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泉州市(鲤城区、德化县、金门县、洛江区、永春县、泉港区、惠安县、石狮市、丰泽区、晋江市、南安市、安溪县)
佳木斯市(同江市、桦南县、东风区、前进区、抚远市、郊区、桦川县、汤原县、向阳区、富锦市)
济宁市(曲阜市、汶上县、微山县、邹城市、泗水县、兖州区、金乡县、任城区、鱼台县、嘉祥县、梁山县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、德令哈市、格尔木市、天峻县、都兰县)
天津市(河北区、静海区、南开区、和平区、河西区、滨海新区、西青区、武清区、宝坻区、东丽区、红桥区、宁河区、北辰区、河东区、津南区、蓟州区)
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阳泉市(盂县、郊区、平定县、矿区、城区)
葫芦岛市(连山区、建昌县、龙港区、兴城市、南票区、绥中县)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
山南市(琼结县、贡嘎县、隆子县、错那市、曲松县、乃东区、桑日县、措美县、扎囊县、洛扎县、浪卡子县、加查县)
岳阳市(临湘市、君山区、云溪区、华容县、平江县、岳阳县、汨罗市、岳阳楼区、湘阴县)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、贞丰县、册亨县、安龙县、晴隆县、望谟县、兴仁市、普安县)
益阳市(南县、桃江县、安化县、赫山区、资阳区、沅江市)
商丘市(虞城县、永城市、民权县、睢县、柘城县、睢阳区、夏邑县、宁陵县、梁园区)
石河子市(白杨市、可克达拉市、五家渠市、双河市、昆玉市、图木舒克市、北屯市、阿拉尔市、铁门关市、胡杨河市、新星市)
甘孜藏族自治州(得荣县、炉霍县、康定市、泸定县、乡城县、稻城县、白玉县、石渠县、道孚县、雅江县、德格县、甘孜县、九龙县、新龙县、色达县、巴塘县、丹巴县、理塘县)
景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)
黄山市(黟县、休宁县、黄山区、屯溪区、徽州区、歙县、祁门县)
长春市(宽城区、绿园区、九台区、双阳区、二道区、朝阳区、公主岭市、南关区、农安县、榆树市、德惠市)
昌吉回族自治州(阜康市、吉木萨尔县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县、呼图壁县)
延安市(志丹县、安塞区、宜川县、延川县、子长市、吴起县、延长县、洛川县、黄陵县、宝塔区、黄龙县、甘泉县、富县)
宜春市(樟树市、上高县、铜鼓县、靖安县、丰城市、万载县、袁州区、奉新县、高安市、宜丰县)
南宁市(江南区、武鸣区、西乡塘区、邕宁区、横州市、马山县、隆安县、兴宁区、青秀区、良庆区、上林县、宾阳县)
廊坊市(永清县、香河县、安次区、三河市、文安县、固安县、大城县、大厂回族自治县、广阳区、霸州市)
成都市(大邑县、龙泉驿区、新津区、都江堰市、崇州市、武侯区、青羊区、双流区、郫都区、邛崃市、蒲江县、金牛区、锦江区、新都区、简阳市、青白江区、彭州市、温江区、成华区、金堂县)
武汉市(青山区、汉南区、江夏区、东西湖区、硚口区、江汉区、黄陂区、江岸区、洪山区、蔡甸区、汉阳区、武昌区、新洲区)
曲靖市(麒麟区、陆良县、宣威市、罗平县、师宗县、会泽县、沾益区、马龙区、富源县)
台州市(三门县、黄岩区、路桥区、临海市、椒江区、温岭市、仙居县、玉环市、天台县)
漳州市(芗城区、龙海区、诏安县、云霄县、华安县、平和县、漳浦县、南靖县、龙文区、长泰区、东山县)
宁德市(霞浦县、蕉城区、寿宁县、福鼎市、古田县、周宁县、屏南县、福安市、柘荣县)
淮南市(八公山区、凤台县、寿县、田家庵区、大通区、潘集区、谢家集区)
