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嘉兴市(桐乡市、平湖市、南湖区、海盐县、海宁市、嘉善县、秀洲区)
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温州市(瑞安市、苍南县、乐清市、平阳县、洞头区、泰顺县、瓯海区、龙湾区、永嘉县、文成县、鹿城区、龙港市)
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泉州市(石狮市、丰泽区、洛江区、南安市、泉港区、安溪县、金门县、晋江市、鲤城区、惠安县、永春县、德化县)
娄底市(娄星区、冷水江市、涟源市、新化县、双峰县)
荆州市(监利市、石首市、江陵县、公安县、松滋市、洪湖市、荆州区、沙市区)
亳州市(涡阳县、利辛县、谯城区、蒙城县)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、博湖县、尉犁县、和静县、和硕县、库尔勒市、焉耆回族自治县、且末县、若羌县)
吉林市(蛟河市、桦甸市、船营区、磐石市、龙潭区、丰满区、永吉县、昌邑区、舒兰市)
铁岭市(西丰县、调兵山市、昌图县、银州区、清河区、开原市、铁岭县)
郑州市(管城回族区、新密市、新郑市、中牟县、荥阳市、惠济区、金水区、二七区、上街区、巩义市、中原区、登封市)
池州市(青阳县、贵池区、石台县、东至县)
滨州市(沾化区、邹平市、滨城区、博兴县、无棣县、阳信县、惠民县)
滁州市(凤阳县、琅琊区、定远县、来安县、天长市、全椒县、南谯区、明光市)
襄阳市(保康县、襄城区、南漳县、襄州区、宜城市、老河口市、枣阳市、谷城县、樊城区)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
保定市(安国市、阜平县、唐县、莲池区、顺平县、徐水区、涞源县、高阳县、高碑店市、容城县、望都县、定州市、易县、博野县、竞秀区、雄县、曲阳县、涿州市、安新县、涞水县、定兴县、清苑区、蠡县、满城区)
塔城地区(塔城市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、额敏县、沙湾市、乌苏市)
七台河市(新兴区、茄子河区、桃山区、勃利县)
长沙市(开福区、长沙县、天心区、宁乡市、芙蓉区、雨花区、岳麓区、望城区、浏阳市)
西安市(灞桥区、新城区、鄠邑区、蓝田县、碑林区、临潼区、莲湖区、雁塔区、阎良区、未央区、高陵区、长安区、周至县)
张掖市(山丹县、民乐县、肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、甘州区)
林芝市(墨脱县、朗县、巴宜区、米林市、察隅县、波密县、工布江达县)
合肥市(长丰县、包河区、肥西县、肥东县、巢湖市、庐阳区、蜀山区、庐江县、瑶海区)
齐齐哈尔市(建华区、富拉尔基区、昂昂溪区、铁锋区、拜泉县、泰来县、龙江县、依安县、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、富裕县、克东县、讷河市、克山县、碾子山区、甘南县)
黄石市(铁山区、黄石港区、阳新县、大冶市、下陆区、西塞山区)
榆林市(米脂县、榆阳区、佳县、绥德县、子洲县、靖边县、横山区、清涧县、府谷县、神木市、吴堡县、定边县)
白银市(白银区、会宁县、景泰县、靖远县、平川区)
崇左市(宁明县、天等县、江州区、扶绥县、龙州县、凭祥市、大新县)
玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、治多县、玉树市、曲麻莱县、杂多县)
