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开封市(祥符区、杞县、鼓楼区、兰考县、禹王台区、龙亭区、顺河回族区、尉氏县、通许县)
德州市(夏津县、乐陵市、德城区、齐河县、陵城区、宁津县、平原县、临邑县、武城县、庆云县、禹城市)
十堰市(茅箭区、丹江口市、郧阳区、张湾区、竹溪县、竹山县、郧西县、房县)
固原市(泾源县、彭阳县、西吉县、原州区、隆德县)
平凉市(庄浪县、静宁县、华亭市、灵台县、泾川县、崆峒区、崇信县)
黔南布依族苗族自治州(惠水县、瓮安县、贵定县、福泉市、平塘县、龙里县、荔波县、长顺县、独山县、罗甸县、三都水族自治县、都匀市)
呼和浩特市(土默特左旗、和林格尔县、新城区、赛罕区、武川县、托克托县、玉泉区、清水河县、回民区)
鞍山市(铁东区、千山区、台安县、海城市、铁西区、立山区、岫岩满族自治县)
三明市(清流县、明溪县、沙县区、大田县、将乐县、泰宁县、建宁县、宁化县、尤溪县、三元区、永安市)
唐山市(开平区、迁安市、丰润区、路北区、遵化市、乐亭县、滦南县、迁西县、路南区、滦州市、古冶区、丰南区、玉田县、曹妃甸区)
太原市(阳曲县、万柏林区、小店区、清徐县、晋源区、迎泽区、娄烦县、古交市、尖草坪区、杏花岭区)
延安市(安塞区、宝塔区、富县、宜川县、志丹县、洛川县、延长县、黄龙县、甘泉县、吴起县、黄陵县、子长市、延川县)
普洱市(思茅区、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)
保定市(清苑区、雄县、徐水区、顺平县、高阳县、竞秀区、莲池区、高碑店市、望都县、蠡县、定州市、曲阳县、涿州市、唐县、满城区、涞源县、阜平县、安国市、易县、安新县、定兴县、博野县、容城县、涞水县)
北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
四平市(双辽市、梨树县、铁东区、铁西区、伊通满族自治县)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、正安县、红花岗区、桐梓县、仁怀市、播州区、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、习水县、余庆县、绥阳县、赤水市、汇川区、湄潭县)
衢州市(江山市、衢江区、龙游县、开化县、常山县、柯城区)
滁州市(全椒县、南谯区、来安县、定远县、天长市、凤阳县、明光市、琅琊区)
盘锦市(盘山县、大洼区、双台子区、兴隆台区)
文山壮族苗族自治州(马关县、富宁县、广南县、西畴县、麻栗坡县、文山市、砚山县、丘北县)
曲靖市(沾益区、陆良县、师宗县、富源县、宣威市、会泽县、麒麟区、马龙区、罗平县)
崇左市(宁明县、大新县、天等县、扶绥县、龙州县、凭祥市、江州区)
吕梁市(离石区、文水县、柳林县、方山县、交口县、中阳县、交城县、汾阳市、兴县、临县、孝义市、石楼县、岚县)
温州市(鹿城区、瑞安市、龙湾区、泰顺县、苍南县、洞头区、文成县、瓯海区、龙港市、永嘉县、乐清市、平阳县)
嘉兴市(海宁市、海盐县、嘉善县、南湖区、秀洲区、平湖市、桐乡市)
白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、抚松县、靖宇县、浑江区、临江市)
泉州市(泉港区、洛江区、晋江市、安溪县、德化县、丰泽区、南安市、永春县、金门县、惠安县、鲤城区、石狮市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县、肃州区、金塔县、敦煌市)
保山市(昌宁县、施甸县、隆阳区、龙陵县、腾冲市)
甘南藏族自治州(临潭县、舟曲县、迭部县、合作市、玛曲县、夏河县、碌曲县、卓尼县)
郑州市(巩义市、新郑市、中原区、新密市、惠济区、二七区、荥阳市、管城回族区、金水区、上街区、中牟县、登封市)
河池市(巴马瑶族自治县、宜州区、大化瑶族自治县、金城江区、凤山县、东兰县、天峨县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、南丹县)
淄博市(高青县、桓台县、淄川区、博山区、周村区、张店区、临淄区、沂源县)
铁岭市(清河区、昌图县、调兵山市、银州区、开原市、铁岭县、西丰县)
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乌鲁木齐市(天山区、乌鲁木齐县、新市区、达坂城区、头屯河区、沙依巴克区、米东区、水磨沟区)
牡丹江市(海林市、宁安市、东宁市、阳明区、林口县、爱民区、西安区、穆棱市、绥芬河市、东安区)
长沙市(天心区、岳麓区、长沙县、芙蓉区、开福区、望城区、浏阳市、雨花区、宁乡市)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、易门县、峨山彝族自治县、江川区、红塔区、华宁县、澄江市、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)
湖州市(德清县、安吉县、长兴县、南浔区、吴兴区)
威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)
益阳市(资阳区、桃江县、赫山区、沅江市、安化县、南县)
渭南市(潼关县、富平县、华阴市、临渭区、大荔县、蒲城县、合阳县、韩城市、白水县、华州区、澄城县)
漳州市(漳浦县、平和县、长泰区、东山县、龙文区、芗城区、南靖县、云霄县、龙海区、诏安县、华安县)
黑河市(孙吴县、五大连池市、北安市、逊克县、爱辉区、嫩江市)
福州市(台江区、仓山区、福清市、永泰县、鼓楼区、闽清县、闽侯县、晋安区、长乐区、罗源县、马尾区、连江县、平潭县)
乐山市(马边彝族自治县、峨眉山市、夹江县、沐川县、犍为县、沙湾区、五通桥区、峨边彝族自治县、金口河区、市中区、井研县)
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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)
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百色市(乐业县、田阳区、那坡县、隆林各族自治县、田林县、西林县、右江区、凌云县、平果市、田东县、靖西市、德保县)
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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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