运城市(夏县、临猗县、永济市、闻喜县、稷山县、盐湖区、垣曲县、万荣县、绛县、新绛县、河津市、平陆县、芮城县)
长治市(沁源县、武乡县、上党区、潞州区、潞城区、壶关县、沁县、襄垣县、屯留区、平顺县、长子县、黎城县)
南平市(顺昌县、浦城县、松溪县、光泽县、延平区、武夷山市、建阳区、邵武市、建瓯市、政和县)
昆明市(盘龙区、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、富民县、嵩明县、五华区、宜良县、东川区、官渡区、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、西山区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、龙井市、敦化市、安图县、珲春市、图们市、延吉市、和龙市)
银川市(贺兰县、西夏区、灵武市、金凤区、永宁县、兴庆区)
乌鲁木齐市(达坂城区、水磨沟区、头屯河区、沙依巴克区、天山区、米东区、新市区、乌鲁木齐县)
金华市(义乌市、武义县、东阳市、兰溪市、磐安县、永康市、浦江县、金东区、婺城区)
包头市(青山区、固阳县、东河区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、九原区、石拐区、土默特右旗、白云鄂博矿区)
遂宁市(船山区、安居区、蓬溪县、大英县、射洪市)
北海市(铁山港区、银海区、海城区、合浦县)
大连市(旅顺口区、金州区、甘井子区、沙河口区、普兰店区、庄河市、西岗区、瓦房店市、中山区、长海县)
三亚市(崖州区、吉阳区、海棠区、天涯区)
铜仁市(沿河土家族自治县、万山区、玉屏侗族自治县、石阡县、松桃苗族自治县、思南县、江口县、碧江区、德江县、印江土家族苗族自治县)
泰州市(靖江市、姜堰区、兴化市、海陵区、泰兴市、高港区)
烟台市(莱阳市、福山区、芝罘区、牟平区、龙口市、栖霞市、莱州市、海阳市、莱山区、招远市、蓬莱区)
滁州市(琅琊区、全椒县、凤阳县、明光市、南谯区、定远县、天长市、来安县)
黄石市(下陆区、西塞山区、大冶市、黄石港区、阳新县、铁山区)
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伊犁哈萨克自治州(巩留县、尼勒克县、伊宁市、新源县、特克斯县、霍尔果斯市、昭苏县、霍城县、伊宁县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县)
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中山市
抚州市(南城县、南丰县、崇仁县、东乡区、黎川县、广昌县、金溪县、宜黄县、乐安县、临川区、资溪县)
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沧州市(泊头市、孟村回族自治县、河间市、肃宁县、海兴县、献县、吴桥县、沧县、任丘市、运河区、南皮县、盐山县、新华区、黄骅市、东光县、青县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
达州市(万源市、大竹县、开江县、通川区、宣汉县、达川区、渠县)
2025年2月，一则关于澜码科技欠薪裁员的消息震动AI行业。这家曾被誉为“中国AIAgent领跑者”的明星企业，在成立仅两年后便深陷资金链断裂、员工集体维权、创始人卖房自救的泥潭。其创始人周健头顶李开复的“关门弟子”、ACM世界冠军、前谷歌与阿里技术骨干等光环，却在残酷的商业现实中黯然失色。澜码科技的坠落，不仅是技术理想主义与资本博弈的失败案例，更是AI初创企业在资本退潮、大厂碾压、管理失控等多重压力下的缩影。
从资本宠儿到“弃子”