包头市(固阳县、昆都仑区、青山区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、东河区、石拐区、土默特右旗、白云鄂博矿区)
安庆市(太湖县、大观区、宿松县、迎江区、潜山市、望江县、岳西县、桐城市、宜秀区、怀宁县)
平凉市(庄浪县、泾川县、崆峒区、崇信县、灵台县、静宁县、华亭市)
上饶市(横峰县、信州区、玉山县、铅山县、广丰区、婺源县、广信区、万年县、德兴市、弋阳县、余干县、鄱阳县)
达州市(渠县、达川区、万源市、大竹县、开江县、宣汉县、通川区)
太原市(阳曲县、晋源区、娄烦县、万柏林区、杏花岭区、古交市、清徐县、小店区、迎泽区、尖草坪区)
安康市(石泉县、紫阳县、旬阳市、汉滨区、岚皋县、镇坪县、平利县、汉阴县、宁陕县、白河县)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县、关岭布依族苗族自治县、西秀区)
重庆市(石柱土家族自治县、云阳县、铜梁区、巫溪县、九龙坡区、永川区、酉阳土家族苗族自治县、南川区、巴南区、黔江区、巫山县、大渡口区、彭水苗族土家族自治县、涪陵区、潼南区、梁平区、綦江区、丰都县、渝中区、武隆区、荣昌区、合川区、璧山区、开州区、北碚区、渝北区、城口县、秀山土家族苗族自治县、江北区、万州区、南岸区、垫江县、沙坪坝区、忠县、大足区、江津区、长寿区、奉节县)
武汉市(江夏区、硚口区、江汉区、青山区、东西湖区、洪山区、蔡甸区、新洲区、汉南区、汉阳区、江岸区、武昌区、黄陂区)
汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)
十堰市(郧阳区、竹山县、郧西县、丹江口市、张湾区、竹溪县、茅箭区、房县)
南平市(浦城县、松溪县、光泽县、延平区、建阳区、顺昌县、政和县、邵武市、建瓯市、武夷山市)
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沈阳市(于洪区、浑南区、苏家屯区、新民市、和平区、沈北新区、皇姑区、铁西区、辽中区、大东区、沈河区、康平县、法库县)
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黔南布依族苗族自治州(福泉市、惠水县、长顺县、平塘县、三都水族自治县、都匀市、瓮安县、龙里县、贵定县、独山县、罗甸县、荔波县)
泸州市(古蔺县、纳溪区、叙永县、龙马潭区、江阳区、泸县、合江县)
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广西壮族自治区
■ 向炎涛
4月19日,全球首个人形机器人半程马拉松鸣枪起跑。笔者在现场看到,当“天工Ultra”以2小时40分42秒的成绩率先撞线时,全场掌声和欢呼声不断。
比赛中,“天工Ultra”迈着矫健的步伐,平稳有力地奔跑;松延动力N2机器人灵活自如,步履轻盈。但比赛并非均是坦途,有机器人在起点时就摔倒,也有机器人走了几步就失控撞上了护栏,中途还有机器人跑得踉踉跄跄、晕头转向……而这些,恰似具身智能产业的现实隐喻:踉跄是必经之路,跌倒是成长代价,而终点始终清晰。
人类制造出机器人并非只是让它们来跑步,未来有更多的工业和消费场景等待验证落地,而这场马拉松正是技术从实验室走向现实世界的关键一步:通过在真实赛道上的奔跑,去发现产业发展中存在的现实技术挑战,如能源管理、运动控制、材料工艺的短板等,这些正是人形机器人商业化落地前必须攻克的“技术长坡”。
可喜的是,聚光灯外,更多的努力和变革正在发生。在北京亦庄的国家地方共建具身智能机器人创新中心,“天工”通用平台和“慧思开物”具身智能体平台从硬件和软件两方面协同发力,进行机器人关键共性技术研发和生态建设;北京理工大学人形机器人团队持续攻关机器人核心零部件,初步实现了驱动核心部件自主可控;北京数字经济算力中心部署了超过1000P高性能混元算力,加速具身智能算法训练与优化。
