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黔西南布依族苗族自治州(普安县、兴仁市、册亨县、贞丰县、晴隆县、望谟县、兴义市、安龙县)

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

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、陇川县、芒市、瑞丽市)

漳州市(长泰区、东山县、华安县、平和县、漳浦县、南靖县、云霄县、龙海区、龙文区、芗城区、诏安县)  太原市(古交市、清徐县、尖草坪区、迎泽区、娄烦县、晋源区、阳曲县、小店区、杏花岭区、万柏林区)

白山市(靖宇县、江源区、抚松县、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县)

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

铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

桂林市(平乐县、象山区、秀峰区、龙胜各族自治县、七星区、临桂区、雁山区、资源县、荔浦市、灵川县、灌阳县、永福县、恭城瑶族自治县、阳朔县、全州县、叠彩区、兴安县)  宁德市(福安市、古田县、周宁县、蕉城区、柘荣县、霞浦县、福鼎市、屏南县、寿宁县)

黑河市(爱辉区、嫩江市、逊克县、北安市、孙吴县、五大连池市)

汕尾市(海丰县、陆河县、陆丰市、城区)

荆州市(沙市区、荆州区、松滋市、公安县、洪湖市、江陵县、监利市、石首市)

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

山南市(浪卡子县、贡嘎县、措美县、曲松县、乃东区、加查县、错那市、琼结县、洛扎县、扎囊县、隆子县、桑日县)

沈阳市(和平区、皇姑区、大东区、于洪区、法库县、沈北新区、沈河区、辽中区、新民市、康平县、苏家屯区、铁西区、浑南区)

曲靖市(马龙区、师宗县、富源县、宣威市、会泽县、罗平县、麒麟区、陆良县、沾益区)

延边朝鲜族自治州(安图县、龙井市、延吉市、图们市、敦化市、珲春市、和龙市、汪清县)

遵义市(道真仡佬族苗族自治县、汇川区、凤冈县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、正安县、湄潭县、习水县、仁怀市、红花岗区、余庆县、桐梓县、绥阳县、播州区)

长治市(平顺县、潞州区、黎城县、长子县、潞城区、壶关县、屯留区、沁县、襄垣县、沁源县、上党区、武乡县)

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

六安市(金寨县、舒城县、金安区、霍邱县、叶集区、裕安区、霍山县)

贵阳市(南明区、观山湖区、开阳县、修文县、花溪区、乌当区、清镇市、云岩区、白云区、息烽县)

成都市(金堂县、彭州市、郫都区、金牛区、龙泉驿区、简阳市、温江区、武侯区、大邑县、新津区、双流区、锦江区、青羊区、都江堰市、崇州市、青白江区、新都区、邛崃市、成华区、蒲江县)

漯河市(召陵区、临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区)

昌吉回族自治州(奇台县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、吉木萨尔县、阜康市、昌吉市、呼图壁县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)

普洱市(澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

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

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贺州市(平桂区、八步区、昭平县、钟山县、富川瑶族自治县)

银川市(兴庆区、永宁县、灵武市、金凤区、西夏区、贺兰县)

钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)

郴州市(桂阳县、宜章县、苏仙区、北湖区、永兴县、汝城县、嘉禾县、资兴市、临武县、桂东县、安仁县)  萍乡市(上栗县、莲花县、芦溪县、湘东区、安源区)

亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)

邯郸市(峰峰矿区、临漳县、魏县、鸡泽县、永年区、邱县、涉县、曲周县、武安市、磁县、馆陶县、复兴区、邯山区、广平县、大名县、肥乡区、成安县、丛台区)

酒泉市(敦煌市、肃州区、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃北蒙古族自治县、金塔县)林芝市(波密县、朗县、墨脱县、米林市、巴宜区、察隅县、工布江达县)

鹤岗市(工农区、兴安区、绥滨县、南山区、东山区、兴山区、萝北县、向阳区)  丹东市(宽甸满族自治县、振兴区、东港市、元宝区、振安区、凤城市)

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

通化市(东昌区、二道江区、梅河口市、集安市、辉南县、通化县、柳河县)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、班玛县、达日县、久治县、玛多县)

无锡市(梁溪区、江阴市、滨湖区、锡山区、新吴区、惠山区、宜兴市)

