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兰州市(永登县、西固区、红古区、城关区、安宁区、七里河区、榆中县、皋兰县)
邵阳市(城步苗族自治县、洞口县、新宁县、邵东市、邵阳县、隆回县、绥宁县、双清区、新邵县、北塔区、武冈市、大祥区)
伊春市(南岔县、嘉荫县、伊美区、金林区、铁力市、大箐山县、汤旺县、丰林县、乌翠区、友好区)
大庆市(肇州县、让胡路区、萨尔图区、肇源县、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、大同区、红岗区)
牡丹江市(海林市、爱民区、西安区、东安区、阳明区、宁安市、穆棱市、林口县、东宁市、绥芬河市)
肇庆市(德庆县、高要区、广宁县、鼎湖区、端州区、四会市、怀集县、封开县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
塔城地区(沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、托里县、裕民县、塔城市、乌苏市)
日喀则市(仁布县、萨迦县、吉隆县、江孜县、昂仁县、白朗县、定结县、康马县、聂拉木县、定日县、萨嘎县、拉孜县、南木林县、岗巴县、仲巴县、谢通门县、亚东县、桑珠孜区)
承德市(围场满族蒙古族自治县、隆化县、双滦区、承德县、宽城满族自治县、平泉市、鹰手营子矿区、双桥区、丰宁满族自治县、兴隆县、滦平县)
温州市(洞头区、永嘉县、苍南县、瓯海区、鹿城区、平阳县、乐清市、泰顺县、龙湾区、龙港市、文成县、瑞安市)
福州市(闽侯县、鼓楼区、仓山区、马尾区、晋安区、罗源县、永泰县、台江区、福清市、平潭县、长乐区、连江县、闽清县)
邯郸市(复兴区、曲周县、肥乡区、鸡泽县、临漳县、峰峰矿区、武安市、丛台区、成安县、馆陶县、广平县、涉县、永年区、大名县、魏县、邯山区、邱县、磁县)
凉山彝族自治州(喜德县、木里藏族自治县、普格县、会理市、甘洛县、宁南县、德昌县、会东县、西昌市、布拖县、昭觉县、越西县、盐源县、冕宁县、金阳县、美姑县、雷波县)
赣州市(大余县、章贡区、信丰县、南康区、石城县、上犹县、安远县、瑞金市、定南县、寻乌县、于都县、龙南市、全南县、兴国县、赣县区、宁都县、会昌县、崇义县)
西安市(雁塔区、灞桥区、阎良区、新城区、鄠邑区、高陵区、周至县、碑林区、莲湖区、临潼区、蓝田县、未央区、长安区)
沈阳市(苏家屯区、浑南区、沈北新区、新民市、皇姑区、辽中区、沈河区、大东区、于洪区、康平县、和平区、法库县、铁西区)
淄博市(沂源县、张店区、周村区、临淄区、高青县、博山区、淄川区、桓台县)
丹东市(东港市、元宝区、振安区、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县)
安阳市(安阳县、内黄县、滑县、龙安区、殷都区、北关区、汤阴县、文峰区、林州市)
曲靖市(麒麟区、会泽县、罗平县、马龙区、宣威市、陆良县、富源县、师宗县、沾益区)
拉萨市(曲水县、尼木县、当雄县、城关区、林周县、达孜区、墨竹工卡县、堆龙德庆区)
潍坊市(寿光市、昌邑市、安丘市、诸城市、潍城区、青州市、临朐县、奎文区、寒亭区、昌乐县、坊子区、高密市)
孝感市(应城市、汉川市、大悟县、云梦县、孝昌县、安陆市、孝南区)
忻州市(代县、繁峙县、神池县、原平市、保德县、宁武县、五寨县、忻府区、岢岚县、定襄县、五台县、静乐县、偏关县、河曲县)
萍乡市(芦溪县、安源区、上栗县、湘东区、莲花县)
红河哈尼族彝族自治州(红河县、蒙自市、泸西县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、绿春县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、元阳县、个旧市、建水县、开远市)
周口市(沈丘县、鹿邑县、郸城县、商水县、太康县、扶沟县、淮阳区、川汇区、西华县、项城市)
天津市(蓟州区、宁河区、南开区、宝坻区、东丽区、红桥区、北辰区、河西区、和平区、西青区、河北区、滨海新区、静海区、河东区、武清区、津南区)
北京市(延庆区、门头沟区、通州区、西城区、平谷区、石景山区、大兴区、丰台区、海淀区、顺义区、怀柔区、昌平区、密云区、房山区、朝阳区、东城区)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、肃州区、金塔县、玉门市、肃北蒙古族自治县、敦煌市)
许昌市(长葛市、建安区、魏都区、禹州市、鄢陵县、襄城县)
宁夏回族自治区
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宜宾市(南溪区、翠屏区、屏山县、珙县、兴文县、筠连县、叙州区、高县、长宁县、江安县)
临沧市(沧源佤族自治县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、临翔区、凤庆县、永德县)
朝阳市(龙城区、北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、建平县、凌源市)
马鞍山市(花山区、含山县、当涂县、雨山区、博望区、和县)
通化市(辉南县、通化县、柳河县、东昌区、二道江区、集安市、梅河口市)
南通市(通州区、如东县、启东市、海安市、崇川区、海门区、如皋市)
宜春市(上高县、靖安县、铜鼓县、丰城市、万载县、袁州区、高安市、宜丰县、樟树市、奉新县)
佳木斯市(东风区、向阳区、郊区、前进区、汤原县、同江市、富锦市、桦南县、桦川县、抚远市)
昭通市(永善县、绥江县、彝良县、大关县、巧家县、昭阳区、水富市、鲁甸县、盐津县、威信县、镇雄县)
抚顺市(顺城区、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区、望花区、新抚区、抚顺县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
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昌吉回族自治州(吉木萨尔县、昌吉市、阜康市、木垒哈萨克自治县、奇台县、呼图壁县、玛纳斯县)
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梧州市(藤县、龙圩区、岑溪市、苍梧县、万秀区、长洲区、蒙山县)
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三门峡市(湖滨区、灵宝市、义马市、卢氏县、渑池县、陕州区)
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丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县)
平顶山市(湛河区、舞钢市、宝丰县、石龙区、叶县、郏县、卫东区、鲁山县、汝州市、新华区)
宣城市(绩溪县、旌德县、广德市、宣州区、郎溪县、宁国市、泾县)
黄山市(屯溪区、歙县、黄山区、黟县、祁门县、休宁县、徽州区)
贵港市(港南区、港北区、桂平市、平南县、覃塘区)
长沙市(长沙县、芙蓉区、雨花区、宁乡市、望城区、开福区、岳麓区、天心区、浏阳市)
江门市(台山市、新会区、江海区、鹤山市、蓬江区、开平市、恩平市)
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。
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