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衢州市(江山市、常山县、柯城区、衢江区、开化县、龙游县)
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安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县)
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果洛藏族自治州(玛沁县、班玛县、甘德县、达日县、久治县、玛多县) 苏州市(虎丘区、相城区、姑苏区、昆山市、吴中区、常熟市、张家港市、吴江区、太仓市)
甘南藏族自治州(夏河县、玛曲县、碌曲县、临潭县、卓尼县、迭部县、舟曲县、合作市)
阿坝藏族羌族自治州(茂县、松潘县、若尔盖县、黑水县、小金县、壤塘县、理县、九寨沟县、红原县、马尔康市、金川县、阿坝县、汶川县)
塔城地区(裕民县、托里县、额敏县、沙湾市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市)
贺州市(八步区、富川瑶族自治县、钟山县、昭平县、平桂区)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、二连浩特市、苏尼特左旗、正镶白旗、太仆寺旗、正蓝旗、多伦县、镶黄旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、乌兰县、天峻县、格尔木市、德令哈市、茫崖市)
莆田市(荔城区、秀屿区、涵江区、仙游县、城厢区)
芜湖市(无为市、镜湖区、繁昌区、鸠江区、南陵县、弋江区、湾沚区)
宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿城区、泗阳县、宿豫区)
嘉兴市(桐乡市、海宁市、南湖区、海盐县、平湖市、嘉善县、秀洲区)
曲靖市(宣威市、罗平县、富源县、会泽县、沾益区、麒麟区、陆良县、马龙区、师宗县)
漳州市(漳浦县、东山县、长泰区、诏安县、龙海区、南靖县、云霄县、龙文区、芗城区、华安县、平和县)
齐齐哈尔市(梅里斯达斡尔族区、碾子山区、克山县、泰来县、讷河市、建华区、龙江县、龙沙区、拜泉县、铁锋区、依安县、甘南县、克东县、富拉尔基区、昂昂溪区、富裕县)
抚顺市(东洲区、新抚区、顺城区、清原满族自治县、新宾满族自治县、望花区、抚顺县)
锦州市(凌海市、义县、凌河区、北镇市、黑山县、古塔区、太和区)
唐山市(路北区、曹妃甸区、丰南区、遵化市、滦州市、玉田县、迁安市、古冶区、乐亭县、滦南县、迁西县、开平区、路南区、丰润区)
铁岭市(铁岭县、调兵山市、开原市、西丰县、银州区、清河区、昌图县)
四平市(铁西区、铁东区、梨树县、伊通满族自治县、双辽市)
十堰市(丹江口市、房县、茅箭区、郧西县、竹山县、张湾区、竹溪县、郧阳区)
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海东市(民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、乐都区)
茂名市(高州市、化州市、茂南区、电白区、信宜市)
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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。
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）。”
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。