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全国服务区域：
信阳市(光山县、浉河区、息县、平桥区、淮滨县、固始县、商城县、新县、潢川县、罗山县)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、囊谦县、称多县、玉树市、治多县、杂多县)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、乌兰县、德令哈市、格尔木市、茫崖市)
铜川市(耀州区、王益区、宜君县、印台区)
天津市(东丽区、津南区、河东区、西青区、静海区、宁河区、北辰区、蓟州区、和平区、红桥区、河西区、河北区、滨海新区、南开区、武清区、宝坻区)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
抚州市(广昌县、东乡区、金溪县、南城县、崇仁县、乐安县、黎川县、宜黄县、南丰县、资溪县、临川区)
鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、康巴什区、乌审旗、伊金霍洛旗、东胜区、达拉特旗、准格尔旗)
河池市(宜州区、金城江区、天峨县、环江毛南族自治县、凤山县、东兰县、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、南丹县)
无锡市(锡山区、新吴区、江阴市、宜兴市、梁溪区、惠山区、滨湖区)
南宁市(马山县、西乡塘区、宾阳县、横州市、兴宁区、武鸣区、上林县、良庆区、江南区、邕宁区、青秀区、隆安县)
雅安市(天全县、荥经县、石棉县、芦山县、名山区、宝兴县、汉源县、雨城区)
连云港市(灌云县、东海县、灌南县、海州区、赣榆区、连云区)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、尉犁县、焉耆回族自治县、和硕县、若羌县、轮台县、库尔勒市、和静县、且末县)
莆田市(荔城区、城厢区、仙游县、秀屿区、涵江区)
张家界市(桑植县、慈利县、武陵源区、永定区)
喀什地区(巴楚县、英吉沙县、疏勒县、伽师县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、莎车县、喀什市、泽普县、麦盖提县、岳普湖县)
景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)
宜宾市(筠连县、南溪区、江安县、珙县、叙州区、屏山县、长宁县、高县、翠屏区、兴文县)
南阳市(社旗县、桐柏县、西峡县、邓州市、唐河县、镇平县、方城县、新野县、内乡县、卧龙区、宛城区、淅川县、南召县)
临沂市(郯城县、费县、兰陵县、蒙阴县、临沭县、兰山区、河东区、莒南县、罗庄区、沂水县、平邑县、沂南县)
福州市(永泰县、福清市、晋安区、闽侯县、闽清县、平潭县、连江县、仓山区、鼓楼区、马尾区、长乐区、罗源县、台江区)
廊坊市(广阳区、大厂回族自治县、安次区、香河县、永清县、三河市、固安县、霸州市、大城县、文安县)
淮南市(凤台县、潘集区、大通区、田家庵区、谢家集区、八公山区、寿县)
张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县、高台县、民乐县)
银川市(兴庆区、西夏区、永宁县、贺兰县、金凤区、灵武市)
昭通市(鲁甸县、威信县、永善县、昭阳区、大关县、镇雄县、彝良县、巧家县、盐津县、水富市、绥江县)
阿坝藏族羌族自治州(汶川县、黑水县、理县、马尔康市、壤塘县、茂县、红原县、松潘县、小金县、金川县、若尔盖县、九寨沟县、阿坝县)
郴州市(嘉禾县、桂东县、临武县、汝城县、苏仙区、安仁县、北湖区、资兴市、永兴县、桂阳县、宜章县)
东营市(利津县、河口区、东营区、广饶县、垦利区)
楚雄彝族自治州(南华县、大姚县、双柏县、永仁县、姚安县、武定县、元谋县、禄丰市、楚雄市、牟定县)
果洛藏族自治州(甘德县、达日县、班玛县、玛沁县、玛多县、久治县)
遵义市(余庆县、红花岗区、汇川区、播州区、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、正安县、务川仡佬族苗族自治县、习水县、凤冈县、湄潭县、桐梓县、仁怀市、绥阳县)
上海市(黄浦区、虹口区、徐汇区、闵行区、普陀区、崇明区、松江区、杨浦区、青浦区、奉贤区、嘉定区、静安区、金山区、浦东新区、宝山区、长宁区)
蚌埠市(禹会区、蚌山区、五河县、龙子湖区、固镇县、淮上区、怀远县)
嘉兴市(秀洲区、南湖区、桐乡市、嘉善县、平湖市、海盐县、海宁市)
辽阳市(灯塔市、白塔区、文圣区、宏伟区、太子河区、弓长岭区、辽阳县)
梅州市(兴宁市、梅县区、平远县、梅江区、蕉岭县、大埔县、五华县、丰顺县)
潍坊市(临朐县、奎文区、诸城市、昌乐县、昌邑市、高密市、安丘市、潍城区、青州市、寒亭区、坊子区、寿光市)
上饶市(德兴市、广信区、婺源县、弋阳县、广丰区、万年县、余干县、铅山县、玉山县、鄱阳县、横峰县、信州区)
漯河市(源汇区、舞阳县、临颍县、郾城区、召陵区)
南充市(南部县、顺庆区、营山县、阆中市、西充县、仪陇县、蓬安县、嘉陵区、高坪区)
镇江市(扬中市、润州区、句容市、丹徒区、丹阳市、京口区)
忻州市(代县、五台县、原平市、定襄县、静乐县、岢岚县、保德县、宁武县、偏关县、五寨县、神池县、繁峙县、忻府区、河曲县)
贺州市(昭平县、八步区、钟山县、富川瑶族自治县、平桂区)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