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

荆门市(钟祥市、沙洋县、京山市、掇刀区、东宝区)

张家界市(桑植县、永定区、慈利县、武陵源区)

张家口市(沽源县、下花园区、怀安县、怀来县、涿鹿县、万全区、崇礼区、尚义县、蔚县、赤城县、桥西区、康保县、阳原县、桥东区、宣化区、张北县)

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

娄底市(新化县、涟源市、娄星区、双峰县、冷水江市)

广西壮族自治区

韶关市(武江区、南雄市、曲江区、新丰县、乐昌市、浈江区、翁源县、仁化县、始兴县、乳源瑶族自治县)

德州市(齐河县、宁津县、武城县、临邑县、平原县、禹城市、庆云县、陵城区、德城区、夏津县、乐陵市)

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

常德市(武陵区、石门县、临澧县、澧县、津市市、汉寿县、安乡县、鼎城区、桃源县)

唐山市(乐亭县、古冶区、玉田县、滦南县、遵化市、丰润区、滦州市、迁西县、开平区、路北区、曹妃甸区、迁安市、路南区、丰南区)

南昌市(进贤县、红谷滩区、安义县、青云谱区、东湖区、西湖区、新建区、南昌县、青山湖区)

宁波市(慈溪市、江北区、奉化区、海曙区、余姚市、鄞州区、宁海县、北仑区、镇海区、象山县)

三明市(永安市、明溪县、三元区、沙县区、建宁县、大田县、宁化县、尤溪县、清流县、将乐县、泰宁县)

　　界面新闻记者|唐卓雅

　　界面新闻编辑|谢欣

　　4月24日晚间，未名医药（维权）发布公告称，天津药监局对控股子公司天津未名生物医药有限公司（以下简称“天津未名”）进行了药品生产质量管理规范符合性检查，查出天津未名相关药品生产行为不符合《药品生产质量管理规范》（2010年修订）要求，对天津未名采取暂停生产、销售风险控制措施。

　　4月25日开盘，未名医药股价跌停。截至收盘，未名医药报7.42元/股，跌9.95%，当前市值为48.95亿元。

　　值得注意的是，天津未名需完成整改验收工作，方能恢复生产，暂停销售的产品需要按国家药监局标准检验合格后方能重新销售使用。在此期间，天津未名的销售及回款将受到不利影响。

　　未名医药目前预计天津未名停产时间不超过三个月，但根据相关规定，若天津未名三个月内无法恢复生产，则未名医药可能触发其他风险警示的情形，即有可能被实施ST（特别处理）。

　　天津未名主要从事人干扰素药品的生产与销售，2024年，天津未名实现营业收入2.17亿元、净利润-1400.37万元，分别占同期未名医药营业收入的60.09%、合并报表净润的9.8%，是未名医药的重要子公司。

　　实际上，天津未名被要求停产整顿已有前兆，此前该公司生产的人干扰素α2b喷雾剂已“暴雷”。

　　此前，上海市药监局对天津未名生产的1批“人干扰素α2b喷雾剂”进行抽检，检验结果为“生物学活性不符合规定”。而该产品曾在江西省医保局牵头开展的29省份干扰素省际联盟集中带量采购中中标，但是因抽检结果不合格，截止到今年4月21日，已有上海、浙江、内蒙古、西藏等多地相继发布通知，暂停采购天津未名生产的人干扰素α2b喷雾剂。

　　未名医药称，天津未名针对该批次检验结果向原药品承检单位申请复验，复验结果尚未出具。未名医药对所有在市场流通的人干扰素α2b喷雾剂全部暂停销售并主动召回，待进一步检查结果出具后再恢复供应。截至年报披露日（2025年4月22日），市场上已无上述批号的人干扰素α2b喷雾剂在售。因本次召回冲减当期营业收入2316.72万元，同时对天津2025年干扰素销售造成影响。

　　2024年，未名医药实现营收3.6亿元，同比下降16.14%，净亏损1.37亿元。其中，干扰素2024年的营收同比下降28.59%达到2.17亿元，占总营收的60.28%，产品毛利率为79.92%。

