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随州市(随县、曾都区、广水市)

长沙市(宁乡市、芙蓉区、长沙县、浏阳市、天心区、雨花区、望城区、岳麓区、开福区)

商洛市(镇安县、丹凤县、商州区、洛南县、柞水县、商南县、山阳县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)  海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

澳门特别行政区

果洛藏族自治州(达日县、班玛县、久治县、玛沁县、甘德县、玛多县)

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

海南藏族自治州(共和县、同德县、贵德县、贵南县、兴海县)  宿迁市(泗阳县、宿城区、沭阳县、宿豫区、泗洪县)

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

昆明市(嵩明县、富民县、宜良县、东川区、石林彝族自治县、五华区、安宁市、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、西山区、晋宁区)

钦州市(浦北县、钦北区、灵山县、钦南区)

黔南布依族苗族自治州(瓮安县、贵定县、福泉市、都匀市、长顺县、龙里县、罗甸县、荔波县、三都水族自治县、独山县、惠水县、平塘县)

永州市(道县、江永县、零陵区、冷水滩区、双牌县、祁阳市、东安县、宁远县、蓝山县、新田县、江华瑶族自治县)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

雅安市(宝兴县、雨城区、天全县、汉源县、名山区、荥经县、芦山县、石棉县)

宜宾市(兴文县、翠屏区、南溪区、长宁县、筠连县、珙县、屏山县、高县、江安县、叙州区)

白城市(大安市、通榆县、洮北区、洮南市、镇赉县)

合肥市(巢湖市、瑶海区、蜀山区、肥西县、庐江县、庐阳区、肥东县、长丰县、包河区)

通辽市(科尔沁区、奈曼旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、库伦旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、扎鲁特旗)

平凉市(灵台县、静宁县、崆峒区、华亭市、崇信县、庄浪县、泾川县)

临沧市(凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、镇康县、云县、耿马傣族佤族自治县、永德县、沧源佤族自治县)

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

西藏自治区

石家庄市(正定县、深泽县、栾城区、灵寿县、新乐市、藁城区、裕华区、桥西区、井陉矿区、无极县、高邑县、平山县、辛集市、元氏县、赞皇县、晋州市、长安区、新华区、井陉县、鹿泉区、赵县、行唐县)

抚顺市(抚顺县、顺城区、望花区、清原满族自治县、东洲区、新抚区、新宾满族自治县)

西安市(未央区、高陵区、阎良区、碑林区、雁塔区、鄠邑区、周至县、蓝田县、灞桥区、莲湖区、新城区、临潼区、长安区)

三沙市(西沙区、南沙区)

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红河哈尼族彝族自治州(元阳县、个旧市、蒙自市、石屏县、绿春县、屏边苗族自治县、泸西县、弥勒市、河口瑶族自治县、开远市、建水县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

贵港市(港北区、平南县、覃塘区、港南区、桂平市)

太原市(阳曲县、古交市、清徐县、娄烦县、万柏林区、迎泽区、晋源区、小店区、杏花岭区、尖草坪区)  唐山市(迁西县、迁安市、滦州市、开平区、乐亭县、古冶区、玉田县、滦南县、曹妃甸区、丰南区、丰润区、路北区、遵化市、路南区)

宜春市(靖安县、上高县、宜丰县、高安市、樟树市、奉新县、铜鼓县、丰城市、袁州区、万载县)

阿勒泰地区(福海县、布尔津县、阿勒泰市、哈巴河县、富蕴县、吉木乃县、青河县)

盐城市(建湖县、响水县、射阳县、东台市、滨海县、大丰区、阜宁县、盐都区、亭湖区)衡水市(武邑县、景县、枣强县、武强县、桃城区、安平县、深州市、饶阳县、故城县、阜城县、冀州区)

铁岭市(开原市、西丰县、银州区、昌图县、调兵山市、铁岭县、清河区)  呼和浩特市(和林格尔县、赛罕区、土默特左旗、武川县、托克托县、清水河县、玉泉区、回民区、新城区)