这些分散的创新火花,在政策引导下终将聚成燎原之势。北京发展具身智能的优势在于“系统作战”。北京在硬件、算法、算力方面的领先优势,构成了具身智能产业发展的三角支撑,更关键的是,人才、资金和政策支持正在全方位助力北京打造具身智能产业的创新高地。
当下的产业困局,恰是黎明前的蓄力。回望科技史,每个颠覆性产业都曾经历过长期的技术迭代和场景探索,这个过程本身就像一场马拉松。具身智能产业正处于从技术突破向规模化应用过渡的关键阶段,其进一步商业化落地是一场系统性工程,需要技术攻坚、生态协同、政策护航、资本耐心“四力合一”。
“参赛即胜利,完赛即英雄。”马拉松现场的掌声不仅献给完赛的机器人,更献给所有在“技术长坡”上负重前行的创新者。笔者坚信,具身智能产业将从北京亦庄的这条赛道加速前进,闯出一片更广阔的星辰大海。
4月20日,在“为您·预见”宁波银行私人银行投资策略会上,中国首席经济学家论坛理事刘煜辉,分享了他对当前宏观经济及市场的最新观点。
刘煜辉表示,这一次在短短十天之内,中美之间将贸易战打到“顶格”,对于特朗普来说,应该是一件他没有预料到的事情。同时,他还没料到中国的迅速反应和美元资产股债汇“三杀”,以及西方盟友的不配合。
刘煜辉表示,于中国而言,我们之所以迅速回击,有三方面底气:人民币资产的落地,中国供应链在全球的统治力,以及中国科技出圈的能力。
就具体的资产配置角度来讲,刘煜辉称,所谓“黄金十年”,黄金未来中长期空间还很大,现在依然是一个很好的买点。对中国核心资产而言,应该珍惜每一次中美间激烈博弈、碰撞的时机,这是中国核心资产倒车接人的机会。
特朗普的三个“没想到”
刘煜辉认为,从4月2日开始的十余天,特朗普动作很大。但对特朗普而言,此轮关税战有三个“没想到”。
一是,关税战一周就打到“顶格”。短短一周,关税就大幅提升,美国那边的数字也很高,具体数值已不重要,这已经意味着G2目前处于贸易休克状态,几乎走向硬脱钩。
特朗普恐怕没想到中国敢硬扛,美国供应商或许连几个月的存货都没准备。
从经济角度看,中国可用于对冲的工具非常多,比如近期热议的、令美国担忧的美债。中国持有至少8000亿美元的美债头寸,在市场上有话语权和巨大边际影响力。只要美联储不干预,中国若抛售美债形成抛压,美国长短端利率就会大幅上升。利率飙升是美国的软肋,会引发整个美元资产剧烈波动,这种连锁反应让美国忌惮。过去十多天,市场已出现这种预期。
虽然中国没有抛售美债,但已导致其他美债持有者的持仓意愿下降,市场预期发生变化。
作为贸易顺差大国,中国常用的手段之一是对特定贸易部门实施财政补贴,相关体系已十分成熟。
从这个角度来看,中国4月3日第一时间的迅速回应,体现出我们对自身实力的充足自信。如今中国手中握有的筹码,足以掌控整个局势,这是一种实力的宣言。另一方面,也表明中国看穿了对方的底牌,清楚对方的策略布局。这完全是基于实力的判断,也是特朗普第一个没想到的地方。
二是,美债危机。短短一周时间,此次事件引发全球资本市场剧烈波动,投资者风险偏好大幅下降。这种变化直接冲击到美国经济的软肋——美元和美债,这是美国金融资本的根基。
以往全球金融动荡时,美债作为避险资产,往往会因资金避险需求而价格上涨,美元也会随之升值。但这次不同,全球金融市场剧烈波动,直接出现股、债、汇“三杀”的罕见情况,这表明全球都在大量抛售美元及美元计价资产,美元作为基础信用货币的地位受到威胁,这恐怕是特朗普第二个没想到的情况。
三是,整个西方世界盟友不配合。刘煜辉认为,答案很简单。因为如今的局面,不是单次的囚徒困境。显然,大家都会权衡利弊、计算得失。美国当局眼前给出的诱惑和短期利益,是否足以让各国放弃共同遵守的传统贸易规则?
