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漳州市(南靖县、龙海区、龙文区、芗城区、漳浦县、华安县、云霄县、长泰区、平和县、东山县、诏安县)
三明市(三元区、沙县区、泰宁县、明溪县、将乐县、永安市、清流县、建宁县、宁化县、大田县、尤溪县)
泰州市(靖江市、高港区、兴化市、海陵区、姜堰区、泰兴市)
青岛市(市南区、胶州市、即墨区、崂山区、平度市、城阳区、黄岛区、莱西市、市北区、李沧区)
黄冈市(浠水县、武穴市、英山县、蕲春县、黄州区、红安县、麻城市、团风县、罗田县、黄梅县)
三门峡市(湖滨区、渑池县、灵宝市、义马市、卢氏县、陕州区)
长春市(宽城区、绿园区、公主岭市、榆树市、九台区、朝阳区、二道区、双阳区、农安县、德惠市、南关区)
曲靖市(陆良县、宣威市、沾益区、富源县、马龙区、麒麟区、师宗县、罗平县、会泽县)
达州市(万源市、达川区、通川区、宣汉县、大竹县、渠县、开江县)
南平市(政和县、浦城县、建瓯市、邵武市、光泽县、建阳区、松溪县、延平区、顺昌县、武夷山市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)
马鞍山市(当涂县、和县、雨山区、花山区、含山县、博望区)
渭南市(蒲城县、潼关县、大荔县、韩城市、华阴市、澄城县、华州区、富平县、合阳县、临渭区、白水县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
驻马店市(汝南县、泌阳县、驿城区、上蔡县、西平县、确山县、正阳县、新蔡县、平舆县、遂平县)
海口市(琼山区、龙华区、美兰区、秀英区)
澳门特别行政区
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
平顶山市(石龙区、宝丰县、卫东区、叶县、汝州市、郏县、新华区、湛河区、鲁山县、舞钢市)
湘潭市(韶山市、湘潭县、岳塘区、湘乡市、雨湖区)
乐山市(峨边彝族自治县、夹江县、市中区、金口河区、马边彝族自治县、沙湾区、峨眉山市、犍为县、五通桥区、沐川县、井研县)
长治市(平顺县、潞州区、潞城区、长子县、屯留区、武乡县、壶关县、襄垣县、沁县、沁源县、上党区、黎城县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
新余市(分宜县、渝水区)
广元市(朝天区、苍溪县、青川县、昭化区、旺苍县、剑阁县、利州区)
呼和浩特市(土默特左旗、玉泉区、回民区、托克托县、和林格尔县、新城区、清水河县、武川县、赛罕区)
常州市(武进区、钟楼区、金坛区、新北区、天宁区、溧阳市)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、根河市、阿荣旗、牙克石市、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、满洲里市、海拉尔区)
丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县)
赣州市(龙南市、安远县、定南县、宁都县、章贡区、寻乌县、赣县区、于都县、石城县、会昌县、信丰县、南康区、崇义县、上犹县、兴国县、全南县、瑞金市、大余县)
西藏自治区
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、泸西县、建水县、蒙自市、元阳县、石屏县、绿春县、红河县、弥勒市、开远市、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县)
镇江市(润州区、句容市、丹徒区、京口区、丹阳市、扬中市)
雅安市(雨城区、石棉县、名山区、宝兴县、汉源县、荥经县、芦山县、天全县)
嘉峪关市
宿州市(埇桥区、灵璧县、泗县、砀山县、萧县)
衡阳市(衡山县、常宁市、珠晖区、衡南县、衡阳县、祁东县、雁峰区、石鼓区、蒸湘区、衡东县、南岳区、耒阳市)
安康市(紫阳县、汉滨区、岚皋县、镇坪县、汉阴县、旬阳市、宁陕县、石泉县、平利县、白河县)
兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)
海东市(乐都区、循化撒拉族自治县、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县)
潍坊市(奎文区、寒亭区、诸城市、昌邑市、昌乐县、安丘市、潍城区、高密市、青州市、坊子区、临朐县、寿光市)
乌鲁木齐市(米东区、新市区、达坂城区、头屯河区、沙依巴克区、天山区、乌鲁木齐县、水磨沟区)
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淄博市(周村区、张店区、高青县、临淄区、博山区、淄川区、沂源县、桓台县)
太原市(尖草坪区、杏花岭区、小店区、娄烦县、古交市、阳曲县、晋源区、迎泽区、清徐县、万柏林区)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、格尔木市、乌兰县、都兰县、德令哈市)
茂名市(化州市、电白区、高州市、茂南区、信宜市)
南宁市(江南区、邕宁区、西乡塘区、青秀区、武鸣区、宾阳县、横州市、马山县、兴宁区、上林县、隆安县、良庆区)
广安市(武胜县、邻水县、岳池县、广安区、华蓥市、前锋区)
韶关市(曲江区、仁化县、浈江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、始兴县、武江区、南雄市、新丰县、翁源县)
天水市(秦州区、张家川回族自治县、武山县、麦积区、清水县、秦安县、甘谷县)
张家界市(慈利县、永定区、桑植县、武陵源区)
凉山彝族自治州(会东县、美姑县、越西县、冕宁县、西昌市、盐源县、布拖县、会理市、昭觉县、喜德县、宁南县、金阳县、甘洛县、木里藏族自治县、雷波县、普格县、德昌县)
揭阳市(揭西县、普宁市、揭东区、榕城区、惠来县)
柳州市(柳南区、鹿寨县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳城县、鱼峰区、柳北区、柳江区、城中区、融安县)
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包头市(东河区、白云鄂博矿区、九原区、固阳县、青山区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、土默特右旗、石拐区)
广州市(白云区、天河区、海珠区、黄埔区、荔湾区、增城区、番禺区、从化区、花都区、南沙区、越秀区)
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内蒙古自治区
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甘南藏族自治州(卓尼县、合作市、玛曲县、临潭县、碌曲县、夏河县、迭部县、舟曲县)
攀枝花市(盐边县、仁和区、西区、东区、米易县)
葫芦岛市(龙港区、兴城市、建昌县、南票区、绥中县、连山区)
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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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