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深圳市(龙华区、龙岗区、盐田区、罗湖区、光明区、福田区、南山区、坪山区、宝安区)

清远市(清城区、英德市、连州市、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、阳山县、连南瑶族自治县、清新区)

上饶市(信州区、铅山县、广丰区、鄱阳县、横峰县、广信区、德兴市、余干县、万年县、婺源县、玉山县、弋阳县)

河源市(龙川县、紫金县、连平县、源城区、和平县、东源县)  珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、来凤县、恩施市、利川市、建始县、巴东县、宣恩县、鹤峰县)

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

安顺市(关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县)

巴彦淖尔市(五原县、磴口县、乌拉特中旗、临河区、乌拉特后旗、乌拉特前旗、杭锦后旗)  宁波市(镇海区、余姚市、江北区、奉化区、北仑区、宁海县、慈溪市、海曙区、鄞州区、象山县)

阜阳市(颍泉区、阜南县、颍上县、临泉县、太和县、颍东区、颍州区、界首市)

泉州市(金门县、永春县、鲤城区、德化县、晋江市、石狮市、惠安县、泉港区、丰泽区、安溪县、南安市、洛江区)

张掖市(甘州区、肃南裕固族自治县、临泽县、高台县、民乐县、山丹县)

淮南市(八公山区、谢家集区、大通区、寿县、凤台县、田家庵区、潘集区)

岳阳市(华容县、云溪区、岳阳县、临湘市、湘阴县、君山区、平江县、岳阳楼区、汨罗市)

鹤壁市(浚县、淇滨区、山城区、鹤山区、淇县)

昭通市(绥江县、盐津县、威信县、大关县、彝良县、昭阳区、巧家县、镇雄县、鲁甸县、水富市、永善县)

宣城市(宁国市、广德市、旌德县、泾县、郎溪县、绩溪县、宣州区)

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

巴音郭楞蒙古自治州(和静县、博湖县、和硕县、若羌县、库尔勒市、尉犁县、焉耆回族自治县、且末县、轮台县)

喀什地区(喀什市、叶城县、泽普县、巴楚县、疏勒县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、岳普湖县、英吉沙县、麦盖提县、疏附县、伽师县)

惠州市(惠东县、龙门县、惠城区、博罗县、惠阳区)

潍坊市(昌乐县、坊子区、青州市、寒亭区、寿光市、安丘市、奎文区、高密市、临朐县、昌邑市、诸城市、潍城区)

三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)

乐山市(市中区、井研县、峨眉山市、峨边彝族自治县、金口河区、夹江县、沙湾区、五通桥区、马边彝族自治县、犍为县、沐川县)

阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)

齐齐哈尔市(克东县、讷河市、碾子山区、昂昂溪区、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、建华区、泰来县、依安县、克山县、富裕县、拜泉县、铁锋区、甘南县、龙沙区、龙江县)

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邢台市(内丘县、平乡县、南和区、信都区、南宫市、沙河市、新河县、襄都区、隆尧县、柏乡县、临西县、清河县、威县、广宗县、任泽区、巨鹿县、宁晋县、临城县)

杭州市(临平区、钱塘区、临安区、桐庐县、拱墅区、西湖区、淳安县、余杭区、建德市、富阳区、萧山区、上城区、滨江区)

湘西土家族苗族自治州(吉首市、保靖县、泸溪县、古丈县、永顺县、花垣县、凤凰县、龙山县)

保定市(涿州市、曲阳县、阜平县、望都县、高阳县、雄县、易县、清苑区、定州市、徐水区、涞源县、涞水县、容城县、博野县、竞秀区、顺平县、莲池区、高碑店市、满城区、安新县、安国市、蠡县、唐县、定兴县)  大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

扬州市(江都区、宝应县、邗江区、广陵区、仪征市、高邮市)

安康市(紫阳县、汉阴县、石泉县、汉滨区、旬阳市、白河县、镇坪县、宁陕县、岚皋县、平利县)

延安市(子长市、黄龙县、甘泉县、洛川县、延川县、黄陵县、安塞区、延长县、志丹县、宝塔区、吴起县、宜川县、富县)德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、盈江县、瑞丽市、陇川县)

黄石市(黄石港区、西塞山区、阳新县、下陆区、大冶市、铁山区)  长春市(宽城区、绿园区、二道区、九台区、朝阳区、德惠市、南关区、公主岭市、榆树市、双阳区、农安县)

绍兴市(嵊州市、诸暨市、柯桥区、新昌县、越城区、上虞区)

郑州市(金水区、上街区、新密市、中原区、登封市、惠济区、中牟县、新郑市、二七区、管城回族区、巩义市、荥阳市)

沧州市(沧县、青县、河间市、新华区、肃宁县、任丘市、孟村回族自治县、泊头市、运河区、南皮县、东光县、献县、黄骅市、海兴县、吴桥县、盐山县)武汉市(东西湖区、江汉区、黄陂区、汉南区、江夏区、洪山区、汉阳区、硚口区、新洲区、江岸区、青山区、蔡甸区、武昌区)

宜宾市(翠屏区、江安县、筠连县、屏山县、珙县、长宁县、叙州区、高县、兴文县、南溪区)

盐城市(滨海县、盐都区、亭湖区、建湖县、东台市、射阳县、阜宁县、大丰区、响水县)

广元市(剑阁县、旺苍县、青川县、苍溪县、朝天区、利州区、昭化区)

本溪市(明山区、本溪满族自治县、平山区、溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县)

临沂市(兰陵县、莒南县、费县、河东区、平邑县、临沭县、沂南县、蒙阴县、郯城县、沂水县、罗庄区、兰山区)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

金昌市(永昌县、金川区)

玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、玉树市、曲麻莱县、称多县、治多县)

咸阳市(永寿县、长武县、武功县、泾阳县、乾县、秦都区、渭城区、彬州市、杨陵区、三原县、兴平市、淳化县、礼泉县、旬邑县)

枣庄市(薛城区、滕州市、台儿庄区、峄城区、山亭区、市中区)

四平市(铁西区、伊通满族自治县、铁东区、梨树县、双辽市)

白山市(长白朝鲜族自治县、抚松县、浑江区、靖宇县、江源区、临江市)

绵阳市(梓潼县、游仙区、盐亭县、三台县、北川羌族自治县、安州区、江油市、平武县、涪城区)

成都市(邛崃市、新都区、金堂县、简阳市、武侯区、都江堰市、金牛区、双流区、新津区、锦江区、青羊区、彭州市、蒲江县、崇州市、青白江区、龙泉驿区、成华区、温江区、郫都区、大邑县)

无锡市(江阴市、梁溪区、锡山区、新吴区、滨湖区、宜兴市、惠山区)

果洛藏族自治州(班玛县、达日县、玛多县、久治县、玛沁县、甘德县)

　　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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