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澳门特别行政区
新疆维吾尔自治区
临汾市(洪洞县、浮山县、汾西县、古县、翼城县、隰县、乡宁县、霍州市、襄汾县、永和县、大宁县、曲沃县、吉县、侯马市、蒲县、尧都区、安泽县)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、且末县、若羌县、和硕县、焉耆回族自治县、博湖县、尉犁县、和静县、库尔勒市)
保山市(施甸县、腾冲市、隆阳区、昌宁县、龙陵县)
泰安市(宁阳县、肥城市、东平县、新泰市、泰山区、岱岳区)
金昌市(永昌县、金川区)
盐城市(射阳县、大丰区、响水县、盐都区、阜宁县、滨海县、亭湖区、建湖县、东台市)
日喀则市(吉隆县、定日县、萨迦县、江孜县、聂拉木县、南木林县、桑珠孜区、康马县、岗巴县、萨嘎县、仁布县、仲巴县、拉孜县、昂仁县、定结县、白朗县、亚东县、谢通门县)
漯河市(郾城区、舞阳县、源汇区、临颍县、召陵区)
日照市(岚山区、莒县、五莲县、东港区)
许昌市(魏都区、建安区、鄢陵县、长葛市、禹州市、襄城县)
台州市(三门县、仙居县、临海市、黄岩区、天台县、玉环市、路桥区、温岭市、椒江区)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、册亨县、安龙县、望谟县、贞丰县、晴隆县、兴仁市、兴义市)
湛江市(吴川市、坡头区、遂溪县、雷州市、赤坎区、霞山区、廉江市、徐闻县、麻章区)
吉林市(永吉县、龙潭区、舒兰市、磐石市、昌邑区、船营区、丰满区、蛟河市、桦甸市)
唐山市(乐亭县、路南区、丰南区、迁西县、滦南县、滦州市、玉田县、曹妃甸区、开平区、路北区、丰润区、遵化市、迁安市、古冶区)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
天津市(河西区、南开区、北辰区、宝坻区、河北区、静海区、红桥区、武清区、东丽区、西青区、和平区、滨海新区、宁河区、津南区、蓟州区、河东区)
香港特别行政区
铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)
池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)
开封市(兰考县、龙亭区、禹王台区、祥符区、杞县、鼓楼区、尉氏县、顺河回族区、通许县)
潍坊市(临朐县、安丘市、潍城区、昌乐县、青州市、寒亭区、昌邑市、奎文区、寿光市、高密市、坊子区、诸城市)
洛阳市(偃师区、伊川县、西工区、新安县、瀍河回族区、洛龙区、孟津区、宜阳县、栾川县、涧西区、老城区、嵩县、汝阳县、洛宁县)
三亚市(吉阳区、崖州区、海棠区、天涯区)
呼和浩特市(回民区、土默特左旗、武川县、托克托县、新城区、赛罕区、和林格尔县、玉泉区、清水河县)
平顶山市(石龙区、卫东区、汝州市、叶县、鲁山县、宝丰县、舞钢市、郏县、新华区、湛河区)
长沙市(天心区、雨花区、长沙县、开福区、芙蓉区、浏阳市、岳麓区、宁乡市、望城区)
东莞市
东营市(利津县、广饶县、河口区、垦利区、东营区)
大同市(云州区、云冈区、广灵县、浑源县、阳高县、天镇县、左云县、灵丘县、新荣区、平城区)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
银川市(兴庆区、永宁县、金凤区、西夏区、灵武市、贺兰县)
宁德市(屏南县、周宁县、霞浦县、柘荣县、蕉城区、福安市、寿宁县、福鼎市、古田县)
铁岭市(银州区、西丰县、清河区、昌图县、开原市、铁岭县、调兵山市)
淄博市(张店区、周村区、沂源县、桓台县、淄川区、临淄区、高青县、博山区)
锦州市(凌河区、黑山县、古塔区、太和区、义县、凌海市、北镇市)
益阳市(资阳区、赫山区、南县、沅江市、安化县、桃江县)
江门市(恩平市、新会区、江海区、台山市、蓬江区、鹤山市、开平市)
