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

日喀则市(吉隆县、江孜县、谢通门县、岗巴县、白朗县、康马县、定日县、聂拉木县、桑珠孜区、昂仁县、仁布县、南木林县、亚东县、拉孜县、仲巴县、萨迦县、定结县、萨嘎县)

佳木斯市(郊区、同江市、东风区、汤原县、富锦市、向阳区、抚远市、桦川县、前进区、桦南县)

甘孜藏族自治州(新龙县、九龙县、色达县、甘孜县、泸定县、稻城县、巴塘县、乡城县、丹巴县、得荣县、石渠县、理塘县、康定市、道孚县、炉霍县、德格县、白玉县、雅江县)  太原市(尖草坪区、迎泽区、小店区、娄烦县、古交市、万柏林区、清徐县、杏花岭区、阳曲县、晋源区)

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、北票市、双塔区、凌源市、龙城区、朝阳县)

烟台市(海阳市、福山区、栖霞市、莱山区、牟平区、招远市、芝罘区、蓬莱区、莱阳市、龙口市、莱州市)

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

大同市(广灵县、阳高县、浑源县、云州区、新荣区、云冈区、左云县、天镇县、平城区、灵丘县)  舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)

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

鹤壁市(淇县、鹤山区、山城区、淇滨区、浚县)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

德阳市(旌阳区、广汉市、罗江区、绵竹市、什邡市、中江县)

吉安市(遂川县、安福县、泰和县、新干县、吉水县、吉州区、万安县、永丰县、永新县、青原区、峡江县、井冈山市、吉安县)

酒泉市(肃州区、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、玉门市、金塔县、瓜州县)

宿迁市(宿豫区、泗阳县、宿城区、泗洪县、沭阳县)

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

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

嘉峪关市

商洛市(洛南县、山阳县、商州区、镇安县、商南县、丹凤县、柞水县)

保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

芜湖市(镜湖区、鸠江区、繁昌区、无为市、南陵县、弋江区、湾沚区)

淄博市(周村区、桓台县、临淄区、高青县、沂源县、博山区、张店区、淄川区)

广州市(花都区、白云区、天河区、番禺区、增城区、从化区、越秀区、海珠区、荔湾区、黄埔区、南沙区)

乌鲁木齐市(水磨沟区、天山区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、达坂城区、头屯河区、米东区、新市区)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、芒市、瑞丽市、陇川县)

广西壮族自治区

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濮阳市(台前县、华龙区、范县、清丰县、南乐县、濮阳县)

海南藏族自治州(贵德县、共和县、兴海县、同德县、贵南县)

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

三门峡市(渑池县、义马市、卢氏县、湖滨区、灵宝市、陕州区)  宝鸡市(渭滨区、陈仓区、凤翔区、凤县、陇县、千阳县、麟游县、金台区、岐山县、扶风县、眉县、太白县)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、格尔木市、德令哈市、乌兰县、都兰县)

娄底市(娄星区、双峰县、冷水江市、涟源市、新化县)

辽阳市(太子河区、文圣区、白塔区、灯塔市、辽阳县、弓长岭区、宏伟区)开封市(尉氏县、祥符区、龙亭区、鼓楼区、杞县、兰考县、禹王台区、顺河回族区、通许县)

贵阳市(白云区、乌当区、息烽县、清镇市、南明区、云岩区、花溪区、观山湖区、修文县、开阳县)  广安市(邻水县、岳池县、前锋区、广安区、武胜县、华蓥市)

洛阳市(新安县、伊川县、西工区、孟津区、偃师区、汝阳县、栾川县、瀍河回族区、洛龙区、洛宁县、宜阳县、涧西区、嵩县、老城区)

南平市(浦城县、武夷山市、邵武市、政和县、光泽县、建瓯市、顺昌县、延平区、建阳区、松溪县)

南宁市(西乡塘区、宾阳县、良庆区、上林县、邕宁区、江南区、马山县、横州市、隆安县、武鸣区、兴宁区、青秀区)红河哈尼族彝族自治州(石屏县、泸西县、个旧市、屏边苗族自治县、元阳县、开远市、弥勒市、红河县、蒙自市、绿春县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县)

巴中市(通江县、平昌县、南江县、恩阳区、巴州区)

内江市(资中县、隆昌市、东兴区、威远县、市中区)

通化市(辉南县、梅河口市、东昌区、二道江区、柳河县、通化县、集安市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、乌恰县、阿合奇县)

邵阳市(绥宁县、邵东市、邵阳县、新邵县、洞口县、双清区、城步苗族自治县、武冈市、新宁县、大祥区、北塔区、隆回县)

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

铁岭市(铁岭县、银州区、清河区、西丰县、开原市、调兵山市、昌图县)

淮南市(潘集区、寿县、谢家集区、凤台县、田家庵区、八公山区、大通区)

三亚市(吉阳区、崖州区、海棠区、天涯区)

徐州市(丰县、邳州市、鼓楼区、云龙区、贾汪区、泉山区、新沂市、沛县、睢宁县、铜山区)

汕头市(金平区、澄海区、龙湖区、潮南区、濠江区、南澳县、潮阳区)

眉山市(仁寿县、丹棱县、洪雅县、青神县、彭山区、东坡区)

玉林市(博白县、容县、兴业县、福绵区、北流市、陆川县、玉州区)

泰安市(肥城市、新泰市、东平县、宁阳县、岱岳区、泰山区)

怀化市(靖州苗族侗族自治县、沅陵县、新晃侗族自治县、中方县、会同县、洪江市、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、辰溪县、鹤城区、芷江侗族自治县、溆浦县)

金昌市(永昌县、金川区)

　　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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