锦州市(凌海市、古塔区、北镇市、义县、黑山县、凌河区、太和区)

恩施土家族苗族自治州(宣恩县、恩施市、建始县、巴东县、咸丰县、利川市、鹤峰县、来凤县)

衢州市(龙游县、开化县、衢江区、常山县、柯城区、江山市)齐齐哈尔市(梅里斯达斡尔族区、龙江县、拜泉县、讷河市、龙沙区、富拉尔基区、昂昂溪区、碾子山区、甘南县、依安县、建华区、泰来县、铁锋区、富裕县、克东县、克山县)

芜湖市(南陵县、镜湖区、鸠江区、湾沚区、繁昌区、弋江区、无为市)

黄冈市(浠水县、团风县、武穴市、红安县、蕲春县、罗田县、麻城市、黄梅县、黄州区、英山县)

攀枝花市(仁和区、盐边县、东区、米易县、西区)

扬州市(广陵区、仪征市、江都区、宝应县、高邮市、邗江区)

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

海口市(龙华区、美兰区、秀英区、琼山区)

镇江市(润州区、扬中市、丹徒区、丹阳市、京口区、句容市)

巴中市(平昌县、南江县、巴州区、通江县、恩阳区)

阿里地区(日土县、改则县、革吉县、措勤县、噶尔县、札达县、普兰县)

广州市(从化区、越秀区、天河区、花都区、番禺区、南沙区、荔湾区、海珠区、黄埔区、白云区、增城区)

东莞市

蚌埠市(五河县、蚌山区、固镇县、淮上区、龙子湖区、禹会区、怀远县)

岳阳市(汨罗市、云溪区、华容县、湘阴县、平江县、临湘市、君山区、岳阳楼区、岳阳县)

六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)

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

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

　　A股公司2025年一季度报告正处于密集披露阶段。

　　目前，上市公司定期报告仅提供同比数据。然而，在评估上市公司发展趋势和判断拐点时，季度环比数据具有更高的敏感性和及时性，相比之下，其价值更为突出。因此，若同时综合考虑同比和环比数据，将更有助于全面、准确地评估上市公司的经营状况。

　　27股净利润环比同比三连增

　　据证券时报·数据宝统计，截至4月26日，在已披露2025年一季报的A股公司中，剔除北交所个股和今年一季度仍处于亏损状态的个股后，2024年三季度至2025年一季度，单季度净利润环比同比均保持增长的个股有27只。

　　从行业分布来看，27股分布于18个申万二级行业，其中半导体行业个股相对较多。

　　东莞证券指出，从自主可控角度，近期贸易摩擦加剧有望加快半导体设备与材料、高端算力芯片、射频模组等产品的国产替代进程，建议结合2024年和今年一季度业绩情况，从AI驱动和国产替代角度把握相关细分领域投资机会。

　　从半导体行业个股来看，澜起科技、芯朋微、寒武纪-U、恒玄科技4股业绩环比同比三连增，其中澜起科技获22家机构评级，机构关注度最高。

　　澜起科技今年一季度实现营收12.22亿元，同比增长65.78%；净利润5.25亿元，同比增幅达135.14%，一季度营收、净利润均创单季历史新高，主要与DDR5内存接口芯片及高性能运力芯片销售收入占比增加，互连类芯片产品线毛利率提升等因素有关。

　　银河证券表示，随着AI应用加速落地推动服务器市场扩容，澜起科技作为内存接口芯片龙头将充分受益于行业增长，看好公司中长期发展，维持“推荐”评级。

　　展望2025年全年，澜起科技预计DDR5内存接口芯片需求及渗透率将大幅提升，高性能运力芯片需求呈现良好增长态势。

　　11股呈现均线多头排列

　　据数据宝统计，上述27股中，胜宏科技、恒玄科技、万向钱潮等11股股价的30日均线高于60日均线，60日均线高于120日均线，120日均线高于250日均线，呈现均线多头排列（“金叉”排列）。

