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南阳市(卧龙区、邓州市、方城县、社旗县、唐河县、西峡县、镇平县、淅川县、桐柏县、新野县、内乡县、南召县、宛城区)
太原市(晋源区、杏花岭区、万柏林区、清徐县、古交市、阳曲县、迎泽区、小店区、娄烦县、尖草坪区)
石家庄市(赵县、深泽县、长安区、栾城区、新乐市、桥西区、裕华区、辛集市、无极县、晋州市、元氏县、灵寿县、藁城区、赞皇县、平山县、高邑县、鹿泉区、行唐县、井陉矿区、新华区、井陉县、正定县)
海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)
桂林市(荔浦市、七星区、龙胜各族自治县、叠彩区、阳朔县、灵川县、永福县、平乐县、临桂区、兴安县、恭城瑶族自治县、全州县、秀峰区、雁山区、象山区、灌阳县、资源县)
承德市(兴隆县、承德县、宽城满族自治县、隆化县、围场满族蒙古族自治县、平泉市、滦平县、双桥区、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、双滦区)
曲靖市(麒麟区、陆良县、会泽县、罗平县、沾益区、马龙区、师宗县、富源县、宣威市)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
昌吉回族自治州(昌吉市、呼图壁县、阜康市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、奇台县、吉木萨尔县)
汕头市(濠江区、龙湖区、潮南区、澄海区、南澳县、潮阳区、金平区)
黑河市(五大连池市、嫩江市、北安市、逊克县、爱辉区、孙吴县)
无锡市(新吴区、滨湖区、江阴市、惠山区、宜兴市、梁溪区、锡山区)
白山市(江源区、临江市、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县)
武汉市(江岸区、东西湖区、硚口区、洪山区、黄陂区、青山区、汉阳区、武昌区、新洲区、汉南区、江汉区、江夏区、蔡甸区)
林芝市(墨脱县、巴宜区、米林市、波密县、朗县、工布江达县、察隅县)
十堰市(竹山县、丹江口市、房县、郧阳区、茅箭区、郧西县、张湾区、竹溪县)
秦皇岛市(北戴河区、山海关区、昌黎县、抚宁区、卢龙县、海港区、青龙满族自治县)
澳门特别行政区
白城市(大安市、洮南市、洮北区、镇赉县、通榆县)
安庆市(宿松县、迎江区、宜秀区、岳西县、潜山市、桐城市、怀宁县、太湖县、大观区、望江县)
宣城市(宣州区、宁国市、郎溪县、泾县、绩溪县、广德市、旌德县)
梅州市(梅江区、丰顺县、梅县区、蕉岭县、平远县、兴宁市、五华县、大埔县)
阿坝藏族羌族自治州(金川县、马尔康市、茂县、汶川县、阿坝县、松潘县、红原县、九寨沟县、理县、黑水县、若尔盖县、壤塘县、小金县)
陇南市(成县、康县、武都区、宕昌县、徽县、礼县、文县、两当县、西和县)
葫芦岛市(兴城市、绥中县、建昌县、连山区、南票区、龙港区)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、新市区、水磨沟区、达坂城区、天山区、米东区、沙依巴克区、头屯河区)
本溪市(南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区、明山区)
忻州市(神池县、五台县、五寨县、静乐县、代县、河曲县、保德县、忻府区、原平市、岢岚县、宁武县、定襄县、偏关县、繁峙县)
雅安市(天全县、汉源县、宝兴县、芦山县、荥经县、名山区、石棉县、雨城区)
衡阳市(耒阳市、衡山县、衡阳县、衡南县、祁东县、衡东县、常宁市、南岳区、石鼓区、蒸湘区、雁峰区、珠晖区)
益阳市(资阳区、南县、桃江县、沅江市、赫山区、安化县)
荆门市(掇刀区、东宝区、钟祥市、沙洋县、京山市)
凉山彝族自治州(甘洛县、布拖县、昭觉县、喜德县、越西县、美姑县、木里藏族自治县、金阳县、西昌市、宁南县、雷波县、普格县、冕宁县、德昌县、会理市、盐源县、会东县)
南昌市(青山湖区、安义县、红谷滩区、西湖区、进贤县、青云谱区、南昌县、新建区、东湖区)
吕梁市(离石区、兴县、岚县、文水县、汾阳市、方山县、临县、交口县、中阳县、孝义市、交城县、柳林县、石楼县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市)
宜昌市(点军区、枝江市、兴山县、五峰土家族自治县、西陵区、秭归县、伍家岗区、夷陵区、长阳土家族自治县、猇亭区、宜都市、当阳市、远安县)
长治市(沁源县、沁县、壶关县、屯留区、潞城区、武乡县、潞州区、平顺县、襄垣县、黎城县、长子县、上党区)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、龙山县、保靖县、泸溪县、吉首市、花垣县、古丈县、凤凰县)
马鞍山市(当涂县、和县、含山县、雨山区、花山区、博望区)