中国主导的供应链结构不断强化
刘煜辉分析,20多年过去了,中美之间的巨大失衡、全球经济的巨大失衡,形成了高度耦合的镜像结构。这种局面不是一天形成的,已经持续二十多年了,而失衡依旧存在。
他认为,今天看到关税等冲突升级,其实反映的是中国在过去20年主导的供应链结构不断强化。如今,中国在全球供应链结构中的份额已达35%,预计到2030年,这一比例将升至45%。当前的格局是,全球制造业排名第二到第十的九个国家,其供应链份额总和都不及中国。这就是中国在供应链领域的统治力,这种统治力与美元主导的全球财富分配结构越来越不匹配。美元已逐渐失去主导全球财富分配的能力,其影响力正在衰退。因为全球商品贸易流动形成的巨大贸易流,回流美国的动能在快速减弱。
正是由于这种矛盾,才导致如今冲突日益尖锐。“通胀是套在美国当局脖子上最强约束。”刘煜辉表示,通货膨胀直接导致的就是长端利率的高企,而这会诱发整个美元风险资产的高波——股、债、汇“三杀”。“三杀”传递下去,政治陷阱就会启动,直接对标的就是,硅谷右翼会抛弃当局。
把握住中国核心资产倒车接人的重要机会
“每一次剧烈的博弈、剧烈的冲突所导致的风险偏好的释放,都是中国核心资产倒车接人的重要机会。”刘煜辉表示。
能否把握住机会,要看清整个底层逻辑和看清牌局,对于中国来讲,现在显然是看清了这个牌局。
中国的底气也来自三方面:一是人民币资产。十年前,中央就决定启动金融“去杠杆”、整顿影子银行,启动了供给侧结构性改革。四年前,中国的房地产出现反转。两年前,股票市场开始治理、整顿。
二是中国供应链在全球的统治力。如今,中国在全球供应链结构中的份额已达35%,第二名到第十名加在一起还没有中国多。再过五年,即2030年中国的供应链将占全球份额的45%。美国科技绝对崇拜的泡沫或将被刺破。
三是,中国科技出圈的能力。DeepSeek的意义在于什么?在于开源。它直接掀翻了以美国主导的AI领域的秩序规则。因为美国建立的在AI领域的秩序规则,就是算力加上能源的堆砌就等于AI。美国也这么干的,因为它在这两方面有霸权。我们直接把这个模型的底座给掀翻了。DeepSeek意味着,中国把这个模型的底座给变了,变成开源免费的高质量AI软件的输出,加上低价格、高质量的中国制造映射的未来的输出。
刘煜辉表示,这意味着,对美国高科技的绝对崇拜所产生的巨大资产溢价,就很可能从巅峰上被拉下来,刺破这个泡沫。所以,美国财长贝森特讲,最近美国“七姐妹”剧烈的市值损失,是中国DeepSeek造成的。
美国发动关税战真正伤害的是自己
当美国提高那么多的关税,对全球一定是影响巨大的。但是,有没有传统意义上讲的反应那么大?刘煜辉认为,从消费的实物量上看,实际影响要小很多。
美国的消费支出无疑是巨大的——20.7万亿美元。但是,其中70%是服务性消费,服务性消费是什么?是医疗、教育、住房、法律诉讼。在经济学中间,这都是不可贸易部门。
这意味着美国消费的20.7万亿美元中的70%跟全球经济、全球贸易没有什么关系。真正和全球经济发生关系的实物经济是6.2万亿美元,这是零售终端的货币计价的金额。
若要折成实物量来看的话,归到供应链的生产厂商的产值,大概也就是这个规模的三分之一。也就是说,中国工厂生产出来的也就是2万亿美元。但是卖到美国,美国普通的老百姓掏钱买,零售额是卖6.2万亿美元。
那么中间是什么呢?刘煜辉表示,中间就是传统讲的价值链中间分配的环节——渠道、知识产权、专利、品牌、生产性服务业。这些生产性服务业由美国的跨国资本控制,他们占据了上述4万亿美元。
刘煜辉表示,美国发动关税战真正伤害的是他们自己。正如美国前财长耶伦所说,美国是在自残,关税战打击和消灭的不是中国工厂价值,而是美国跨国资本的核心价值。
“黄金十年”,现在仍是很好的买点
刘煜辉表示,从投资策略的角度来说,我一直在讲“黄金十年”。黄金是最好的定投资产,现在仍然是一个很好的买点。当然,也提醒大家,假设G2能够形成一个deal,黄金可能会有个中期的调整。毕竟今年涨了30%,调一调也很正常。
与此同时,刘煜辉强调,珍惜每一次倒车接人的机会,每一次激烈博弈、碰撞中间,中国核心资产倒车接人的机会。
现在全球资本对关税战已经不太在意,风险偏好明显收敛了。刚开始的时候,大家有恐慌,这是人性,是正常的。如果最初,能认识清楚,那就是最好的价格。
与此同时,还要注意配置结构。此外,去寻找能够给投资者创造最大阿尔法的正向逻辑的资产方向。
刘煜辉认为,在这个背景下,市场已经做出了选择。好多公司股价都已经走到4月2日时点的价格之上了。真正强的股票早已修复,那些未来表现强的股票发生在哪个地方?包括未来出大牛股的方向,就是供应链安全、数据通信安全、人员安全。
新闻结尾
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