　　市场分析人士表示，短期、中期和长期均线多头排列反映出投资者信心较强，股价有进一步上涨的潜力。

　　从市值来看，山高环能、晓鸣股份、中毅达等7股市值低于100亿元。

　　山高环能市值最低，公司主营业务包括有机固废领域的无害化处理与资源化利用、餐厨废油脂深度资源化、城市清洁供暖等业务，一季度实现净利润约2827万元，同比增长222.23%。公司获2家机构一致预测今年净利润增速达774.39%。

　　国信证券表示，山高环能今年一季度业绩略超预期，经营拐点显现，维持公司“优于大市”评级。

　　2股获龙虎榜机构席位大额买入

　　上述11只均线多头排列的个股中，晓鸣股份、福达股份、中毅达年内均获龙虎榜机构席位净买入。其中，晓鸣股份、福达股份龙虎榜机构席位大额加仓，年内净买入金额均超2000万元。

　　晓鸣股份（300967.SZ）获龙虎榜机构席位净买入5172.58万元，居首；该股月K线已连续4连阳，去年也获龙虎榜机构席位净买入646.58万元。

　　晓鸣股份主要产品为父母代雏鸡、商品代雏鸡及其副产品、商品代育成鸡，今年一季度实现营收3.94亿元，同比增长125.09%；实现归母净利润约9903万元，同比增长1102.08%。

　　华西证券表示，2023年到2024年晓鸣股份完成募投项目红寺堡智慧农业产业示范园父母代种业基地、南方种业中心一期、红寺堡祖代种业基地等项目建设，并使用自有资金建设红寺堡智慧农业产业示范园东岭养殖基地项目、张家沟养殖基地项目等，随着公司项目产能释放，公司主产品产销量有望进一步增加，维持公司“增持”评级。

　　福达股份获龙虎榜机构席位净买入2364.09万元，年内涨幅超100%。公司是国内发动机锻钢曲轴、汽车离合器主要生产企业之一，一季度实现净利润约6511万元，同比增长106.06%。

　　中泰证券认为，福达股份乘用车曲轴业务受益于头部混动、增程主机厂放量，持续高增长；新能源电驱齿轮业务进入从0到1的放量阶段，培育机器人业务打造中长期成长空间，看好公司后续在机器人领域的业务前景，维持公司“买入”评级。

　　声明：数据宝所有资讯内容不构成投资建议，股市有风险，投资需谨慎。

　　责编：周莎

　　4月25日，由广州市委金融委员会办公室、广州市发改委（广州市人工智能产业发展办公室）、广州市科技局、广州市政务服务和数据管理局主办，奇富科技、广东华兴银行、广州联通、广州市数字金融协会联合承办的“双向奔赴双向赋能——2025年广州市人工智能与现代金融产融对接活动”在广州人工智能与数字经济试验区广州国际金融城片区盛大举行。中国人民银行原副行长李东荣，广州市政府副秘书长孟昊，中国人民银行广东省分行二级巡视员甄润赞，广东金融监管局二级巡视员周宏，广州市委金融办副主任（分管日常工作）、广州市委金融工委副书记（分管日常工作）、一级巡视员邱亿通等出席。

　　会上，奇富科技子公司奇富数科展示了其自研的金融智能体平台Deepbank，以及四款深度应用在金融业务中的智能体——AI营销助手、AI审批官、AI决策助手和AI合规助手。作为人工智能与现代金融产融对接活动的项目之一，广东华兴银行与奇富数科签订了“AI+金融战略合作协议”，双方以“数字金融”高质量发展为目标，基于AI技术能力、优质丰富的场景核心资源，在数字金融在AI+金融领域展开深度合作。同时，奇富数科与广州联通签署了“AI+金融+产业”战略合作协议，双方将依托5G、AI、云计算等技术，共建AI+智能体联合实验室，共同服务产业客户。