许昌市(魏都区、建安区、襄城县、禹州市、长葛市、鄢陵县)
陇南市(宕昌县、徽县、武都区、文县、礼县、两当县、成县、西和县、康县)
随州市(曾都区、广水市、随县)
大庆市(龙凤区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、红岗区、大同区、肇州县、萨尔图区、林甸县)
定西市(临洮县、通渭县、渭源县、陇西县、安定区、漳县、岷县)
伊春市(汤旺县、南岔县、友好区、金林区、嘉荫县、丰林县、伊美区、大箐山县、乌翠区、铁力市)
汕尾市(海丰县、城区、陆丰市、陆河县)
吉林市(磐石市、船营区、蛟河市、桦甸市、昌邑区、永吉县、龙潭区、丰满区、舒兰市)
广西壮族自治区
凉山彝族自治州(西昌市、木里藏族自治县、越西县、美姑县、雷波县、布拖县、昭觉县、冕宁县、德昌县、普格县、会理市、盐源县、会东县、金阳县、宁南县、甘洛县、喜德县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
九江市(浔阳区、修水县、永修县、共青城市、瑞昌市、柴桑区、湖口县、濂溪区、德安县、彭泽县、武宁县、都昌县、庐山市)
昆明市(西山区、寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、安宁市、呈贡区、盘龙区、嵩明县、富民县、宜良县、五华区、官渡区、东川区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县)
盐城市(阜宁县、响水县、建湖县、亭湖区、射阳县、滨海县、盐都区、东台市、大丰区)
广安市(武胜县、邻水县、广安区、岳池县、华蓥市、前锋区)
乌兰察布市(四子王旗、丰镇市、兴和县、化德县、卓资县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、集宁区、商都县)
牡丹江市(东安区、穆棱市、海林市、宁安市、绥芬河市、爱民区、林口县、阳明区、西安区、东宁市)
安庆市(宿松县、望江县、迎江区、大观区、怀宁县、潜山市、宜秀区、岳西县、太湖县、桐城市)
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、红河县、绿春县、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、石屏县、河口瑶族自治县、蒙自市、开远市、建水县、弥勒市、个旧市)
株洲市(醴陵市、芦淞区、渌口区、荷塘区、石峰区、攸县、天元区、茶陵县、炎陵县)
朝阳市(朝阳县、建平县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、凌源市、北票市)
菏泽市(郓城县、牡丹区、东明县、单县、定陶区、鄄城县、曹县、巨野县、成武县)
榆林市(府谷县、绥德县、榆阳区、佳县、吴堡县、横山区、米脂县、定边县、子洲县、清涧县、神木市、靖边县)
惠州市(惠东县、惠城区、惠阳区、博罗县、龙门县)
淄博市(临淄区、张店区、桓台县、沂源县、高青县、淄川区、周村区、博山区)
大连市(西岗区、中山区、瓦房店市、金州区、普兰店区、甘井子区、沙河口区、庄河市、旅顺口区、长海县)
佳木斯市(汤原县、郊区、同江市、前进区、富锦市、抚远市、桦川县、桦南县、东风区、向阳区)
保定市(雄县、定州市、蠡县、涞源县、曲阳县、安国市、涿州市、阜平县、满城区、易县、高碑店市、竞秀区、徐水区、唐县、莲池区、博野县、安新县、顺平县、定兴县、望都县、容城县、涞水县、高阳县、清苑区)
永州市(道县、祁阳市、江华瑶族自治县、蓝山县、双牌县、新田县、宁远县、零陵区、冷水滩区、江永县、东安县)
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包头市(达尔罕茂明安联合旗、东河区、青山区、固阳县、九原区、昆都仑区、石拐区、土默特右旗、白云鄂博矿区)
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新余市(渝水区、分宜县)
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晋城市(泽州县、高平市、沁水县、城区、陵川县、阳城县)
怀化市(鹤城区、洪江市、溆浦县、中方县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、会同县、沅陵县、辰溪县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县)
五指山市(文昌市、屯昌县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、万宁市、定安县、琼海市、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、东方市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、临高县)
湘潭市(湘潭县、湘乡市、韶山市、岳塘区、雨湖区)
南昌市(进贤县、红谷滩区、东湖区、青山湖区、南昌县、新建区、青云谱区、西湖区、安义县)
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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