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新疆维吾尔自治区

舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、同德县、贵德县、贵南县)

伊春市(铁力市、南岔县、汤旺县、大箐山县、乌翠区、金林区、丰林县、嘉荫县、友好区、伊美区)  大理白族自治州(洱源县、永平县、巍山彝族回族自治县、宾川县、南涧彝族自治县、大理市、漾濞彝族自治县、剑川县、弥渡县、鹤庆县、祥云县、云龙县)

丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县)

无锡市(江阴市、惠山区、新吴区、梁溪区、滨湖区、锡山区、宜兴市)

咸宁市(赤壁市、嘉鱼县、通城县、通山县、崇阳县、咸安区)

白银市(会宁县、白银区、靖远县、平川区、景泰县)  黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、安龙县、晴隆县、望谟县、册亨县、兴义市、普安县、兴仁市)

德阳市(罗江区、旌阳区、绵竹市、什邡市、中江县、广汉市)

楚雄彝族自治州(永仁县、楚雄市、南华县、姚安县、武定县、禄丰市、元谋县、双柏县、牟定县、大姚县)

抚顺市(清原满族自治县、东洲区、望花区、新宾满族自治县、抚顺县、顺城区、新抚区)

韶关市(南雄市、武江区、乐昌市、浈江区、乳源瑶族自治县、翁源县、始兴县、曲江区、新丰县、仁化县)

大同市(广灵县、左云县、浑源县、新荣区、云冈区、天镇县、灵丘县、云州区、阳高县、平城区)

赤峰市(红山区、松山区、喀喇沁旗、克什克腾旗、巴林右旗、敖汉旗、林西县、巴林左旗、宁城县、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、元宝山区)

福州市(平潭县、闽清县、台江区、罗源县、马尾区、长乐区、连江县、闽侯县、福清市、仓山区、晋安区、永泰县、鼓楼区)

陇南市(宕昌县、两当县、礼县、成县、康县、武都区、文县、徽县、西和县)

东营市(利津县、垦利区、东营区、广饶县、河口区)

鸡西市(鸡冠区、梨树区、鸡东县、城子河区、密山市、麻山区、虎林市、滴道区、恒山区)

阿克苏地区(阿瓦提县、阿克苏市、新和县、温宿县、库车市、沙雅县、乌什县、柯坪县、拜城县)

临夏回族自治州(东乡族自治县、永靖县、和政县、康乐县、临夏市、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县)

南昌市(进贤县、红谷滩区、安义县、新建区、南昌县、西湖区、青云谱区、青山湖区、东湖区)

邯郸市(馆陶县、临漳县、永年区、武安市、大名县、邯山区、成安县、广平县、邱县、涉县、肥乡区、丛台区、魏县、曲周县、峰峰矿区、磁县、鸡泽县、复兴区)

孝感市(应城市、安陆市、大悟县、汉川市、孝南区、孝昌县、云梦县)

那曲市(班戈县、申扎县、聂荣县、巴青县、安多县、色尼区、双湖县、嘉黎县、比如县、尼玛县、索县)

石家庄市(平山县、井陉县、新华区、栾城区、高邑县、鹿泉区、灵寿县、新乐市、深泽县、井陉矿区、裕华区、长安区、藁城区、辛集市、行唐县、桥西区、无极县、元氏县、正定县、晋州市、赞皇县、赵县)

秦皇岛市(昌黎县、抚宁区、卢龙县、青龙满族自治县、北戴河区、海港区、山海关区)

张掖市(山丹县、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、甘州区、民乐县)

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辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)

扬州市(宝应县、仪征市、高邮市、广陵区、江都区、邗江区)

克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区)

银川市(灵武市、永宁县、西夏区、金凤区、兴庆区、贺兰县)  三明市(尤溪县、大田县、沙县区、宁化县、明溪县、建宁县、永安市、将乐县、三元区、泰宁县、清流县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

商丘市(永城市、虞城县、梁园区、柘城县、夏邑县、宁陵县、民权县、睢县、睢阳区)

