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维修后质保服务跟踪：在质保期内，我们会定期回访了解设备使用情况，确保设备稳定运行。
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池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
新疆维吾尔自治区
喀什地区(巴楚县、岳普湖县、伽师县、莎车县、英吉沙县、疏附县、疏勒县、麦盖提县、叶城县、泽普县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县)
甘孜藏族自治州(石渠县、炉霍县、道孚县、九龙县、白玉县、新龙县、色达县、乡城县、得荣县、稻城县、德格县、康定市、泸定县、丹巴县、甘孜县、理塘县、巴塘县、雅江县)
阿勒泰地区(吉木乃县、布尔津县、哈巴河县、福海县、青河县、阿勒泰市、富蕴县)
娄底市(新化县、冷水江市、娄星区、涟源市、双峰县)
长春市(公主岭市、朝阳区、德惠市、榆树市、二道区、九台区、双阳区、南关区、宽城区、绿园区、农安县)
郑州市(管城回族区、中牟县、登封市、中原区、荥阳市、新郑市、二七区、巩义市、金水区、上街区、惠济区、新密市)
南通市(崇川区、海安市、如皋市、海门区、启东市、通州区、如东县)
汉中市(佛坪县、略阳县、宁强县、汉台区、镇巴县、留坝县、西乡县、洋县、城固县、勉县、南郑区)
三明市(泰宁县、清流县、沙县区、宁化县、大田县、将乐县、建宁县、永安市、尤溪县、明溪县、三元区)
承德市(平泉市、双滦区、丰宁满族自治县、兴隆县、宽城满族自治县、滦平县、围场满族蒙古族自治县、承德县、鹰手营子矿区、隆化县、双桥区)
张家口市(阳原县、赤城县、张北县、康保县、怀来县、涿鹿县、桥东区、崇礼区、尚义县、怀安县、下花园区、宣化区、蔚县、桥西区、沽源县、万全区)
北海市(铁山港区、银海区、海城区、合浦县)
肇庆市(怀集县、封开县、德庆县、四会市、端州区、高要区、鼎湖区、广宁县)
镇江市(润州区、丹徒区、京口区、扬中市、丹阳市、句容市)
锦州市(太和区、北镇市、古塔区、义县、黑山县、凌河区、凌海市)
连云港市(灌南县、连云区、东海县、海州区、灌云县、赣榆区)
鹤壁市(山城区、淇县、浚县、鹤山区、淇滨区)
普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县)
广西壮族自治区
桂林市(灌阳县、灵川县、全州县、象山区、平乐县、龙胜各族自治县、秀峰区、荔浦市、资源县、永福县、雁山区、临桂区、兴安县、叠彩区、阳朔县、恭城瑶族自治县、七星区)
常州市(溧阳市、钟楼区、天宁区、新北区、武进区、金坛区)
德阳市(广汉市、旌阳区、中江县、绵竹市、罗江区、什邡市)
宁夏回族自治区
嘉峪关市
南平市(武夷山市、顺昌县、邵武市、延平区、松溪县、建阳区、光泽县、浦城县、建瓯市、政和县)
衢州市(江山市、柯城区、龙游县、衢江区、常山县、开化县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
朝阳市(双塔区、朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、凌源市、龙城区)
东莞市
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、河口瑶族自治县、弥勒市、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、绿春县、元阳县、蒙自市、开远市、个旧市、红河县、泸西县)
成都市(蒲江县、温江区、大邑县、青白江区、新都区、彭州市、金牛区、双流区、郫都区、都江堰市、武侯区、邛崃市、简阳市、龙泉驿区、锦江区、金堂县、崇州市、新津区、青羊区、成华区)
丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县)
毕节市(金沙县、七星关区、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、黔西市、赫章县、大方县)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
呼和浩特市(回民区、新城区、玉泉区、武川县、托克托县、和林格尔县、土默特左旗、赛罕区、清水河县)
淄博市(高青县、博山区、沂源县、周村区、临淄区、淄川区、张店区、桓台县)
威海市(荣成市、乳山市、环翠区、文登区)
商洛市(商州区、洛南县、镇安县、商南县、山阳县、丹凤县、柞水县)
沧州市(新华区、河间市、沧县、吴桥县、南皮县、东光县、孟村回族自治县、泊头市、盐山县、献县、运河区、肃宁县、青县、海兴县、任丘市、黄骅市)
晋城市(阳城县、沁水县、城区、高平市、陵川县、泽州县)
临沂市(蒙阴县、沂水县、费县、郯城县、平邑县、河东区、沂南县、兰山区、兰陵县、莒南县、罗庄区、临沭县)
济源市
绵阳市(三台县、江油市、盐亭县、游仙区、涪城区、北川羌族自治县、梓潼县、平武县、安州区)
聊城市(莘县、冠县、阳谷县、茌平区、临清市、东阿县、东昌府区、高唐县)
