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海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)

阿里地区(噶尔县、日土县、改则县、札达县、普兰县、革吉县、措勤县)

四平市(铁西区、铁东区、双辽市、伊通满族自治县、梨树县)

黔东南苗族侗族自治州(台江县、施秉县、天柱县、三穗县、丹寨县、岑巩县、剑河县、黎平县、凯里市、麻江县、从江县、雷山县、榕江县、镇远县、黄平县、锦屏县)  九江市(共青城市、永修县、修水县、德安县、庐山市、武宁县、都昌县、浔阳区、彭泽县、瑞昌市、濂溪区、湖口县、柴桑区)

新疆维吾尔自治区

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

玉树藏族自治州(杂多县、治多县、称多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市)

六安市(霍山县、霍邱县、金寨县、叶集区、舒城县、金安区、裕安区)  丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)

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

焦作市(山阳区、武陟县、修武县、沁阳市、中站区、博爱县、温县、解放区、马村区、孟州市)

德州市(乐陵市、武城县、齐河县、平原县、陵城区、庆云县、宁津县、夏津县、德城区、禹城市、临邑县)

聊城市(东昌府区、莘县、茌平区、东阿县、阳谷县、冠县、高唐县、临清市)

本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、明山区、南芬区、平山区、桓仁满族自治县)

西宁市(城西区、城中区、湟中区、大通回族土族自治县、城北区、湟源县、城东区)

林芝市(墨脱县、米林市、波密县、察隅县、朗县、工布江达县、巴宜区)

内江市(市中区、隆昌市、东兴区、资中县、威远县)

黄山市(歙县、徽州区、休宁县、黟县、祁门县、屯溪区、黄山区)

海东市(民和回族土族自治县、平安区、乐都区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县)

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

辽阳市(宏伟区、灯塔市、文圣区、弓长岭区、辽阳县、白塔区、太子河区)

临沧市(临翔区、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、云县、永德县、沧源佤族自治县、镇康县)

金华市(兰溪市、浦江县、东阳市、武义县、金东区、磐安县、永康市、婺城区、义乌市)

牡丹江市(宁安市、海林市、穆棱市、绥芬河市、爱民区、林口县、阳明区、东安区、东宁市、西安区)

鞍山市(海城市、岫岩满族自治县、铁东区、铁西区、千山区、台安县、立山区)

广安市(前锋区、广安区、邻水县、华蓥市、岳池县、武胜县)

北京市(房山区、丰台区、昌平区、大兴区、石景山区、东城区、门头沟区、平谷区、顺义区、通州区、延庆区、密云区、西城区、朝阳区、海淀区、怀柔区)

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

山南市(措美县、贡嘎县、浪卡子县、琼结县、桑日县、错那市、乃东区、隆子县、洛扎县、加查县、曲松县、扎囊县)

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

宜昌市(长阳土家族自治县、当阳市、宜都市、西陵区、秭归县、五峰土家族自治县、兴山县、猇亭区、点军区、夷陵区、远安县、枝江市、伍家岗区)  克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)

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

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

阿勒泰地区(青河县、哈巴河县、吉木乃县、阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、福海县)临夏回族自治州(临夏县、永靖县、和政县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、广河县、康乐县)

宣城市(泾县、宣州区、绩溪县、广德市、旌德县、郎溪县、宁国市)  十堰市(丹江口市、竹溪县、竹山县、张湾区、茅箭区、郧阳区、郧西县、房县)

滨州市(邹平市、滨城区、沾化区、阳信县、博兴县、无棣县、惠民县)

通化市(柳河县、梅河口市、东昌区、辉南县、集安市、二道江区、通化县)

延安市(宝塔区、延川县、延长县、黄龙县、黄陵县、甘泉县、子长市、宜川县、安塞区、吴起县、志丹县、富县、洛川县)兰州市(榆中县、七里河区、红古区、永登县、安宁区、城关区、西固区、皋兰县)

南阳市(南召县、西峡县、社旗县、桐柏县、宛城区、邓州市、淅川县、方城县、镇平县、内乡县、新野县、卧龙区、唐河县)

汕头市(濠江区、南澳县、澄海区、潮阳区、龙湖区、潮南区、金平区)

白山市(浑江区、江源区、靖宇县、临江市、抚松县、长白朝鲜族自治县)

文山壮族苗族自治州(砚山县、西畴县、广南县、马关县、丘北县、富宁县、麻栗坡县、文山市)

辽源市(东辽县、东丰县、西安区、龙山区)

铜陵市(义安区、铜官区、枞阳县、郊区)

信阳市(潢川县、淮滨县、息县、新县、固始县、浉河区、平桥区、商城县、光山县、罗山县)

晋城市(陵川县、沁水县、城区、阳城县、高平市、泽州县)

镇江市(丹徒区、京口区、丹阳市、扬中市、句容市、润州区)

许昌市(襄城县、鄢陵县、长葛市、魏都区、建安区、禹州市)

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

遂宁市(大英县、射洪市、蓬溪县、船山区、安居区)

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

甘孜藏族自治州(丹巴县、康定市、炉霍县、甘孜县、巴塘县、道孚县、得荣县、乡城县、雅江县、白玉县、色达县、理塘县、德格县、石渠县、九龙县、泸定县、新龙县、稻城县)

西藏自治区

济源市

　　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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