茂名市(高州市、茂南区、电白区、信宜市、化州市)崇左市(天等县、宁明县、龙州县、扶绥县、大新县、凭祥市、江州区)

铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)  晋城市(阳城县、高平市、城区、泽州县、陵川县、沁水县)

新余市(渝水区、分宜县)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

厦门市(同安区、海沧区、湖里区、思明区、集美区、翔安区)盐城市(射阳县、阜宁县、大丰区、亭湖区、建湖县、东台市、盐都区、滨海县、响水县)

河池市(罗城仫佬族自治县、金城江区、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、宜州区、凤山县、环江毛南族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、天峨县、南丹县)

绥化市(青冈县、肇东市、绥棱县、望奎县、海伦市、明水县、兰西县、庆安县、安达市、北林区)

梅州市(蕉岭县、梅县区、五华县、梅江区、丰顺县、兴宁市、平远县、大埔县)

驻马店市(上蔡县、驿城区、确山县、平舆县、泌阳县、遂平县、西平县、新蔡县、汝南县、正阳县)

蚌埠市(淮上区、固镇县、禹会区、蚌山区、龙子湖区、怀远县、五河县)

黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)

哈尔滨市(南岗区、方正县、道里区、依兰县、五常市、宾县、道外区、延寿县、呼兰区、香坊区、阿城区、平房区、松北区、通河县、巴彦县、尚志市、双城区、木兰县)

平顶山市(叶县、新华区、湛河区、郏县、宝丰县、舞钢市、汝州市、卫东区、石龙区、鲁山县)

三沙市(西沙区、南沙区)

自贡市(富顺县、自流井区、沿滩区、荣县、贡井区、大安区)

沈阳市(沈河区、浑南区、辽中区、铁西区、苏家屯区、沈北新区、新民市、皇姑区、大东区、康平县、和平区、法库县、于洪区)

本溪市(平山区、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区、桓仁满族自治县)

昌都市(左贡县、察雅县、八宿县、边坝县、类乌齐县、洛隆县、贡觉县、卡若区、丁青县、江达县、芒康县)

青岛市(市南区、莱西市、市北区、李沧区、胶州市、城阳区、崂山区、黄岛区、平度市、即墨区)

六盘水市(水城区、盘州市、六枝特区、钟山区)

济南市(莱芜区、平阴县、章丘区、长清区、钢城区、市中区、商河县、天桥区、历城区、槐荫区、历下区、济阳区)

　　来源：A智慧保

　　4月18日，金融监管总局发布《关于推动深化人身保险行业个人营销体制改革的通知》，对于超百万保险代理人而言，这不啻为30多年来最为明显的政策信号。

　　过去四年，大个险的市场面貌已经天翻地覆，改革成本降低，改革时机或是最佳。此次文件提出，逐步构建支持保险销售人员长期服务的组织架构、晋升体系和佣金薪酬激励制度，支持保险销售人员参加社会保险、办理居住证等，建立有中国特色的保险销售人员荣誉评价体系。这些是从激励角度出发，凡事有奖有罚，才能赏罚分明。因此，文件也要求深化执行“报行合一”，建立因保险销售人员违法违规导致经济损失的佣金薪酬追索扣回机制。

　　从职业化到专业化

　　自1992年个人保险代理人模式引入内地保险市场以来，个人营销经历了周期转换，从初期的快速发展和盛极一时，到近年来的大幅萎缩，原有的金字塔模式难以维系，但新营销模式尚未建立，虽有“大破”，尚未“大立”。

　　在巅峰期，全行业有接近1000万的保险代理人，而伴随着个险增长的停滞和银保渠道重返C位，这一数字已降至300万以下。也就是说短短五六年，700万人从这个行业流失。即使这里面有保险公司主动清虚的原因，也不能否认因人的减少而导致规模的减速。

　　当初的“大进大出”和“人海战术”适应跑马圈地、野蛮生长的市场草创期，成绩不小，问题不少，销售误导的现象十分严重，代理人的职业化和专业化程度都严重不足。当市场进入成熟期，当大规模同质化的需求被填满之后，如何进一步服务高端需求、个性需求和长尾需求，便成为摆在个人营销体制面前的时代答卷。可以说，保险营销体制改革是保险业高质量发展的必经之路。