许昌市(魏都区、建安区、鄢陵县、襄城县、禹州市、长葛市)
南阳市(宛城区、唐河县、镇平县、方城县、内乡县、卧龙区、新野县、邓州市、南召县、西峡县、淅川县、社旗县、桐柏县)
广元市(朝天区、苍溪县、利州区、青川县、旺苍县、剑阁县、昭化区)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、博乐市、温泉县)
天津市(河西区、北辰区、滨海新区、西青区、东丽区、宁河区、河东区、津南区、宝坻区、南开区、静海区、蓟州区、河北区、武清区、和平区、红桥区)
秦皇岛市(北戴河区、海港区、昌黎县、青龙满族自治县、卢龙县、山海关区、抚宁区)
鸡西市(鸡冠区、城子河区、梨树区、滴道区、鸡东县、密山市、虎林市、恒山区、麻山区)
石河子市(新星市、北屯市、胡杨河市、白杨市、图木舒克市、双河市、可克达拉市、阿拉尔市、铁门关市、昆玉市、五家渠市)
咸阳市(杨陵区、长武县、兴平市、彬州市、三原县、乾县、秦都区、淳化县、武功县、泾阳县、渭城区、礼泉县、旬邑县、永寿县)
阳泉市(盂县、矿区、平定县、城区、郊区)
滨州市(惠民县、沾化区、阳信县、邹平市、滨城区、博兴县、无棣县)
深圳市(坪山区、龙华区、龙岗区、南山区、福田区、盐田区、宝安区、罗湖区、光明区)
通辽市(库伦旗、开鲁县、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、奈曼旗、霍林郭勒市)
乐山市(夹江县、井研县、沐川县、金口河区、马边彝族自治县、峨眉山市、犍为县、峨边彝族自治县、五通桥区、沙湾区、市中区)
白山市(抚松县、靖宇县、浑江区、江源区、临江市、长白朝鲜族自治县)
益阳市(资阳区、桃江县、安化县、沅江市、南县、赫山区)
安康市(平利县、宁陕县、汉滨区、紫阳县、旬阳市、岚皋县、镇坪县、石泉县、汉阴县、白河县)
中山市
云浮市(郁南县、新兴县、云城区、罗定市、云安区)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
榆林市(米脂县、靖边县、府谷县、佳县、神木市、绥德县、榆阳区、定边县、横山区、清涧县、吴堡县、子洲县)
赤峰市(克什克腾旗、敖汉旗、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、元宝山区、宁城县、红山区、林西县、松山区、巴林左旗、翁牛特旗)
铜川市(耀州区、王益区、宜君县、印台区)
日照市(东港区、五莲县、岚山区、莒县)
牡丹江市(穆棱市、东宁市、东安区、绥芬河市、阳明区、西安区、林口县、宁安市、爱民区、海林市)
济宁市(微山县、曲阜市、金乡县、嘉祥县、兖州区、任城区、泗水县、梁山县、鱼台县、汶上县、邹城市)
长治市(潞城区、平顺县、武乡县、襄垣县、黎城县、长子县、上党区、沁县、沁源县、潞州区、屯留区、壶关县)
防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)
湘潭市(韶山市、雨湖区、岳塘区、湘潭县、湘乡市)
合肥市(长丰县、庐阳区、庐江县、肥西县、瑶海区、包河区、蜀山区、巢湖市、肥东县)
澳门特别行政区
昭通市(永善县、鲁甸县、彝良县、巧家县、镇雄县、威信县、大关县、昭阳区、绥江县、水富市、盐津县)
漳州市(华安县、诏安县、龙海区、东山县、长泰区、南靖县、云霄县、平和县、漳浦县、龙文区、芗城区)
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黄石市(大冶市、西塞山区、阳新县、铁山区、下陆区、黄石港区)
拉萨市(堆龙德庆区、林周县、达孜区、当雄县、城关区、曲水县、墨竹工卡县、尼木县)
亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)
黄山市(徽州区、歙县、休宁县、屯溪区、黟县、祁门县、黄山区)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
葫芦岛市(兴城市、南票区、龙港区、连山区、绥中县、建昌县)
天水市(秦州区、张家川回族自治县、武山县、麦积区、甘谷县、秦安县、清水县)
伊春市(友好区、铁力市、丰林县、嘉荫县、乌翠区、伊美区、南岔县、金林区、汤旺县、大箐山县)
株洲市(醴陵市、攸县、荷塘区、天元区、石峰区、渌口区、芦淞区、炎陵县、茶陵县)
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玉溪市(华宁县、易门县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、红塔区、江川区、新平彝族傣族自治县、澄江市)
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抚州市(宜黄县、南丰县、东乡区、临川区、崇仁县、黎川县、南城县、乐安县、金溪县、广昌县、资溪县)
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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