冰山校花胯下婉转承欢_如何引领新媒体潮流与变革
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韶关市(新丰县、武江区、仁化县、南雄市、浈江区、乐昌市、翁源县、始兴县、乳源瑶族自治县、曲江区)
岳阳市(湘阴县、岳阳楼区、华容县、临湘市、平江县、岳阳县、云溪区、君山区、汨罗市)
林芝市(朗县、墨脱县、察隅县、巴宜区、工布江达县、米林市、波密县)
泰州市(姜堰区、兴化市、海陵区、靖江市、高港区、泰兴市)
抚州市(南城县、宜黄县、东乡区、乐安县、广昌县、金溪县、临川区、崇仁县、黎川县、南丰县、资溪县)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、都兰县、茫崖市、乌兰县、天峻县、格尔木市)
佳木斯市(郊区、抚远市、桦川县、向阳区、桦南县、前进区、汤原县、东风区、富锦市、同江市)
塔城地区(额敏县、裕民县、沙湾市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、托里县)
临沂市(蒙阴县、沂南县、沂水县、郯城县、兰山区、兰陵县、平邑县、河东区、莒南县、费县、罗庄区、临沭县)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、突泉县、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)
汉中市(南郑区、宁强县、城固县、洋县、汉台区、留坝县、西乡县、佛坪县、勉县、镇巴县、略阳县)
汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)
安庆市(怀宁县、潜山市、宿松县、桐城市、望江县、迎江区、大观区、宜秀区、岳西县、太湖县)
白山市(靖宇县、临江市、抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县、江源区)
香港特别行政区
商丘市(梁园区、睢阳区、永城市、夏邑县、民权县、睢县、虞城县、柘城县、宁陵县)
云浮市(郁南县、新兴县、云安区、罗定市、云城区)
黔南布依族苗族自治州(都匀市、荔波县、罗甸县、惠水县、长顺县、瓮安县、三都水族自治县、贵定县、龙里县、福泉市、平塘县、独山县)
辽源市(东丰县、西安区、东辽县、龙山区)
恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、宣恩县、利川市、来凤县、恩施市、巴东县、建始县、咸丰县)
湖州市(安吉县、长兴县、南浔区、吴兴区、德清县)
成都市(简阳市、邛崃市、金堂县、新津区、蒲江县、青白江区、成华区、崇州市、金牛区、郫都区、都江堰市、龙泉驿区、锦江区、温江区、新都区、彭州市、大邑县、青羊区、双流区、武侯区)
新乡市(延津县、卫滨区、新乡县、红旗区、封丘县、获嘉县、原阳县、牧野区、辉县市、长垣市、凤泉区、卫辉市)
天津市(宝坻区、津南区、北辰区、滨海新区、西青区、河北区、南开区、河东区、蓟州区、宁河区、红桥区、武清区、静海区、和平区、河西区、东丽区)
那曲市(尼玛县、巴青县、比如县、嘉黎县、色尼区、安多县、申扎县、聂荣县、双湖县、班戈县、索县)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、西秀区、平坝区、关岭布依族苗族自治县)
丽水市(庆元县、遂昌县、龙泉市、云和县、莲都区、景宁畲族自治县、松阳县、缙云县、青田县)
乐山市(峨眉山市、市中区、五通桥区、夹江县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、井研县、金口河区、犍为县、沙湾区、沐川县)
焦作市(沁阳市、修武县、武陟县、解放区、温县、中站区、马村区、山阳区、博爱县、孟州市)
衡水市(景县、桃城区、阜城县、武邑县、深州市、安平县、冀州区、武强县、故城县、枣强县、饶阳县)
绥化市(安达市、北林区、海伦市、肇东市、庆安县、兰西县、望奎县、明水县、绥棱县、青冈县)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
铜川市(宜君县、王益区、耀州区、印台区)
泉州市(安溪县、泉港区、永春县、德化县、南安市、洛江区、惠安县、鲤城区、晋江市、金门县、石狮市、丰泽区)
鞍山市(立山区、铁东区、台安县、岫岩满族自治县、铁西区、海城市、千山区)
池州市(东至县、贵池区、青阳县、石台县)
咸宁市(嘉鱼县、咸安区、崇阳县、赤壁市、通城县、通山县)
广安市(岳池县、华蓥市、广安区、邻水县、前锋区、武胜县)
和田地区(和田市、墨玉县、皮山县、策勒县、和田县、民丰县、洛浦县、于田县)
鹤岗市(萝北县、工农区、南山区、兴安区、兴山区、绥滨县、向阳区、东山区)
枣庄市(山亭区、市中区、峄城区、台儿庄区、薛城区、滕州市)
秦皇岛市(海港区、北戴河区、山海关区、卢龙县、昌黎县、抚宁区、青龙满族自治县)
广元市(苍溪县、青川县、昭化区、利州区、旺苍县、剑阁县、朝天区)
萍乡市(莲花县、安源区、湘东区、上栗县、芦溪县)
固原市(西吉县、原州区、隆德县、泾源县、彭阳县)
滨州市(沾化区、惠民县、滨城区、邹平市、博兴县、阳信县、无棣县)
景德镇市(乐平市、昌江区、浮梁县、珠山区)
晋中市(昔阳县、榆社县、介休市、平遥县、太谷区、左权县、和顺县、灵石县、寿阳县、榆次区、祁县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
三明市(清流县、泰宁县、永安市、宁化县、三元区、将乐县、大田县、沙县区、明溪县、尤溪县、建宁县)
聊城市(茌平区、莘县、高唐县、东昌府区、临清市、东阿县、冠县、阳谷县)
