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三门峡市(湖滨区、灵宝市、陕州区、渑池县、卢氏县、义马市)
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河池市(巴马瑶族自治县、凤山县、大化瑶族自治县、南丹县、金城江区、天峨县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、东兰县、宜州区)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)
昆明市(嵩明县、西山区、盘龙区、官渡区、东川区、晋宁区、石林彝族自治县、五华区、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、富民县、宜良县、安宁市)
萍乡市(芦溪县、上栗县、莲花县、安源区、湘东区)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、梁河县、瑞丽市、芒市、盈江县)
滨州市(惠民县、沾化区、邹平市、滨城区、博兴县、阳信县、无棣县)
吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、盐池县、同心县、利通区)
鸡西市(密山市、鸡冠区、鸡东县、麻山区、城子河区、恒山区、虎林市、滴道区、梨树区)
自贡市(富顺县、沿滩区、荣县、大安区、贡井区、自流井区)
攀枝花市(仁和区、西区、盐边县、东区、米易县)
济南市(钢城区、历城区、章丘区、天桥区、市中区、槐荫区、平阴县、商河县、长清区、莱芜区、历下区、济阳区)
韶关市(新丰县、乐昌市、浈江区、曲江区、乳源瑶族自治县、南雄市、仁化县、翁源县、武江区、始兴县)
江门市(恩平市、鹤山市、台山市、新会区、蓬江区、江海区、开平市)
宿迁市(泗阳县、宿城区、沭阳县、宿豫区、泗洪县)
阿勒泰地区(哈巴河县、富蕴县、阿勒泰市、布尔津县、青河县、福海县、吉木乃县)
鞍山市(岫岩满族自治县、千山区、铁西区、台安县、海城市、立山区、铁东区)
丹东市(元宝区、振兴区、东港市、振安区、宽甸满族自治县、凤城市)
固原市(彭阳县、泾源县、原州区、隆德县、西吉县)
本溪市(明山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、平山区)
河源市(源城区、紫金县、和平县、连平县、龙川县、东源县)
池州市(青阳县、东至县、石台县、贵池区)
连云港市(赣榆区、东海县、海州区、灌云县、灌南县、连云区)
汕头市(潮南区、濠江区、潮阳区、南澳县、金平区、澄海区、龙湖区)
莆田市(秀屿区、涵江区、仙游县、荔城区、城厢区)
哈尔滨市(方正县、呼兰区、道外区、通河县、平房区、延寿县、木兰县、双城区、阿城区、尚志市、巴彦县、道里区、宾县、五常市、依兰县、松北区、南岗区、香坊区)
金昌市(金川区、永昌县)
大庆市(红岗区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、林甸县、让胡路区、龙凤区、肇源县、肇州县)
榆林市(清涧县、神木市、米脂县、榆阳区、横山区、佳县、绥德县、府谷县、子洲县、定边县、吴堡县、靖边县)
来宾市(象州县、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、兴宾区、合山市)
荆州市(监利市、洪湖市、公安县、松滋市、江陵县、荆州区、石首市、沙市区)
湖州市(吴兴区、德清县、南浔区、长兴县、安吉县)
齐齐哈尔市(龙江县、讷河市、建华区、梅里斯达斡尔族区、克东县、碾子山区、铁锋区、依安县、龙沙区、克山县、拜泉县、甘南县、富拉尔基区、昂昂溪区、富裕县、泰来县)
安顺市(普定县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)
兴安盟(阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
玉溪市(江川区、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、新平彝族傣族自治县、红塔区、峨山彝族自治县、易门县、华宁县)
宁夏回族自治区
张家口市(崇礼区、康保县、怀来县、涿鹿县、怀安县、蔚县、赤城县、沽源县、宣化区、阳原县、张北县、尚义县、桥西区、万全区、桥东区、下花园区)
北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)
泉州市(惠安县、永春县、石狮市、丰泽区、晋江市、洛江区、南安市、安溪县、德化县、鲤城区、泉港区、金门县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
台州市(三门县、仙居县、玉环市、椒江区、黄岩区、临海市、温岭市、天台县、路桥区)
郑州市(新密市、登封市、中原区、管城回族区、新郑市、荥阳市、上街区、二七区、惠济区、金水区、中牟县、巩义市)
柳州市(柳南区、三江侗族自治县、柳北区、柳城县、融安县、柳江区、鹿寨县、鱼峰区、融水苗族自治县、城中区)
黄冈市(罗田县、浠水县、英山县、麻城市、蕲春县、团风县、武穴市、黄州区、黄梅县、红安县)
合肥市(长丰县、蜀山区、庐江县、肥东县、庐阳区、肥西县、包河区、巢湖市、瑶海区)
上海市(杨浦区、虹口区、长宁区、奉贤区、宝山区、黄浦区、青浦区、普陀区、闵行区、松江区、徐汇区、崇明区、浦东新区、嘉定区、静安区、金山区)
六盘水市(六枝特区、盘州市、水城区、钟山区)
牡丹江市(西安区、绥芬河市、爱民区、海林市、阳明区、东宁市、东安区、穆棱市、林口县、宁安市)
宁德市(屏南县、寿宁县、福鼎市、古田县、柘荣县、霞浦县、周宁县、福安市、蕉城区)
遂宁市(射洪市、蓬溪县、船山区、大英县、安居区)
澳门特别行政区
乐山市(峨眉山市、马边彝族自治县、市中区、峨边彝族自治县、犍为县、金口河区、五通桥区、井研县、沐川县、夹江县、沙湾区)
辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)
北京市(昌平区、怀柔区、石景山区、朝阳区、丰台区、大兴区、东城区、延庆区、门头沟区、房山区、顺义区、海淀区、密云区、平谷区、通州区、西城区)