乌兰察布市(卓资县、凉城县、察哈尔右翼前旗、兴和县、丰镇市、四子王旗、商都县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、集宁区、化德县)
合肥市(蜀山区、瑶海区、肥东县、庐江县、包河区、肥西县、庐阳区、巢湖市、长丰县)
鹤壁市(淇滨区、淇县、浚县、山城区、鹤山区)
长春市(双阳区、榆树市、二道区、绿园区、南关区、宽城区、农安县、朝阳区、公主岭市、德惠市、九台区)
塔城地区(裕民县、乌苏市、沙湾市、托里县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县)
丹东市(元宝区、振兴区、东港市、凤城市、宽甸满族自治县、振安区)
嘉峪关市
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县、扎赉特旗)
邵阳市(双清区、大祥区、绥宁县、北塔区、邵阳县、洞口县、新邵县、新宁县、城步苗族自治县、邵东市、隆回县、武冈市)
兰州市(皋兰县、安宁区、榆中县、永登县、七里河区、红古区、城关区、西固区)
阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)
营口市(西市区、站前区、鲅鱼圈区、盖州市、大石桥市、老边区)
防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)
常州市(天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、新北区、钟楼区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿克陶县、阿合奇县)
黄石市(黄石港区、下陆区、铁山区、阳新县、西塞山区、大冶市)
汉中市(佛坪县、汉台区、宁强县、南郑区、镇巴县、留坝县、洋县、略阳县、西乡县、城固县、勉县)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
临夏回族自治州(永靖县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏市、广河县、临夏县、康乐县)
通辽市(扎鲁特旗、科尔沁区、库伦旗、霍林郭勒市、开鲁县、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗)
孝感市(大悟县、孝昌县、安陆市、云梦县、汉川市、应城市、孝南区)
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荆州市(松滋市、荆州区、公安县、洪湖市、沙市区、石首市、监利市、江陵县)
淮安市(淮阴区、涟水县、盱眙县、洪泽区、清江浦区、淮安区、金湖县)
三沙市(南沙区、西沙区)
广州市(花都区、增城区、越秀区、海珠区、南沙区、从化区、白云区、黄埔区、荔湾区、天河区、番禺区)
衡水市(深州市、安平县、阜城县、武强县、故城县、武邑县、饶阳县、桃城区、冀州区、景县、枣强县)
九江市(德安县、修水县、彭泽县、濂溪区、瑞昌市、柴桑区、武宁县、共青城市、庐山市、湖口县、永修县、浔阳区、都昌县)
郑州市(中原区、巩义市、惠济区、中牟县、新郑市、上街区、荥阳市、金水区、新密市、二七区、管城回族区、登封市)
淮北市(濉溪县、烈山区、相山区、杜集区)
柳州市(融水苗族自治县、柳北区、柳城县、鹿寨县、三江侗族自治县、柳江区、柳南区、城中区、融安县、鱼峰区)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
甘南藏族自治州(合作市、玛曲县、卓尼县、迭部县、碌曲县、夏河县、临潭县、舟曲县)
淮南市(田家庵区、谢家集区、大通区、八公山区、寿县、潘集区、凤台县)
钦州市(钦北区、浦北县、钦南区、灵山县)
绍兴市(新昌县、嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市、柯桥区)
