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云浮市(郁南县、新兴县、云安区、罗定市、云城区)
廊坊市(香河县、大厂回族自治县、广阳区、固安县、三河市、文安县、大城县、安次区、永清县、霸州市)
安阳市(北关区、内黄县、殷都区、文峰区、滑县、汤阴县、林州市、安阳县、龙安区)
福州市(台江区、永泰县、罗源县、晋安区、闽清县、马尾区、鼓楼区、平潭县、长乐区、闽侯县、福清市、仓山区、连江县)
娄底市(冷水江市、双峰县、新化县、娄星区、涟源市)
三门峡市(卢氏县、陕州区、义马市、渑池县、灵宝市、湖滨区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)
泰安市(东平县、新泰市、岱岳区、宁阳县、肥城市、泰山区)
三亚市(吉阳区、崖州区、天涯区、海棠区)
宣城市(绩溪县、宁国市、泾县、宣州区、旌德县、郎溪县、广德市)
遵义市(赤水市、仁怀市、红花岗区、绥阳县、湄潭县、汇川区、播州区、余庆县、凤冈县、正安县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、习水县)
内蒙古自治区
七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)
鹤壁市(淇县、鹤山区、淇滨区、浚县、山城区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、盈江县、瑞丽市、陇川县)
铁岭市(西丰县、开原市、银州区、昌图县、铁岭县、清河区、调兵山市)
青岛市(市北区、即墨区、胶州市、崂山区、黄岛区、莱西市、市南区、李沧区、平度市、城阳区)
鸡西市(虎林市、鸡东县、密山市、麻山区、恒山区、滴道区、鸡冠区、城子河区、梨树区)
锡林郭勒盟(多伦县、正蓝旗、太仆寺旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、二连浩特市)
池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)
海南藏族自治州(同德县、共和县、贵德县、兴海县、贵南县)
盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)
柳州市(融安县、鱼峰区、柳南区、柳北区、鹿寨县、柳城县、柳江区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区)
渭南市(合阳县、华阴市、潼关县、蒲城县、澄城县、临渭区、韩城市、大荔县、白水县、富平县、华州区)
朔州市(山阴县、平鲁区、应县、怀仁市、右玉县、朔城区)
凉山彝族自治州(喜德县、越西县、冕宁县、甘洛县、盐源县、德昌县、木里藏族自治县、会东县、金阳县、普格县、布拖县、西昌市、昭觉县、美姑县、会理市、雷波县、宁南县)
通化市(二道江区、梅河口市、柳河县、东昌区、集安市、通化县、辉南县)
鞍山市(岫岩满族自治县、千山区、立山区、铁东区、铁西区、台安县、海城市)
兴安盟(乌兰浩特市、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗)
盐城市(大丰区、东台市、响水县、盐都区、滨海县、射阳县、亭湖区、阜宁县、建湖县)
绥化市(望奎县、北林区、庆安县、海伦市、肇东市、青冈县、明水县、绥棱县、兰西县、安达市)
普洱市(江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)
杭州市(滨江区、钱塘区、拱墅区、桐庐县、建德市、淳安县、西湖区、临平区、萧山区、临安区、富阳区、上城区、余杭区)
东莞市
昌吉回族自治州(玛纳斯县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、奇台县、阜康市、昌吉市)
巴中市(南江县、巴州区、通江县、平昌县、恩阳区)
昭通市(威信县、昭阳区、大关县、鲁甸县、镇雄县、盐津县、水富市、绥江县、永善县、彝良县、巧家县)
沧州市(献县、黄骅市、沧县、东光县、青县、肃宁县、河间市、泊头市、吴桥县、孟村回族自治县、南皮县、运河区、新华区、任丘市、海兴县、盐山县)
蚌埠市(固镇县、蚌山区、禹会区、五河县、龙子湖区、淮上区、怀远县)
荆州市(公安县、沙市区、松滋市、江陵县、石首市、监利市、荆州区、洪湖市)
衢州市(龙游县、开化县、江山市、常山县、衢江区、柯城区)
岳阳市(君山区、汨罗市、平江县、湘阴县、岳阳楼区、云溪区、岳阳县、华容县、临湘市)
金昌市(金川区、永昌县)
阳泉市(矿区、郊区、平定县、城区、盂县)
锦州市(凌河区、义县、北镇市、古塔区、太和区、黑山县、凌海市)
成都市(简阳市、武侯区、温江区、双流区、青羊区、大邑县、彭州市、成华区、新都区、新津区、金牛区、郫都区、邛崃市、锦江区、龙泉驿区、都江堰市、崇州市、金堂县、青白江区、蒲江县)
亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)
桂林市(荔浦市、平乐县、秀峰区、临桂区、永福县、灵川县、资源县、灌阳县、叠彩区、恭城瑶族自治县、象山区、七星区、雁山区、兴安县、龙胜各族自治县、阳朔县、全州县)
贺州市(昭平县、平桂区、八步区、钟山县、富川瑶族自治县)
驻马店市(新蔡县、遂平县、正阳县、确山县、上蔡县、汝南县、西平县、驿城区、平舆县、泌阳县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、阿拉山口市、温泉县)
承德市(围场满族蒙古族自治县、兴隆县、平泉市、滦平县、宽城满族自治县、双桥区、双滦区、承德县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、隆化县)
张掖市(甘州区、民乐县、山丹县、高台县、临泽县、肃南裕固族自治县)
衡阳市(衡阳县、祁东县、珠晖区、石鼓区、衡东县、常宁市、蒸湘区、南岳区、耒阳市、衡南县、雁峰区、衡山县)
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宁波市(象山县、慈溪市、江北区、奉化区、北仑区、海曙区、镇海区、余姚市、鄞州区、宁海县)
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西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
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辽源市(西安区、东辽县、东丰县、龙山区)
六安市(金寨县、金安区、霍邱县、霍山县、舒城县、叶集区、裕安区)
铜川市(宜君县、印台区、耀州区、王益区)
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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