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忻州市(原平市、静乐县、神池县、五寨县、繁峙县、偏关县、忻府区、岢岚县、代县、河曲县、宁武县、五台县、定襄县、保德县)

锦州市(黑山县、古塔区、凌海市、义县、北镇市、凌河区、太和区)

福州市(闽清县、罗源县、鼓楼区、福清市、永泰县、台江区、仓山区、平潭县、晋安区、闽侯县、长乐区、连江县、马尾区)

济南市(钢城区、历城区、市中区、历下区、莱芜区、长清区、商河县、槐荫区、平阴县、济阳区、天桥区、章丘区)  榆林市(子洲县、佳县、靖边县、神木市、米脂县、清涧县、定边县、榆阳区、吴堡县、绥德县、府谷县、横山区)

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

眉山市(东坡区、彭山区、青神县、丹棱县、仁寿县、洪雅县)

晋中市(祁县、寿阳县、和顺县、榆社县、介休市、左权县、太谷区、榆次区、灵石县、平遥县、昔阳县)

丽水市(龙泉市、云和县、景宁畲族自治县、青田县、缙云县、庆元县、遂昌县、莲都区、松阳县)  济源市

常州市(钟楼区、天宁区、武进区、溧阳市、金坛区、新北区)

广元市(朝天区、昭化区、苍溪县、利州区、剑阁县、旺苍县、青川县)

六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)

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

亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)

滁州市(全椒县、明光市、天长市、来安县、琅琊区、凤阳县、定远县、南谯区)

七台河市(勃利县、桃山区、茄子河区、新兴区)

焦作市(修武县、博爱县、沁阳市、温县、解放区、山阳区、马村区、武陟县、中站区、孟州市)

楚雄彝族自治州(双柏县、姚安县、大姚县、禄丰市、永仁县、牟定县、武定县、楚雄市、元谋县、南华县)

北海市(海城区、银海区、合浦县、铁山港区)

鄂尔多斯市(准格尔旗、伊金霍洛旗、康巴什区、乌审旗、鄂托克旗、杭锦旗、鄂托克前旗、东胜区、达拉特旗)

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

盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)

深圳市(坪山区、福田区、盐田区、龙华区、罗湖区、南山区、龙岗区、光明区、宝安区)

松原市(扶余市、宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)

烟台市(牟平区、海阳市、莱山区、福山区、蓬莱区、芝罘区、招远市、栖霞市、龙口市、莱州市、莱阳市)

盐城市(响水县、亭湖区、滨海县、射阳县、阜宁县、东台市、建湖县、大丰区、盐都区)

甘孜藏族自治州(新龙县、白玉县、德格县、九龙县、理塘县、丹巴县、石渠县、色达县、雅江县、道孚县、得荣县、甘孜县、炉霍县、康定市、稻城县、泸定县、巴塘县、乡城县)

惠州市(惠阳区、惠东县、龙门县、博罗县、惠城区)

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池州市(贵池区、石台县、青阳县、东至县)

枣庄市(山亭区、市中区、滕州市、峄城区、台儿庄区、薛城区)

上饶市(玉山县、万年县、广丰区、信州区、余干县、弋阳县、广信区、鄱阳县、横峰县、婺源县、德兴市、铅山县)

河源市(龙川县、和平县、源城区、东源县、连平县、紫金县)  山南市(加查县、贡嘎县、隆子县、洛扎县、错那市、曲松县、浪卡子县、乃东区、扎囊县、琼结县、桑日县、措美县)

梅州市(平远县、梅江区、蕉岭县、兴宁市、大埔县、梅县区、丰顺县、五华县)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、梁河县、陇川县、芒市、盈江县)

双鸭山市(集贤县、友谊县、岭东区、宝山区、尖山区、饶河县、四方台区、宝清县)临沧市(云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、永德县)

齐齐哈尔市(克东县、富裕县、碾子山区、昂昂溪区、龙江县、泰来县、梅里斯达斡尔族区、克山县、甘南县、建华区、依安县、铁锋区、拜泉县、龙沙区、富拉尔基区、讷河市)  海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、格尔木市、乌兰县、德令哈市、都兰县)

吉林市(丰满区、桦甸市、永吉县、蛟河市、船营区、龙潭区、磐石市、舒兰市、昌邑区)

大理白族自治州(祥云县、大理市、巍山彝族回族自治县、宾川县、云龙县、弥渡县、鹤庆县、洱源县、永平县、剑川县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县)

和田地区(策勒县、洛浦县、皮山县、和田县、民丰县、于田县、墨玉县、和田市)广州市(南沙区、海珠区、从化区、越秀区、花都区、番禺区、白云区、增城区、荔湾区、黄埔区、天河区)

新乡市(封丘县、红旗区、长垣市、凤泉区、牧野区、延津县、辉县市、获嘉县、新乡县、原阳县、卫滨区、卫辉市)

江门市(恩平市、台山市、鹤山市、开平市、蓬江区、江海区、新会区)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

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

淮安市(淮阴区、淮安区、金湖县、清江浦区、涟水县、洪泽区、盱眙县)

晋城市(陵川县、泽州县、城区、阳城县、沁水县、高平市)

鞍山市(千山区、铁西区、台安县、铁东区、岫岩满族自治县、海城市、立山区)

佛山市(高明区、三水区、顺德区、禅城区、南海区)

安康市(白河县、汉滨区、岚皋县、汉阴县、镇坪县、紫阳县、宁陕县、石泉县、旬阳市、平利县)

辽阳市(文圣区、辽阳县、宏伟区、太子河区、白塔区、灯塔市、弓长岭区)

汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、临河区、五原县、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特前旗、磴口县)

安阳市(汤阴县、安阳县、文峰区、内黄县、林州市、北关区、殷都区、滑县、龙安区)

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

厦门市(湖里区、集美区、海沧区、翔安区、思明区、同安区)

蚌埠市(淮上区、蚌山区、五河县、固镇县、禹会区、龙子湖区、怀远县)

　　“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）