦平县、兴隆县)
廊坊市(固安县、永清县、大厂回族自治县、香河县、霸州市、安次区、大城县、三河市、文安县、广阳区)
宝鸡市(凤翔区、千阳县、扶风县、金台区、眉县、陇县、太白县、渭滨区、麟游县、凤县、陈仓区、岐山县)
上饶市(弋阳县、婺源县、德兴市、鄱阳县、余干县、万年县、横峰县、广信区、铅山县、广丰区、玉山县、信州区)
金华市(武义县、金东区、义乌市、磐安县、兰溪市、永康市、东阳市、浦江县、婺城区)
济源市
鹤岗市(工农区、萝北县、向阳区、南山区、兴安区、东山区、兴山区、绥滨县)
桂林市(恭城瑶族自治县、兴安县、象山区、平乐县、永福县、临桂区、资源县、荔浦市、七星区、阳朔县、龙胜各族自治县、灵川县、秀峰区、全州县、雁山区、叠彩区、灌阳县)
张家口市(宣化区、赤城县、崇礼区、蔚县、张北县、下花园区、桥东区、万全区、桥西区、康保县、阳原县、沽源县、怀来县、尚义县、涿鹿县、怀安县)
阜阳市(阜南县、颍上县、颍泉区、颍东区、太和县、临泉县、界首市、颍州区)
揭阳市(揭东区、惠来县、揭西县、普宁市、榕城区)
安阳市(汤阴县、林州市、内黄县、北关区、滑县、安阳县、殷都区、文峰区、龙安区)
兰州市(城关区、皋兰县、红古区、安宁区、七里河区、西固区、永登县、榆中县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
大庆市(让胡路区、林甸县、龙凤区、肇源县、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、肇州县、萨尔图区)
九江市(瑞昌市、永修县、湖口县、修水县、浔阳区、都昌县、彭泽县、德安县、庐山市、柴桑区、武宁县、濂溪区、共青城市)
乌兰察布市(卓资县、化德县、丰镇市、集宁区、兴和县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、商都县、凉城县、四子王旗)
滨州市(沾化区、阳信县、博兴县、滨城区、无棣县、邹平市、惠民县)
荆州市(荆州区、江陵县、监利市、洪湖市、公安县、松滋市、沙市区、石首市)
南京市(高淳区、鼓楼区、溧水区、建邺区、六合区、栖霞区、江宁区、浦口区、秦淮区、雨花台区、玄武区)
来宾市(兴宾区、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、合山市、象州县)
洛阳市(涧西区、孟津区、西工区、洛龙区、偃师区、老城区、洛宁县、嵩县、汝阳县、宜阳县、瀍河回族区、新安县、伊川县、栾川县)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
连云港市(赣榆区、灌云县、海州区、灌南县、连云区、东海县)
拉萨市(当雄县、尼木县、林周县、城关区、达孜区、墨竹工卡县、曲水县、堆龙德庆区)
岳阳市(华容县、云溪区、岳阳楼区、君山区、湘阴县、平江县、临湘市、汨罗市、岳阳县)
佳木斯市(同江市、富锦市、郊区、汤原县、桦南县、向阳区、桦川县、东风区、前进区、抚远市)
铁岭市(清河区、西丰县、银州区、昌图县、调兵山市、铁岭县、开原市)
防城港市(上思县、防城区、东兴市、港口区)
铜仁市(江口县、沿河土家族自治县、万山区、思南县、德江县、石阡县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、碧江区、松桃苗族自治县)
玉树藏族自治州(玉树市、囊谦县、杂多县、治多县、曲麻莱县、称多县)
包头市(石拐区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、白云鄂博矿区、昆都仑区、九原区、青山区、东河区)
厦门市(翔安区、集美区、同安区、海沧区、湖里区、思明区)
舟山市(岱山县、嵊泗县、定海区、普陀区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、西秀区、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县)
内蒙古自治区
普洱市(澜沧拉祜族自治县、思茅区、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、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、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、巴东县、恩施市、鹤峰县、利川市、建始县、宣恩县、来凤县)
汕头市(南澳县、澄海区、潮阳区、濠江区、龙湖区、潮南区、金平区)
白山市(靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、临江市)
南宁市(江南区、上林县、西乡塘区、兴宁区、武鸣区、横州市、马山县、良庆区、邕宁区、宾阳县、隆安县、青秀区)
怀化市(沅陵县、新晃侗族自治县、中方县、鹤城区、洪江市、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、会同县)
泰州市(泰兴市、高港区、姜堰区、靖江市、兴化市、海陵区)
杭州市(淳安县、上城区、临平区、滨江区、临安区、富阳区、拱墅区、桐庐县、余杭区、萧山区、建德市、钱塘区、西湖区)
银川市(金凤区、兴庆区、永宁县、西夏区、贺兰县、灵武市)
阿克苏地区(沙雅县、柯坪县、乌什县、阿克苏市、新和县、库车市、阿瓦提县、温宿县、拜城县)
百色市(田林县、凌云县、平果市、西林县、右江区、田阳区、隆林各族自治县、田东县、乐业县、那坡县、靖西市、德保县)
六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)
葫芦岛市(连山区、绥中县、建昌县、兴城市、龙港区、南票区)
泉州市(石狮市、惠安县、德化县、泉港区、洛江区、南安市、金门县、鲤城区、丰泽区、永春县、晋江市、安溪县)
天水市(清水县、武山县、秦州区、甘谷县、张家川回族自治县、麦积区、秦安县)
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延边朝鲜族自治州(延吉市、珲春市、图们市、和龙市、安图县、汪清县、敦化市、龙井市)
周口市(西华县、项城市、鹿邑县、沈丘县、扶沟县、太康县、郸城县、淮阳区、川汇区、商水县)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
济南市(槐荫区、商河县、济阳区、历下区、历城区、平阴县、章丘区、莱芜区、市中区、钢城区、天桥区、长清区)
成都市(青羊区、大邑县、崇州市、龙泉驿区、新都区、成华区、都江堰市、锦江区、武侯区、青白江区、温江区、蒲江县、简阳市、金堂县、金牛区、邛崃市、新津区、郫都区、彭州市、双流区)
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黔西南布依族苗族自治州(安龙县、晴隆县、册亨县、望谟县、贞丰县、兴仁市、兴义市、普安县)
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湘西土家族苗族自治州(永顺县、龙山县、泸溪县、花垣县、吉首市、古丈县、保靖县、凤凰县)
吉林市(龙潭区、昌邑区、磐石市、蛟河市、桦甸市、丰满区、永吉县、船营区、舒兰市)
茂名市(信宜市、茂南区、高州市、化州市、电白区)
海口市(琼山区、龙华区、美兰区、秀英区)
菏泽市(曹县、单县、牡丹区、巨野县、东明县、定陶区、成武县、鄄城县、郓城县)
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。
来源:招股书
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。
新闻结尾
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