青岛市(市南区、崂山区、黄岛区、李沧区、莱西市、平度市、胶州市、市北区、城阳区、即墨区)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
衡阳市(衡南县、珠晖区、石鼓区、衡山县、南岳区、衡东县、耒阳市、雁峰区、祁东县、衡阳县、常宁市、蒸湘区)
吉安市(万安县、井冈山市、青原区、吉州区、吉水县、遂川县、永新县、永丰县、吉安县、峡江县、泰和县、新干县、安福县)
萍乡市(莲花县、上栗县、芦溪县、安源区、湘东区)
焦作市(武陟县、马村区、博爱县、温县、中站区、修武县、沁阳市、解放区、山阳区、孟州市)
商丘市(睢县、睢阳区、夏邑县、柘城县、梁园区、民权县、宁陵县、虞城县、永城市)
海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)
济宁市(任城区、梁山县、泗水县、微山县、邹城市、兖州区、金乡县、嘉祥县、汶上县、曲阜市、鱼台县)
临沂市(沂南县、兰陵县、罗庄区、蒙阴县、临沭县、兰山区、平邑县、郯城县、费县、沂水县、莒南县、河东区)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
济源市
湘西土家族苗族自治州(泸溪县、古丈县、凤凰县、保靖县、龙山县、吉首市、花垣县、永顺县)
宁波市(镇海区、慈溪市、北仑区、鄞州区、奉化区、宁海县、象山县、余姚市、海曙区、江北区)
黑河市(爱辉区、北安市、孙吴县、五大连池市、嫩江市、逊克县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
漳州市(东山县、平和县、芗城区、云霄县、诏安县、龙文区、长泰区、漳浦县、龙海区、华安县、南靖县)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、汶川县、若尔盖县、松潘县、理县、阿坝县、金川县、小金县、茂县、马尔康市、黑水县、壤塘县、九寨沟县)
马鞍山市(当涂县、花山区、含山县、博望区、雨山区、和县)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、正蓝旗、苏尼特左旗、多伦县、镶黄旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、正镶白旗)
内江市(隆昌市、市中区、威远县、东兴区、资中县)
德阳市(绵竹市、旌阳区、罗江区、广汉市、什邡市、中江县)
楚雄彝族自治州(永仁县、姚安县、武定县、双柏县、南华县、大姚县、元谋县、牟定县、楚雄市、禄丰市)
七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)
惠州市(博罗县、惠阳区、惠东县、龙门县、惠城区)
来宾市(象州县、武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县)
泸州市(合江县、龙马潭区、江阳区、叙永县、古蔺县、泸县、纳溪区)
滁州市(琅琊区、南谯区、全椒县、定远县、凤阳县、天长市、明光市、来安县)
通化市(梅河口市、柳河县、辉南县、集安市、东昌区、通化县、二道江区)
三明市(明溪县、永安市、宁化县、泰宁县、尤溪县、清流县、将乐县、三元区、建宁县、大田县、沙县区)
眉山市(青神县、仁寿县、彭山区、丹棱县、洪雅县、东坡区)
咸阳市(秦都区、淳化县、彬州市、杨陵区、旬邑县、泾阳县、武功县、渭城区、长武县、永寿县、兴平市、乾县、三原县、礼泉县)
济南市(槐荫区、章丘区、长清区、市中区、莱芜区、历下区、钢城区、济阳区、平阴县、天桥区、历城区、商河县)
阿克苏地区(阿瓦提县、新和县、沙雅县、阿克苏市、乌什县、柯坪县、温宿县、库车市、拜城县)
南平市(顺昌县、浦城县、松溪县、邵武市、建阳区、延平区、武夷山市、光泽县、建瓯市、政和县)
西藏自治区
齐齐哈尔市(讷河市、克东县、克山县、昂昂溪区、建华区、甘南县、梅里斯达斡尔族区、龙江县、依安县、泰来县、富拉尔基区、铁锋区、龙沙区、拜泉县、碾子山区、富裕县)