大理白族自治州(大理市、剑川县、洱源县、宾川县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、祥云县、云龙县、鹤庆县、南涧彝族自治县、永平县、漾濞彝族自治县)
七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)
吉林市(舒兰市、永吉县、桦甸市、磐石市、蛟河市、昌邑区、丰满区、船营区、龙潭区)
昆明市(晋宁区、富民县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、宜良县、西山区、呈贡区、安宁市、五华区、嵩明县、石林彝族自治县、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、东川区)
喀什地区(英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、泽普县、疏附县、喀什市、叶城县、巴楚县、岳普湖县、伽师县、麦盖提县、莎车县)
济南市(长清区、商河县、平阴县、钢城区、莱芜区、天桥区、历城区、市中区、济阳区、槐荫区、章丘区、历下区)
湘潭市(韶山市、雨湖区、湘乡市、岳塘区、湘潭县)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
保定市(定兴县、涿州市、莲池区、高阳县、清苑区、蠡县、唐县、涞源县、顺平县、雄县、望都县、竞秀区、安新县、高碑店市、容城县、博野县、安国市、易县、涞水县、满城区、徐水区、曲阳县、阜平县、定州市)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、余庆县、汇川区、播州区、赤水市、正安县、绥阳县、红花岗区、湄潭县、凤冈县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县)
兰州市(榆中县、七里河区、安宁区、永登县、城关区、红古区、西固区、皋兰县)
合肥市(包河区、瑶海区、肥西县、长丰县、巢湖市、庐江县、肥东县、蜀山区、庐阳区)
和田地区(皮山县、于田县、和田县、和田市、洛浦县、策勒县、民丰县、墨玉县)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、格尔木市、茫崖市、都兰县、天峻县)
云浮市(新兴县、郁南县、罗定市、云城区、云安区)
运城市(平陆县、垣曲县、临猗县、盐湖区、夏县、河津市、新绛县、芮城县、闻喜县、永济市、稷山县、绛县、万荣县)
大同市(云州区、平城区、天镇县、新荣区、左云县、广灵县、浑源县、云冈区、灵丘县、阳高县)
广元市(苍溪县、青川县、利州区、朝天区、昭化区、旺苍县、剑阁县)
郑州市(二七区、上街区、中牟县、中原区、巩义市、新郑市、惠济区、荥阳市、登封市、金水区、新密市、管城回族区)
榆林市(米脂县、靖边县、清涧县、神木市、吴堡县、子洲县、横山区、府谷县、榆阳区、定边县、绥德县、佳县)
双鸭山市(尖山区、岭东区、四方台区、饶河县、集贤县、宝清县、友谊县、宝山区)
阿勒泰地区(富蕴县、阿勒泰市、吉木乃县、青河县、哈巴河县、福海县、布尔津县)
张家界市(桑植县、永定区、慈利县、武陵源区)
甘孜藏族自治州(炉霍县、巴塘县、稻城县、理塘县、新龙县、雅江县、得荣县、丹巴县、白玉县、甘孜县、泸定县、康定市、色达县、德格县、石渠县、乡城县、道孚县、九龙县)
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常州市(新北区、金坛区、溧阳市、武进区、钟楼区、天宁区)
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沈阳市(沈河区、沈北新区、浑南区、大东区、新民市、法库县、于洪区、辽中区、苏家屯区、和平区、康平县、皇姑区、铁西区)
湖州市(安吉县、长兴县、德清县、吴兴区、南浔区)
芜湖市(无为市、繁昌区、湾沚区、鸠江区、镜湖区、南陵县、弋江区)
三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)
达州市(大竹县、达川区、开江县、渠县、宣汉县、通川区、万源市)
三明市(清流县、宁化县、尤溪县、永安市、沙县区、将乐县、明溪县、建宁县、大田县、泰宁县、三元区)
白银市(靖远县、白银区、会宁县、平川区、景泰县)
自贡市(沿滩区、荣县、贡井区、大安区、自流井区、富顺县)
渭南市(合阳县、大荔县、潼关县、华州区、华阴市、韩城市、临渭区、富平县、澄城县、蒲城县、白水县)
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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新闻结尾
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