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青岛市(平度市、李沧区、崂山区、即墨区、市南区、黄岛区、莱西市、市北区、城阳区、胶州市)

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

龙岩市(武平县、漳平市、长汀县、新罗区、上杭县、永定区、连城县)

晋城市(城区、沁水县、陵川县、高平市、阳城县、泽州县)  周口市(川汇区、太康县、郸城县、西华县、淮阳区、商水县、项城市、扶沟县、沈丘县、鹿邑县)

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

新余市(分宜县、渝水区)

眉山市(东坡区、洪雅县、彭山区、仁寿县、丹棱县、青神县)

达州市(宣汉县、渠县、通川区、大竹县、万源市、开江县、达川区)  南京市(玄武区、建邺区、鼓楼区、浦口区、秦淮区、溧水区、六合区、高淳区、栖霞区、江宁区、雨花台区)

丽水市(青田县、庆元县、云和县、景宁畲族自治县、龙泉市、松阳县、遂昌县、缙云县、莲都区)

张家口市(宣化区、尚义县、涿鹿县、怀来县、沽源县、阳原县、桥西区、赤城县、张北县、桥东区、怀安县、下花园区、崇礼区、蔚县、万全区、康保县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

楚雄彝族自治州(元谋县、永仁县、双柏县、禄丰市、姚安县、武定县、牟定县、楚雄市、大姚县、南华县)

甘南藏族自治州(舟曲县、临潭县、迭部县、卓尼县、夏河县、合作市、玛曲县、碌曲县)

贵港市(桂平市、港北区、平南县、港南区、覃塘区)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

大同市(新荣区、浑源县、广灵县、左云县、云州区、灵丘县、平城区、云冈区、阳高县、天镇县)

平凉市(泾川县、灵台县、静宁县、崆峒区、华亭市、崇信县、庄浪县)

上海市(闵行区、虹口区、杨浦区、宝山区、黄浦区、徐汇区、崇明区、嘉定区、普陀区、青浦区、浦东新区、长宁区、奉贤区、静安区、金山区、松江区)

广元市(利州区、昭化区、青川县、剑阁县、旺苍县、朝天区、苍溪县)

临汾市(霍州市、乡宁县、大宁县、浮山县、汾西县、吉县、永和县、安泽县、古县、曲沃县、翼城县、尧都区、襄汾县、侯马市、隰县、蒲县、洪洞县)

揭阳市(揭西县、普宁市、惠来县、榕城区、揭东区)

孝感市(孝昌县、应城市、云梦县、大悟县、孝南区、汉川市、安陆市)

武汉市(汉南区、蔡甸区、江汉区、青山区、武昌区、汉阳区、江夏区、黄陂区、洪山区、新洲区、硚口区、江岸区、东西湖区)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、大方县、赫章县、织金县、金沙县、七星关区、黔西市、纳雍县)

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

绥化市(海伦市、北林区、兰西县、青冈县、肇东市、安达市、庆安县、望奎县、绥棱县、明水县)

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、贵南县、同德县、共和县)

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台州市(天台县、临海市、黄岩区、玉环市、椒江区、三门县、路桥区、仙居县、温岭市)

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

衡水市(枣强县、桃城区、饶阳县、故城县、冀州区、阜城县、景县、武强县、深州市、武邑县、安平县)

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)  山南市(曲松县、浪卡子县、洛扎县、扎囊县、加查县、隆子县、错那市、琼结县、措美县、桑日县、贡嘎县、乃东区)

温州市(龙港市、苍南县、泰顺县、平阳县、文成县、瓯海区、鹿城区、洞头区、永嘉县、乐清市、龙湾区、瑞安市)

曲靖市(会泽县、罗平县、麒麟区、富源县、师宗县、宣威市、陆良县、沾益区、马龙区)

泸州市(泸县、江阳区、古蔺县、纳溪区、合江县、叙永县、龙马潭区)临沂市(费县、沂水县、蒙阴县、兰陵县、郯城县、河东区、莒南县、沂南县、兰山区、平邑县、临沭县、罗庄区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、茫崖市、德令哈市、天峻县、乌兰县)  铁岭市(开原市、银州区、调兵山市、清河区、昌图县、铁岭县、西丰县)

益阳市(桃江县、赫山区、安化县、沅江市、南县、资阳区)

柳州市(三江侗族自治县、柳北区、柳江区、鹿寨县、鱼峰区、融安县、融水苗族自治县、城中区、柳南区、柳城县)

庆阳市(镇原县、宁县、正宁县、华池县、西峰区、庆城县、合水县、环县)黔西南布依族苗族自治州(册亨县、贞丰县、普安县、晴隆县、兴仁市、安龙县、兴义市、望谟县)

六安市(金安区、叶集区、金寨县、霍邱县、霍山县、舒城县、裕安区)

渭南市(潼关县、临渭区、蒲城县、华阴市、澄城县、韩城市、富平县、华州区、合阳县、白水县、大荔县)

固原市(原州区、泾源县、隆德县、西吉县、彭阳县)

铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)

永州市(冷水滩区、江华瑶族自治县、蓝山县、宁远县、江永县、东安县、新田县、道县、零陵区、祁阳市、双牌县)

亳州市(蒙城县、谯城区、利辛县、涡阳县)

林芝市(墨脱县、巴宜区、波密县、朗县、工布江达县、米林市、察隅县)

长治市(武乡县、潞州区、长子县、屯留区、沁源县、沁县、平顺县、黎城县、上党区、襄垣县、壶关县、潞城区)

辽阳市(白塔区、宏伟区、太子河区、文圣区、弓长岭区、辽阳县、灯塔市)

濮阳市(清丰县、南乐县、华龙区、台前县、范县、濮阳县)

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

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

石家庄市(井陉县、晋州市、赞皇县、桥西区、行唐县、栾城区、鹿泉区、辛集市、新华区、深泽县、无极县、藁城区、元氏县、平山县、长安区、井陉矿区、高邑县、正定县、新乐市、裕华区、灵寿县、赵县)

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

运城市(闻喜县、永济市、垣曲县、盐湖区、平陆县、万荣县、绛县、新绛县、夏县、稷山县、芮城县、临猗县、河津市)

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

　　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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