南宁市(兴宁区、横州市、武鸣区、邕宁区、马山县、宾阳县、江南区、青秀区、上林县、良庆区、西乡塘区、隆安县)
邯郸市(复兴区、邱县、磁县、涉县、肥乡区、临漳县、永年区、大名县、丛台区、成安县、魏县、曲周县、广平县、峰峰矿区、武安市、馆陶县、邯山区、鸡泽县)
德州市(齐河县、德城区、武城县、宁津县、夏津县、禹城市、临邑县、庆云县、乐陵市、陵城区、平原县)
镇江市(丹阳市、扬中市、京口区、润州区、丹徒区、句容市)
4月20日晚,上交所就近日内蒙古伊泰煤炭股份有限公司向山东新潮能源股份有限公司公司股东发出部分要约,并构成竞争要约的相关事宜,下发监管工作函,督促ST新潮(维权)依规履行竞争要约收购相关信息披露义务。
根据ST新潮4月18日晚公告的要约收购报告书,此次伊泰B股计划收购公司51%的股份,要约收购价格为3.4元/股,要约收购所需最高资金总额为117.92亿元。而这是在不到一年时间里,继汇能海投新能源开发有限公司(以下简称“汇能海投”)、浙江金帝石油勘探开发有限公司(以下简称“金帝石油”)后的第三家拟要约收购ST新潮的公司。
此前,汇能海投因隐瞒一致行动人关系已宣布终止筹划要约收购。由于金帝石油4月初已向ST新潮发来了20%股权的要约收购报告书,故本次伊泰B股的要约收购构成竞争要约,这使之成为A股历史上的罕见案例。
两大巨头
争夺优质资源
根据上交所的监管工作函,伊泰B股要约和金帝石油要约分别使用不同的申报代码和申报简称,具有不同的收购价格、收购比例上下限和起始日期。鉴于竞争要约事项将对投资者决策和合法权益产生重大影响,上交所对公司提出监管要求,督促公司在竞争要约收购推进过程中,依规配合收购人履行信息披露义务,切实保障投资者权益。
ST新潮公告显示,伊泰B股本次要约收购旨在增强上市公司股权结构稳定性并取得上市公司控制权。截至目前,伊泰B股已将本次要约收购所需最高资金总额117.92亿元全部存入指定账户作为履约保证金。
公告显示,伊泰B股是以煤炭生产、运输、销售为基础,集铁路与煤化工为一体的大型清洁能源企业,其直属及控股的机械化煤矿共10座,同时控制铁路3条、参股铁路5条,并建成矿区公路150公里,覆盖周边主要矿区,形成生产与运输整体化运营。
此前,怀着同样目的的金帝石油提出的要约收购价格为3.10元/股,目标收购股份占ST新潮总股本的20%,所需最高资金总额达42.16亿元,其中银行贷款融资金额不超过25亿元,剩余为自有资金,资金均已到位。
金帝石油控股股东金帝联合控股集团有限公司(以下简称“金帝控股”)业务版图涵盖海外油气田、大宗石化贸易、国内天然气、地产开发与运营、产业投资等多个领域。金帝石油也曾表示,要约收购ST新潮是金帝控股推进国际化战略的关键一步。
不过,两大巨头都发起要约收购,一旦最终都完成,非社会公众股比例最高将超过90%,如此一来,ST新潮恐将不满足上市条件。
中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅在接受《证券日报》记者采访时表示,这也反映了资本对优质资源的争夺,对于ST新潮而言,如何在保护股东利益的前提下,合理应对要约收购带来的挑战和机遇,将是其未来发展的重要课题。
对此,ST新潮管理层有关人士表示,公司管理层会积极执行相关规定,未来如何平衡产业资本的战略诉求、中小股东的权益保护以及上市公司可持续发展将成为重点。
历史风险出清
资本争相入局
ST新潮是近年来A股中备受争议和关注的一家公司,特别是2019年以来,ST新潮管理层出清了“德隆系”的历史遗留风险,带领公司回归正轨,可谓“步步惊心”,也步步受到关注。截至目前,公司涉及的20余起诉讼已全部履行完法律程序,诉讼风险也已全部出清。
同时,ST新潮管理层坚定聚焦油气主业,不断优化海外资产布局,使公司成为具备优质海外资产的国际化企业。截至目前,公司已发展成为A股唯一一家实现油气上游全产业链国际化运营的上市公司,其99%以上资产位于北美油气核心产区。