　　原来的保险代理人与保险公司，因利相交，利尽而散，职业认同感和归属感不高。保险是最复杂的金融产品之一，有着极高的专业门槛，如果代理人在销售的时候专业能力不足，简单当理财产品卖，会给消费者造成很多负面观感。

　　如果对职业没有认同感和归属感，就会短期化和势利化，在销售端就极容易出现佣金和风险的背离。因此，实现职业化，不仅涉及到收入利益的重新分配，让保险代理人有更多的获得感，同时也涉及到社保、荣誉和文化。而职业化之后，才能致力于专业化，也是市场当前对于代理人的最大需求。

　　从短期主义到长期主义

　　原来的个人营销金字塔模式，管理佣金逐级抽成，客观形成“拉人头”的激励机制，层级越高，收入越高。而在原来的增量市场竞争中，即使底层代理人也能暂时获益，但这也在无形之中助长了“大进大出”，没有长远规划，而当自身的资源和关系被耗尽之时，也就没有了上涨和进步空间，只能打一枪换一个地方。一旦市场从增量竞争转向存量竞争，流动亦不可得，只能“流失”。

　　先立后破。贸然打破金字塔模式，会导致矛盾瞬间尖锐和利益分配逻辑的混乱。当务之急，是提高代理人的专业化和精英化，将其收入与保单质量和客户的全生命周期深度绑定，克服短期主义，导向长期主义，渐进式地推动个人营销体制的变革。

　　克服短期主义，就要在薪酬和晋升方面树立长期主义，破除营销重于服务的观念，同时将收入和风险的久期匹配，薪酬追索扣回在银行业早已普及，是对销售短期行为和违规违法行为的有力震慑。

　　涉及人的转型最难，所谓“百万槽工衣食所系”。无论是寿险改革还是代理人转型，保险公司里不同职级和条线的人，对保险高质量发展的理解不一，不同圈层的人都有各自的既得利益，所以改革往往会出现“破”易“立”难、进退失据的局面。精英化和数字化久久为功，属于前人栽树，颇考验决心和毅力。

　　任何改革的核心，都是利益如何重新分配，分配不好，就会被抵制或消解。以前在金字塔模式里还能找增量，改革阻力较大，现在“穷”则思变，改革阻力变小，正是建立个人营销体制新模式的时间窗口。当再也摘不到低垂果实时，不妨去学习如何造梯子。

　　日前，博时基金策划召开《东升西落·日异月殊——博时基金2025二季度策略会》系列直播，携手多家券商机构共同发声，探讨当下市场及未来展望。同时，博时基金还策划了【科技时代——2025科技投资系列圆桌线上沙龙】，聚焦中国科技突破五大主题：AI硬件、AI软件、智能驾驶、机器人、创新药，呈现产业趋势研判与投资逻辑方法。

　　随着AI助力下的“第四次科技革命”曙光初现，围绕“DeepSeek与AI投资”热门话题，博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾与华泰证券电子与计算机首席分析师谢春生、博时基金首席数字官车宏原、博时基金行业研究部研究员肖达四位投研专家，通过多方视角碰撞，深入解析DeepSeek带来的AI投资机遇与挑战。

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　　把握AI硬件的崛起机遇

　　本次圆桌深入剖析了DeepSeek对AI大模型、AI算力、AI端侧、AI应用四大行业的重要影响——从大模型开源带来的国产替代机遇，到算力基建的长期投入；从企业级应用的效率提升，到端侧AI驱动的消费电子升级。种种迹象表明，中国AI产业正迎来战略窗口期。

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　　AI大模型：开源浪潮缩短中美差距，通用与垂直领域齐头并进

　　自Deep Seek推出低成本、高效率的开源大模型以来，全球AI产业格局加速重构。圆桌伊始，主持人肖瑞瑾指出，Deep Seek的快速迭代不仅提振了国内投资者信心，更将中美人工智能大模型技术差距缩短至约三个月。