　　2024年并非未名医药首次出现亏损。自2018年以来，未名医药的业绩起伏不定，七年时间里有五年业绩出现亏损。

　　2018年是未名医药坎坷发展的起点。当时，未名医药旗下重要的子公司有未名天源、厦门未名、北京科兴、天津未名，主要产品分别为化工产品、鼠神经生长因子、疫苗、干扰素。

　　这一年，未名医药全资子公司未名天源因受环保政策影响，上游企业停产致使原材料供应中断，加之其所处淄博搬迁改造区域，于2018年5月8日全面停产。2017年，未名天源为未名医药贡献了近3亿元的营收和6636.37万元的净利润，分别占当期公司营收、净利润的25.7%、17%。这一停产事件直接导致未名医药2018年的精细化工业务营收大幅下降。

　　另外，受医保控费、招标限价等多项医改政策影响，未名医药旗下厦门未名的核心产品鼠神经生长因子产品收入锐减，当时鼠神经生长因子的营收占未名医药总营收的76.2%。2019年，该产品直接被调出医保目录。一个子公司停产、一个子公司产品销量大减，2018年，未名医药亏损9578.91万元，同比下滑124.66%。

　　同样是在2018年，美股科兴生物私有化回归，引发未名医药与科兴生物争夺北京科兴控制权。当年4月，因控制权之争，导致未名医药年报披露不及时而被深交所发函问询，引发资本市场的高度关注。而后双方更是爆发武力冲突，北京科兴厂区电源被切断，损失市场价值1540.4万元的疫苗产品。

　　未名医药接连受挫，业绩也一蹶不振、一路下滑，但围绕北京科兴的控制权之争尚未完结。当时，未名医药通过子公司厦门未名持有北京科兴26.91%的股份。2022年5月，在未名医药时任董事会不知情且未履行相关审议程序的情况下，未名医药原董事长潘爱华等人将杭州强新变更为厦门未名股东，企图先借此保住未名医药、厦门未名的控制权，再谋求北京科兴控制权。

　　此事发生时，正是未名医药两任董事会交接之时——潘爱华卸任，由岳家霖接任董事长一职。2022年8月，岳家霖就任未名医药董事长后，将潘爱华等人告上法庭。2024年2月，潘爱华一审被判构成职务侵占罪、挪用资金罪，法院判决追缴杭州强新非法占有的厦门未名34%股权并返还给未名医药。

　　这场股权闹剧暂告一段落，但未名医药的业绩却再难好转。2024年，未名医药的营收仅为2018年的一半左右。

　　目前，未名医药的业务主要依靠旗下三家关键子公司支撑，分别为天津未名、厦门未名和北京科兴。曾经为未名医药贡献七成以上业绩的鼠神经生长因子，2024年时营收仅1.39亿元，只占总营收的38.59%。如今，天津未名作为未名医药最核心的收入来源，又因药品生产不合规被责令整改，未名医药恐面临经营危机。

专题：2025保险科技峰会

　　4月25日金融一线消息，“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行，本次大会主题为“从互联网时代到AI时代，AI+保险的战略推进与应用创新”。会上，中移金科与众安信科AI+保险联合实验室正式亮相。中移金科副总经理孙健表示，期待实验室的成果转化落地，生根发芽。

　　孙健介绍，中移金科作为中国移动的金融科技引擎，聚焦通信+金融领域，背靠中国移动10亿用户的数据资产与庞大客户底座，持续发挥运营商资源优势。“我们赋能保险行业精准刻画客户，与保司伙伴构建私域资源协同，依托AI大模型、大数据、大安全，提供智能化解决方案。”此次与众安信科联姻成立联合实验室，旨在推动技术、场景、数据深度融合，聚焦三大核心方向打造行业标杆。

　　“金科公司拥有坚实的数据技术，能为保险行业数字化转型提供强大支撑。”孙健强调，中国移动10亿个人用户、3.2亿家庭客户，230万座5G基站及广泛用户行为数据，构成了坚实的数据基础。通过全场景数据沉淀，可精准刻画用户风险和需求画像，深挖健康、财产等生活场景的保险营销风控需求，助力行业定制个性化产品解决方案。未来，实验室将深度融合移动“连接+算力+能力”优势，推动保险服务向主动化、无感化跃迁。