　　政府领导、专家学者以及机构代表汇聚一堂，共同见证了政企战略签约、前瞻性技术成果发布以及金融科技标杆案例展示。

　　政策与技术双轮驱动，奇富科技聚焦大模型机遇

　　中国人民银行原副行长李东荣在活动中发表主旨演讲，在金融五大篇文章中，数字金融是助力金融其他四篇大文章的纽带和助推器，其关键驱动力为数据要素和数字技术。在大模型等新技术的推动下，当前我国数字金融正在向数字化、智能化方向发展。

　　奇富科技CEO吴海生对此深感认同，他表示，在金融领域，大模型应用即将迎来爆发期，这将极大加速AI在金融领域的渗透。谈及中国市场的独特优势，他指出：中国AI在数据要素储备与人才密度上具备显著优势，这使得中国在AI+银行的探索相当领先。

　　“AI是需要信仰的技术，要真正能将其落实到产业中业务里，解决核心问题需要有愚公的精神。我们自建了规模化的技术团队，在数据、知识库、金融业务理解等方面积累丰富。在AI+金融这个充满无限机会的赛道，奇富会持续加大投入，做出真正解决金融行业痛点的好产品。”吴海生说。

　　找准场景集中资源智能体率先破局

　　在嘉宾分享环节，奇富数科总裁周旭强发表题为《智启新程：奇富Deepbank智能体平台助力银行业智能化跃迁》的演讲，从技术赋能银行的角度阐述了AI技术在金融机构的业务运作中如何发挥巨大潜力。2025年被业内普遍认为是银行智能化元年，“展望未来5至10年，信贷审批领域或将迎来更为深刻的变革，AI智能体与金融业务的深度融合将全面重构银行的管理和运营模式。”周旭强说。

　　周旭强现场展示了四款已在奇富内部落地应用的金融智能体：AI营销助手、AI审批官、AI决策助手和AI合规助手。奇富金融智能体，基于公司自研的异构大模型平台与支持MCP协议的多智能体协同框架，融合长期沉淀的金融业务Know-how，构建了集深度思考、主动探索与跨域决策能力于一体的智能系统。通过知识图谱驱动的建模能力与短期记忆、长期记忆协同机制，智能体可对金融语义、行为模式及复杂规则体系进行动态理解与精细推理。在客户识别、经营洞察、信审建模与合规守护等高价值环节，实现类专家级智能响应，具备在高频变化、强规则约束环境下持续演化与协同增益的能力。

　　目前，奇富数科已与多家金融机构对接，探索不同业务场景的金融智能体落地。广东华兴银行与奇富数科签订的AI+金融战略合作，将针对营销获客、风控审批、决策分析、增长运营、合规审查、多模态识别、远程银行以及数字员工等方向开展AI智能体应用成果落地，共同探索AI+金融的创新发展方向。

　　报告发布：《金融科技平台对传统金融行业的影响研究》

　　中国人民大学普惠金融研究院首席经济学家莫秀根在会议当天发布了《金融科技平台对传统金融行业的影响研究》报告。报告梳理了金融科技平台对传统金融行业的影响：一是降低信息不对称，扩宽普惠金融服务边界；二是变革金融服务方式，提升行业效率；三是创新服务模式，提升服务体验；四是扩宽信贷供给，完善多层次生态；五是服务普惠群体，实现社会经济发展目标。

　　报告指出，金融行业在分工趋势下形成了数字金融产业链。作为产业链中发挥重要功能的一环，金融科技平台将专注于自身的金融科技优势。报告以奇富数科的数字普惠信贷解决方案FocusPRO2.0为例，通过向金融机构提供业务关键环节的解决方案赋能金融机构开展个人消费贷、个人经营贷和小微经营贷业务，有效提升了金融机构服务实体经济的能力与效率，为数字金融产业链的协同发展提供了典型范本。

　　来自全国各地的一百多家金融机构、科研院所、科技企业，共计两百多位行业人士参与了此次活动。