稳健的生产经营直接体现在公司的业绩增长上。财务数据显示,2023年,ST新潮实现营业收入88.49亿元,较2018年增长85.09%;归母净利润从2018年6.01亿元大幅跃升至25.96亿元。据2024年第三季度财报,公司资产负债率已降至36.46%,货币资金储备量较五年前增长近两倍。2019年至2023年,ST新潮经营性现金流连续五年为正。
ST新潮管理层有关人士对《证券日报》记者表示,在大半年的时间里,公司已经第三次收到要约申请报告书,这在一定程度上可以看作是市场对公司价值与未来成长确定性的“投票”。
努曼陀罗(丽江)管理咨询合伙企业执行事务合伙人霍虹屹对《证券日报》记者表示,“ST新潮目前已是一个合法合规、浴火‘重生’的A股上市平台;同时,公司仍保留在非常规油气领域的牌照、资产与管线网络,这对于有志于布局上游资源的能源企业而言,是一张‘入场券’。”
(文章来源:证券日报)
芝加哥联邦储备银行行长奥斯坦·古尔斯比周日表示,他希望美国不会走向一个质疑央行在不受政治压力影响下制定货币政策能力的环境。
古尔斯比被问及特朗普上周对美联储主席杰罗姆·鲍威尔的抨击时回应称,经济学家普遍认为,能够在不受政治干预的情况下实施货币政策的央行,会为其经济带来更好的结果。
而对于那些缺乏这种独立性的央行,他补充道:“通胀率会更高,经济增长更慢,就业市场也更糟糕。”
“我强烈希望我们不要陷入一个质疑货币政策独立性的环境,因为这将损害美联储的公信力,”古尔斯比表示。
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自选股数据中心行情中心资金流向模拟交易客户端 中国港能(00931)发布公告,于2025年4月17日(联交所交易时段后),公司(作为发行人)与简博士(作为认购人)订立贷款资本化协议,据此,订约方有条件同意,认购人将认购而公司按资本化价格每股资本化股份0.195港元配发及发行合共7.18亿股资本化股份。认购人应付的所有资本化股份价格将须于完成后,透过资本化及抵销偿还金额1.4亿港元的方式结付。
假设已发行股份总数于本公告日期至配发及发行资本化股份期间并无变动,资本化股份相当于本公告日期已发行股份总数约10.76%;及经配发及发行资本化股份扩大的已发行股份总数约9.71%。
公司将向联交所申请批准资本化股份上市及买卖。
日前,博时基金策划召开《东升西落·日异月殊——博时基金2025二季度策略会》系列直播,携手多家券商机构共同发声,探讨当下市场及未来展望。同时,博时基金还策划了【科技时代——2025科技投资系列圆桌线上沙龙】,聚焦中国科技突破五大主题:AI硬件、AI软件、智能驾驶、机器人、创新药,呈现产业趋势研判与投资逻辑方法。
随着AI助力下的“第四次科技革命”曙光初现,围绕“DeepSeek与AI投资”热门话题,博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾与华泰证券电子与计算机首席分析师谢春生、博时基金首席数字官车宏原、博时基金行业研究部研究员肖达四位投研专家,通过多方视角碰撞,深入解析DeepSeek带来的AI投资机遇与挑战。
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把握AI硬件的崛起机遇
本次圆桌深入剖析了DeepSeek对AI大模型、AI算力、AI端侧、AI应用四大行业的重要影响——从大模型开源带来的国产替代机遇,到算力基建的长期投入;从企业级应用的效率提升,到端侧AI驱动的消费电子升级。种种迹象表明,中国AI产业正迎来战略窗口期。
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AI大模型:开源浪潮缩短中美差距,通用与垂直领域齐头并进
自Deep Seek推出低成本、高效率的开源大模型以来,全球AI产业格局加速重构。圆桌伊始,主持人肖瑞瑾指出,Deep Seek的快速迭代不仅提振了国内投资者信心,更将中美人工智能大模型技术差距缩短至约三个月。