　　华泰证券谢春生表示，在算力资源受限的背景下，中国大模型厂商展现出了超预期的迭代能力，对中国大模型厂商的长期竞争力有充分信心。以Deep Seek为例，其模型迭代能力已接近美国一线水平，并通过与国产芯片的适配，逐步实现模型训练与英伟达GPU的解耦，形成“算力-模型-应用-终端”全链条闭环。他进一步分析，未来全球大模型发展将呈现两大趋势：

　　训练重心从“预训练”转向“后训练”：Open AI等厂商已开始探索后训练优化路径，预训练的ScalingLaw（规模定律）面临瓶颈。

　　通用与垂直大模型齐头并进：用户和数据是构建通用大模型、垂直大模型的核心壁垒，基于用户衍生的生态所沉淀的数据，会成为大模型进一步迭代的核心要素。未来会看到通用大模型和垂类大模型齐头并进，在不同方向有新的进展。

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　　国产算力：短期受限，长期可期

　　针对算力问题，博时基金行业研究部研究员肖达指出，当前DeepSeek与国产算力适配情况不错，但制造算力芯片所需要的先进半导体制程国产能力不足。算力芯片通常需要使用7nm以下工艺制程，但所需的EUV光刻机目前被海外禁运，同时与之相关的其他关键设备、材料和工艺能力距离海外厂商仍有显著差距。

　　不过，随着国内光刻机技术突破及定制化芯片开发，国产算力有望在未来3-5年缩小差距。他特别提到，2025年国内AI基础设施资本支出计划近5000亿元，但相比美国前五大云厂商合计的3000亿美金规模仍有差距，需持续加大投入以应对推理需求的非线性增长。

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　　AI应用：企业部署加速，AIAgent开启人机协同新时代

　　企业级应用进入快车道

　　博时基金首席数字官车宏原介绍，国内正处于企业快速部署DeepSeek的时期，大模型与业务流程深度结合，博时基金已率先行动大幅提升私有算力，相对去年提升了数倍。目前，国内金融、教育、法律、医疗等各个行业都在积极引入Deep Seek等国产模型，例如，在企业人力资源部门，AI可高效筛选简历数据，协助企业招聘，辅助提升企业经营效率等。但他同时指出，当前企业算力需求激增，部分行业面临算力扩容挑战，需通过资源池管理、推理加速等技术优化应对瓶颈。

　　AIAgent的潜力与边界

　　针对近期热门的AIAgent（智能体），车宏原认为类似Manus的AIAgent已在专题研究、报告撰写、软件开发、智能助理等场景中达到了较好的效果，但受限于底层大模型的幻觉风险与黑箱等问题，某些场景下甚至可能放大缺陷，因此在使用AIAgent的过程中离不开人类的判断和决策。他预测，未来AIAgent将分化为通用型与专业型两类，前者由大模型厂商主导，后者则依赖行业生态构建，形成“共生共存”的竞争格局。

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　　AI端侧：硬件升级周期，消费电子产业链迎新机遇

　　端侧AI普及加速

　　主持人、博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾在总结中指出，除了AI企业应用如雨后春笋般普及外，我们也留意到AI正在走向端侧，即走向我们每天使用的智能手机、平板电脑、个人PC以及耳机、手表等IOT设备——端侧AI正从概念走向现实。通过模型蒸馏技术，DeepSeek的7B参数小模型已可在笔记本电脑流畅运行，未来更小模型将适配手机、耳机等设备，实现实时翻译、环境感知、智能生活助理等功能。

　　硬件升级与产业链受益

　　端侧AI对本地算力需求有限，但复杂任务仍需云端协同。肖瑞瑾预测，为提升用户体验，AI端侧等有望迎来硬件升级周期，国内消费电子产业链（芯片、零组件、组装）及AI原生应用开发商将显著受益。此外，中美在端侧AI领域技术差距较小，中国凭借完善的消费电子产业链，有望赶上差距，推动移动互联网时代走向真正的原生AI应用时代。

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