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黔南布依族苗族自治州(惠水县、福泉市、平塘县、长顺县、龙里县、罗甸县、三都水族自治县、都匀市、瓮安县、荔波县、贵定县、独山县)

普洱市(景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、西盟佤族自治县)

新余市(渝水区、分宜县)

娄底市(双峰县、冷水江市、娄星区、涟源市、新化县)  锦州市(黑山县、凌河区、凌海市、义县、古塔区、太和区、北镇市)

株洲市(荷塘区、炎陵县、攸县、石峰区、渌口区、醴陵市、芦淞区、天元区、茶陵县)

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

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

赤峰市(喀喇沁旗、翁牛特旗、克什克腾旗、松山区、巴林左旗、宁城县、红山区、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、林西县、元宝山区)  威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)

榆林市(府谷县、横山区、子洲县、靖边县、榆阳区、神木市、定边县、佳县、清涧县、吴堡县、米脂县、绥德县)

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

新乡市(卫辉市、辉县市、牧野区、新乡县、卫滨区、红旗区、延津县、获嘉县、原阳县、长垣市、凤泉区、封丘县)

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

景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)

内江市(资中县、东兴区、隆昌市、威远县、市中区)

陇南市(西和县、宕昌县、成县、徽县、康县、两当县、文县、武都区、礼县)

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

黄冈市(武穴市、黄梅县、黄州区、红安县、麻城市、罗田县、团风县、蕲春县、浠水县、英山县)

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

贵阳市(观山湖区、修文县、南明区、白云区、乌当区、云岩区、花溪区、息烽县、开阳县、清镇市)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

安阳市(林州市、龙安区、北关区、文峰区、汤阴县、滑县、内黄县、安阳县、殷都区)

阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、九寨沟县、松潘县、壤塘县、红原县、汶川县、茂县、阿坝县、马尔康市、理县、金川县、黑水县、小金县)

营口市(站前区、大石桥市、盖州市、西市区、鲅鱼圈区、老边区)

吕梁市(兴县、汾阳市、石楼县、交口县、中阳县、岚县、离石区、临县、交城县、孝义市、方山县、文水县、柳林县)

白城市(镇赉县、洮北区、通榆县、洮南市、大安市)

衢州市(柯城区、龙游县、常山县、江山市、开化县、衢江区)

遂宁市(大英县、射洪市、船山区、蓬溪县、安居区)

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孝感市(孝南区、汉川市、云梦县、应城市、安陆市、孝昌县、大悟县)

泰安市(泰山区、岱岳区、宁阳县、东平县、新泰市、肥城市)

香港特别行政区

昌都市(八宿县、左贡县、类乌齐县、贡觉县、丁青县、洛隆县、卡若区、边坝县、江达县、察雅县、芒康县)  海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、都兰县、德令哈市、乌兰县、格尔木市)

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

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、蒙自市、河口瑶族自治县、泸西县、绿春县、红河县、石屏县、屏边苗族自治县、弥勒市、个旧市、开远市)嘉兴市(海宁市、秀洲区、南湖区、海盐县、嘉善县、桐乡市、平湖市)

湖州市(吴兴区、安吉县、德清县、南浔区、长兴县)  通辽市(开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁区)

廊坊市(三河市、大厂回族自治县、香河县、永清县、安次区、霸州市、大城县、固安县、广阳区、文安县)

茂名市(电白区、茂南区、信宜市、高州市、化州市)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、玉树市、囊谦县、称多县、治多县)甘孜藏族自治州(九龙县、白玉县、稻城县、理塘县、新龙县、丹巴县、炉霍县、康定市、泸定县、乡城县、巴塘县、甘孜县、石渠县、得荣县、道孚县、色达县、德格县、雅江县)

玉林市(博白县、北流市、玉州区、容县、兴业县、福绵区、陆川县)

鹤岗市(兴安区、南山区、东山区、兴山区、绥滨县、工农区、向阳区、萝北县)

西安市(临潼区、高陵区、灞桥区、阎良区、蓝田县、莲湖区、碑林区、周至县、长安区、未央区、雁塔区、鄠邑区、新城区)

无锡市(新吴区、梁溪区、惠山区、宜兴市、锡山区、滨湖区、江阴市)

昌吉回族自治州(昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、阜康市、奇台县、呼图壁县)

张掖市(甘州区、山丹县、高台县、肃南裕固族自治县、民乐县、临泽县)

兰州市(西固区、皋兰县、城关区、榆中县、七里河区、安宁区、红古区、永登县)

梧州市(龙圩区、岑溪市、长洲区、苍梧县、藤县、万秀区、蒙山县)

庆阳市(合水县、镇原县、庆城县、正宁县、华池县、西峰区、宁县、环县)

南通市(海门区、通州区、如东县、海安市、启东市、如皋市、崇川区)

宁德市(福鼎市、周宁县、福安市、屏南县、蕉城区、柘荣县、霞浦县、寿宁县、古田县)

合肥市(巢湖市、瑶海区、庐江县、包河区、肥东县、蜀山区、肥西县、长丰县、庐阳区)

广安市(前锋区、岳池县、华蓥市、广安区、武胜县、邻水县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

龙岩市(长汀县、连城县、武平县、新罗区、永定区、上杭县、漳平市)

来宾市(金秀瑶族自治县、象州县、合山市、忻城县、武宣县、兴宾区)

　　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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