华泰证券谢春生表示,在算力资源受限的背景下,中国大模型厂商展现出了超预期的迭代能力,对中国大模型厂商的长期竞争力有充分信心。以Deep Seek为例,其模型迭代能力已接近美国一线水平,并通过与国产芯片的适配,逐步实现模型训练与英伟达GPU的解耦,形成“算力-模型-应用-终端”全链条闭环。他进一步分析,未来全球大模型发展将呈现两大趋势:
训练重心从“预训练”转向“后训练”:Open AI等厂商已开始探索后训练优化路径,预训练的ScalingLaw(规模定律)面临瓶颈。
通用与垂直大模型齐头并进:用户和数据是构建通用大模型、垂直大模型的核心壁垒,基于用户衍生的生态所沉淀的数据,会成为大模型进一步迭代的核心要素。未来会看到通用大模型和垂类大模型齐头并进,在不同方向有新的进展。
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国产算力:短期受限,长期可期
针对算力问题,博时基金行业研究部研究员肖达指出,当前DeepSeek与国产算力适配情况不错,但制造算力芯片所需要的先进半导体制程国产能力不足。算力芯片通常需要使用7nm以下工艺制程,但所需的EUV光刻机目前被海外禁运,同时与之相关的其他关键设备、材料和工艺能力距离海外厂商仍有显著差距。
不过,随着国内光刻机技术突破及定制化芯片开发,国产算力有望在未来3-5年缩小差距。他特别提到,2025年国内AI基础设施资本支出计划近5000亿元,但相比美国前五大云厂商合计的3000亿美金规模仍有差距,需持续加大投入以应对推理需求的非线性增长。
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AI应用:企业部署加速,AIAgent开启人机协同新时代
企业级应用进入快车道
博时基金首席数字官车宏原介绍,国内正处于企业快速部署DeepSeek的时期,大模型与业务流程深度结合,博时基金已率先行动大幅提升私有算力,相对去年提升了数倍。目前,国内金融、教育、法律、医疗等各个行业都在积极引入Deep Seek等国产模型,例如,在企业人力资源部门,AI可高效筛选简历数据,协助企业招聘,辅助提升企业经营效率等。但他同时指出,当前企业算力需求激增,部分行业面临算力扩容挑战,需通过资源池管理、推理加速等技术优化应对瓶颈。
AIAgent的潜力与边界
针对近期热门的AIAgent(智能体),车宏原认为类似Manus的AIAgent已在专题研究、报告撰写、软件开发、智能助理等场景中达到了较好的效果,但受限于底层大模型的幻觉风险与黑箱等问题,某些场景下甚至可能放大缺陷,因此在使用AIAgent的过程中离不开人类的判断和决策。他预测,未来AIAgent将分化为通用型与专业型两类,前者由大模型厂商主导,后者则依赖行业生态构建,形成“共生共存”的竞争格局。
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AI端侧:硬件升级周期,消费电子产业链迎新机遇
端侧AI普及加速
主持人、博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾在总结中指出,除了AI企业应用如雨后春笋般普及外,我们也留意到AI正在走向端侧,即走向我们每天使用的智能手机、平板电脑、个人PC以及耳机、手表等IOT设备——端侧AI正从概念走向现实。通过模型蒸馏技术,DeepSeek的7B参数小模型已可在笔记本电脑流畅运行,未来更小模型将适配手机、耳机等设备,实现实时翻译、环境感知、智能生活助理等功能。
硬件升级与产业链受益
端侧AI对本地算力需求有限,但复杂任务仍需云端协同。肖瑞瑾预测,为提升用户体验,AI端侧等有望迎来硬件升级周期,国内消费电子产业链(芯片、零组件、组装)及AI原生应用开发商将显著受益。此外,中美在端侧AI领域技术差距较小,中国凭借完善的消费电子产业链,有望赶上差距,推动移动互联网时代走向真正的原生AI应用时代。
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