　　在跨界融合方面，中移金科依托保险经纪牌照，以通信+科技+保险为方向，在个人、家庭、政企、新兴四大市场成果显著。旗下中移保险经纪公司保费规模达10亿，发展用户超2千万，以碎屏险、延保等通信属性保险产品为代表，2024年客户规模突破1千万，已在全国31个省标准化推广。

　　谈及保险销售渠道变革，孙健指出，保险行业正从传统销售方式向基于AI保险销售智能体的“第四渠道”演进。中移金科在人工智能领域早有布局，自研风控大模型、营销大模型，打造运营商规模最大的金融数据基座，风控模型达行业一流水平，已签约10余家金融合作机构，为构建保险智能化销售第四渠道奠定技术基础。

　　展望未来，孙健表示：“中移金科将和众安信科携手，以AI+保险联合实验室为起点，推动行业智能化三大跃迁。”具体而言，一是实现从单点智能到全链路贯通，将AI深度嵌入保险核心领域，达成业务闭环智能协同；二是从工具赋能迈向生态共创，汇聚同业力量共建智能营销新范式；三是从降本增效转向普惠创新，依托AI让保险服务更透明、个性化，惠及亿万客户。

　　“我们坚信运营商和保险的深度融合，必将成为保险行业高质量发展的核心引擎。”孙健呼吁行业携手，共同点亮保险科技的未来之光。

专题：2025保险科技峰会

　　4月25日金融一线消息，“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行，本次大会主题为“从互联网时代到AI时代，AI+保险的战略推进与应用创新”。阿里云保险行业首席架构师黄旭初发表以“AI大模型在企业架构的落地”为主题的演讲。

　　黄旭初介绍，阿里在大模型领域布局深远，早在2020年，在OpenAI发布ChatGPT3.5之前，就已在千亿级万亿级参数的M6大模型研究上取得突破，并率先开展开源模型探索。他指出，随着DeepSeek、Manus等新技术涌现，大模型发展周期不断缩短，目前仍未达终态，未来发展值得期待，企业应加快拥抱大模型的步伐。

　　谈及大模型对行业各方的影响，黄旭初表示，对模型供应商而言，开源模型的发展坚定了阿里在开源路线的投入，新架构的出现促使其更加注重算力优化；对企业客户来说，大模型在保险场景落地可能性增加，使用成本降低，企业构建专属模型也变得可行；对终端用户，推理模型的发展提升了用户对模型的信任度与产品体验；在算力方面，尽管部分架构降低了算力要求，但大模型使用频率和门槛的降低，引发了整体算力需求的爆发式增长。

　　在技术发展趋势上，黄旭初提到，随着数据在预训练层面接近瓶颈，后训练、推理等层面的ScalingLaw不断涌现，架构优化成为提升大模型效率的重要方向。当前，国内外大模型性能差异快速缩小，各模型供应商技术路线也逐渐趋同。基于此，阿里将重点发力开源、推理模型、多模态融合模型以及不同尺寸模型研发，以适应多样化场景需求。

　　在保险企业架构应用方面，黄旭初提出，未来保险企业模型架构可设想为“无限靠近AGI的大模型+众多领域小模型”，二者相互促进，共同服务保险业务。同时，他推荐了三种开发范式：知识库+通用大模型，是当前多数企业实践的基础模式；Muti-agent+推理模型，适用于核保核赔等逻辑推理要求高的业务场景；双飞轮模式，即企业专属模型服务业务流程，是未来发展方向。

　　黄旭初还以质检检测预警为例，展示了不同模式的应用效果：提示词+大模型模式耗时短但准确率仅64%；多Agent模式准确率提升至90%以上，但调用次数增加导致耗时变长；将企业知识训练到小模型的模式，在准确率和耗时方面表现更优。

　　此外，他介绍了理想的应用架构，通过标准大模型协议封装原子能力，利用Agent调用，并基于SpringAIAlibaba框架实现传统应用的AI改造。同时强调全栈效率优化的重要性，建议保险公司在使用大模型时，可借助云供应商的全栈优化能力。

　　最后，黄旭初展示了阿里推出的金融行业Agent智能体全景图，并将大模型应用分为知识问答、业务辅助、业务自动化三大类型，涵盖代码辅助、产品辅助、销售、客户服务等多个场景，部分场景已成熟可落地。