日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)
德阳市(什邡市、中江县、广汉市、罗江区、旌阳区、绵竹市)
丽江市(永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县)
巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、轮台县、尉犁县、库尔勒市、博湖县、和硕县、且末县、若羌县、和静县)
淮南市(田家庵区、潘集区、八公山区、凤台县、大通区、寿县、谢家集区)
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锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、苏尼特左旗、二连浩特市、太仆寺旗、多伦县、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、镶黄旗)
临夏回族自治州(广河县、东乡族自治县、临夏市、临夏县、永靖县、康乐县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
凉山彝族自治州(昭觉县、木里藏族自治县、普格县、宁南县、喜德县、美姑县、越西县、西昌市、布拖县、会东县、德昌县、金阳县、雷波县、盐源县、甘洛县、会理市、冕宁县)
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张掖市(甘州区、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县、民乐县)
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4月21日，科大讯飞（002230.SZ，股价45.1元，市值1042.57亿元）2024年报发布后，次日（4月22日）下午公司召开了业绩说明会。科大讯飞董事长刘庆峰、总裁吴晓如，副总裁、董秘江涛等出席交流活动。
2024年，在经历业务结构性调整后，科大讯飞摸清了前进的思路，多项研报显示，公司业绩表现符合预期。
会上，吴晓如称：“2024年我们最重要的成果是实现了高额的销售回款，回款总额为229亿元。当年我们的销售回款率达到了98.14%，公司经营活动产生的现金流金额为24.95亿元，相较于上年同期增长613%。”
“当前许多厂商已经放弃底座模型研发工作，讯飞为何一直投入？”交流中有投资者发出疑问。刘庆峰解释称，在当前基于预训练和强化学习的算法基础上，讯飞有能力做业界第一梯队底座模型。他称，基于自主研发的底座模型训练出来的行业模型，在尺寸灵活性、适配深度、最终效果上，比基于开源模型训练出来的行业模型要好。
2024年实现高额销售回款
数据显示，公司2024全年实现营业收入233.43亿元，同比增长18.79%，时隔两年重回双位数增长；归母净利润为5.6亿元，同比下降14.78%。2025年一季度实现营业收入46.58亿元，同比增长27.74%；实现归母净利润-1.93亿元，上年同期亏损约3亿元。
同时，公司去年全年经营性净现金流得到大幅改善，主要原因在于2024年第四季度。下图所示，分季度看，第四季度经营性净现金流为33.16亿元，全年经营性净现金流得以转正。
图片来源：公司2024年年报财报披露，现金流大涨主要系本年销售回款较上年同期增长所致。
“现金流创历史新高的主要原因是我们优化了回款机制。首先，加强常态化的回款催收工作，公司成立了专门负责回款的部门，我们还形成了更好支持现金流的GBC（政府端、企业端、消费者端）业务架构。”吴晓如说。
经营结构上的优化使得公司业务毛利得以提升，“根据地业务”（具有较好可持续性的业务）收入占比从2023年的约65%上升到2024年的70%。
“可持续性收入占比不断提升，同时进一步坚持战略聚焦。2022年我们有60个产品线，去年逐步减少到46个产品线，通过战略聚焦，平均每个产品线收入接近6亿元。接下来继续聚焦业务，发展并壮大关键产品线。”吴晓如说。
财报数据显示，公司第一大业务板块——开放平台及消费者业务2024年实现收入78.86亿元，同比增长27.58%。细分来看，开放平台、智能硬件分别实现收入51.72亿元、20.23亿元，分别同比增长31.33%、25.07%。
智慧教育业务实现收入72.29亿元，同比增长29.94%。投资者调研记录显示，2024年前三季度，科大讯飞AI学习机销量增长超过100%。
智慧汽车、智慧医疗、企业AI解决方案业务分别实现收入9.89亿元、6.92亿元、6.43亿元，分别同比增长42.16%、28.18%、122.56%。
刘庆峰回应为何坚持底座模型研发投入
投资者问答环节，有投资者对科大讯飞坚持底座模型研发提出了疑问。
DeepSeek问世后，一众大模型厂商如百川智能、零一万物等放弃基座模型训练，转向应用开发，市场高度关注科大讯飞的战略抉择。
今年4月，科大讯飞深度推理大模型讯飞星火X1再次更新，在模型参数比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果对标OpenAIo1和DeepSeekR1。
有投资者提问到，目前许多（大模型）厂商已经放弃基座模型的研发工作，科大讯飞为何一直持续投入基座大模型研发？
刘庆峰回应称，第一，第三方公司结合开源模型与行业经验训练出的大模型和讯飞底座模型结合行业经验训练的大模型，无论是尺寸灵活性、适配深度还是最终效果，都存在差距。“在我们内部非常严谨的技术评估中，至少会有10%以上的效果差距，是模型可用与不可用之间的差距，即用户是否可以接受。”
第二，在国产算力平台上建设底座大模型，对国家具有战略意义，在市场上也有独特的应用需要。“无论是像央国企，还是如安全等重要行业，对自主可控的底座大模型的需求非常迫切，而讯飞是基于国产算力训练，各方面的可靠性都更胜一筹，也更受相关客户和国家主管部门的信任。”
对于未来的发展，刘庆峰表示，科大讯飞要抢抓通用人工智能（AGI）的“根红利”，在完全自主可控的平台上把通用底座大模型做到第一梯队，不仅仅是跟随，要在算法上持续研发和创新。
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