澜码科技成立于2023年2月，正值ChatGPT引爆全球大模型热潮之际。创始人周健凭借ACM世界冠军的学术背景、谷歌与阿里的技术履历，以及李开复的背书，迅速吸引了顶级资本的关注。2023年8月，公司完成数千万元A轮融资，投资方包括IDG资本、AtomCapital和联新资本。彼时，IDG资本曾高调宣称澜码“填补了大模型中间层的空白”，并预言其将成为AIAgent领域的标杆企业。
这一阶段，澜码科技的定位是“企业级AIAgent平台”，主打产品AskBot聚焦于金融、政务等场景的自动化解决方案。其技术团队汇聚了来自谷歌、IBM、腾讯等大厂的核心成员，技术实力备受认可。2023年全球AI峰会上，澜码的演示曾引发行业轰动，被视作国内AGI（通用人工智能）的先锋力量。
然而，澜码的融资故事在2024年急转直下。尽管2024年全球AI融资总额同比增长101.9%达6619亿元，但澜码未能延续此前的融资势头。2024年10月，公司首次曝出资金链断裂，创始人周健多次尝试融资未果。员工透露，管理层曾以“股东过世导致流程延迟”等理由拖延薪资发放，但后续调查显示该说法与事实不符。
至2025年初，澜码的欠薪规模已超800万元，社保与公积金拖欠长达5个月，裁员比例达66%，仅剩约20人维持基本运营。周健虽声称已抵押房产、借款补发三分之二薪资，但员工普遍质疑其诚意，认为资金缺口远未解决。
澜码的困境与AI行业资本环境的剧变密切相关。2024年，AI领域融资额同比骤降68%，资本从“狂热押注”转向“谨慎观望”。大模型赛道尤其明显：头部企业如商汤、竹间智能相继收缩业务，后者更因现金流断裂被OPPO收购。投资人对技术公司的评估标准从“技术潜力”转向“商业化验证”，而澜码未能证明其盈利路径。一位投资人直言：“AGI的故事已不足以打动资本，市场需要看到清晰的ROI（投资回报率）。”
战略误判与管理失控的双重绞杀
澜码的崩溃始于一场战略豪赌。公司成立初期，周健决定Allin金融赛道，认为该领域付费能力强、需求明确。
然而，这一决策忽视了金融行业的高监管壁垒与低容错率。其一，金融赛道合规成本高企。金融数据的敏感性与监管要求使得研发投入激增，澜码缺乏相关背景团队，难以应对复杂的合规流程。其二，技术适配性不足。大模型的“幻觉问题”未根本解决，AskBot在金融场景的准确率频遭客户投诉，导致项目回款延迟。其三，资源挤兑效应。为满足金融客户定制化需求，澜码将80%的研发资源投入单一赛道，错失政务、教育等更易落地的市场机会。
周健的技术光环未能转化为管理能力，公司内部长期存在“二元权力结构”与部门割裂。一方面，创始人独断。周健与合伙人程文渊分掌产研与商业化部门，但二者决策冲突频发。产研团队抱怨商业化部门“不懂产品”，后者则指责技术交付滞后。另一方面，组织架构混乱。初创期即模仿大公司架构，将交付与工程团队分离，导致响应迟缓；销售提成方案两年未定，严重打击团队士气。两大关键原因导致人才流失雪崩。2024年3月产品一号位离职后，核心岗位半年未能补缺，战略执行陷入真空。
更重要的是，澜码的早期技术优势，在阿里、腾讯等大厂入场后迅速瓦解。2024年，阿里云推出同类AIAgent产品，凭借云服务生态与客户资源碾压中小玩家。澜码曾试图转型，但早期投入金融赛道的沉没成本（如定制化代码、客户关系）成为转型枷锁。
澜码科技的案例揭示了AI初创企业的三大生存法则。首先，现金流优先于技术理想。技术领先并不等同于商业可行，需在研发投入与盈利模式间找到平衡点。其次，管理能力决定天花板。创始人需补足组织建设与商业嗅觉，避免“技术独裁”。最后，赛道选择需规避“伪需求”。金融、医疗等“高价值”赛道未必适合初创企业，应优先选择容错率高、标准化程度高的场景。
2025年的AI战场，已从“技术竞赛”转向“综合能力比拼”。澜码的教训警示后来者：唯有将技术理想主义与商业现实主义深度融合，方能在资本寒冬中幸存。
本文创作借助AI工具收集整理市场数据和行业信息，结合辅助观点分析和撰写成文。
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