福州市(福清市、台江区、晋安区、连江县、闽侯县、永泰县、马尾区、平潭县、闽清县、仓山区、长乐区、鼓楼区、罗源县)
德州市(夏津县、临邑县、禹城市、乐陵市、德城区、武城县、宁津县、齐河县、庆云县、平原县、陵城区)
吉林市(蛟河市、昌邑区、永吉县、船营区、龙潭区、桦甸市、丰满区、磐石市、舒兰市)
洛阳市(西工区、宜阳县、洛宁县、偃师区、嵩县、汝阳县、涧西区、孟津区、新安县、栾川县、瀍河回族区、洛龙区、伊川县、老城区)
贺州市(昭平县、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县、八步区)
徐州市(邳州市、睢宁县、丰县、沛县、泉山区、鼓楼区、新沂市、贾汪区、铜山区、云龙区)
镇江市(扬中市、润州区、丹阳市、丹徒区、京口区、句容市)
绍兴市(上虞区、柯桥区、新昌县、诸暨市、嵊州市、越城区)
大庆市(让胡路区、龙凤区、肇州县、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、肇源县、萨尔图区、林甸县)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、红河县、屏边苗族自治县、个旧市、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、绿春县、石屏县、泸西县、开远市、弥勒市、河口瑶族自治县)
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舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)
南昌市(青山湖区、红谷滩区、西湖区、东湖区、进贤县、新建区、青云谱区、南昌县、安义县)
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长春市(绿园区、双阳区、公主岭市、农安县、朝阳区、南关区、宽城区、九台区、德惠市、二道区、榆树市)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、花垣县、龙山县、吉首市、古丈县、泸溪县、永顺县、保靖县)
——险资的投研经历令他十分看重安全边际，注重估值性价比
AI投资领域正历经波澜壮阔的变革，只有坚持长期跟踪，深入研究，才能把握先机。
作为“老十家”之一，华安基金在科技领域深耕已久，构建起全面覆盖产业链、融合量化与基本面研究的立体化科技投资体系，这支集结产业学术背景+投研实力的“华安基金科技联盟”，凭借深厚的产业积淀与团队协作能力，在科技投资领域不断扩容深耕与迭代探索。
作为华安基金科技联盟投研团队的重要一员，基金经理金拓长期深耕电子和计算机行业，险资的投研经历更让其十分看重安全边际。金拓表示，今年是国内AI应用的产业化元年，未来将重点挖掘能够真正推动AI应用商业化落地的优质企业。
攻守兼备基于估值性价比的景气度投资
入行初期，金拓在安邦资产担任研究员，重点深耕电子和计算机行业。险资主要考核绝对收益，TMT则属于成长范畴，这为金拓此后投资框架的形成打下了坚实的基础。既追求高景气度行业的成长性，也注重估值性价比，强调安全边际。用一句话来概括，即基于估值性价比的景气度投资。
从景气度来看，金拓主要关注景气持续的机会和景气反转的机会。行业景气度的高低，可以通过对上下游产业链和同业公司的调研进行确认。优选与产业链景气共振的标的，胜率会更高。景气度有时代特征，在不同的社会发展阶段，其代表性景气行业是不一样的，所以要与时俱进。同时，各个行业皆有周期，关键是要把握景气度趋势，在行业选择上不存偏见，不把某些行业排除在外。
除了关注行业景气度，金拓非常看重估值性价比。他认为，上市公司适用的估值体系并非静态存在，而是根据上市公司的产业生命周期、商业模式、竞争格局及公司竞争力等方面综合评估的结果。不同的公司所适用的估值体系可能是不一样的，估值体系要和公司相匹配。
在金拓看来，通常而言，同一家公司的估值体系，在大部分时候是比较稳定的，但随着时间推移也会发生变化。这时候就要重新审视这种估值体系底层因素的变化，因为这种估值体系的变化，往往预示着一轮大的行情或者一轮大的风险，这种低频但特别重要的变局尤其需要关注。
此外，在估值体系稳定的情况下，估值还有宏观特征，即不同宏观环境对应着不同的估值因子表现。例如，最近两年宏观不确定性上升，市场对业绩确定性更为看重，盈利确定性高的公司持续享受估值溢价。
重视长期绩优、重视股东回报的优质龙头企业
站在当前时点，后市方向何寻？“后续出台的储备政策非常值得期待，在对冲政策的保驾护航下，经济有望稳步复苏。从流动性的角度看，美元降息周期并未结束，目前市场预期今年年内仍有两至三次降息，国内货币政策仍有操作空间，对年内的流动性环境保持乐观态度。”金拓表示，随着“新国九条”的发布，整个资本市场将更趋于成熟和理性，未来更加重视长期绩优、重视股东回报的优质龙头企业。
在他看来，今年可以称之为国内AI应用的产业化元年，除了成本大幅下降之外，DeepSeek的横空出世至少在客户教育、推理过程可追溯、本地化部署三个层面对B端应用起了很大的推动作用。
“值得欣喜的是，我们看到国内厂商在C端AI应用领域展现出了强大的竞争力，全球前十大AI应用国产占了半壁江山，证明了我国自主的大模型能力已经达到世界一流水准。在AI向B端渗透的浪潮下，垂直领域Know-how定制AI工作流和搭建私有知识库是当前实现企业级Agent的两大基础，我们将重点挖掘能够真正推动AI应用商业化落地的优质企业。”AI浪潮如火如荼，金拓加快研究的步伐，持续跟踪产业发展趋势，重点挖掘能够真正推动AI应用商业化落地的优质企业。
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