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丽江市(永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区)

双鸭山市(宝清县、宝山区、岭东区、友谊县、尖山区、四方台区、饶河县、集贤县)

贵港市(平南县、桂平市、港北区、港南区、覃塘区)

太原市(尖草坪区、阳曲县、小店区、万柏林区、清徐县、迎泽区、娄烦县、杏花岭区、古交市、晋源区)  德阳市(广汉市、中江县、什邡市、罗江区、绵竹市、旌阳区)

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

嘉兴市(平湖市、海盐县、海宁市、嘉善县、南湖区、桐乡市、秀洲区)

武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)  济南市(市中区、莱芜区、章丘区、济阳区、商河县、历城区、槐荫区、历下区、天桥区、钢城区、长清区、平阴县)

昌都市(江达县、洛隆县、左贡县、边坝县、贡觉县、丁青县、芒康县、察雅县、类乌齐县、卡若区、八宿县)

济源市

黔西南布依族苗族自治州(普安县、册亨县、兴义市、兴仁市、安龙县、望谟县、贞丰县、晴隆县)

南宁市(邕宁区、马山县、隆安县、良庆区、横州市、武鸣区、宾阳县、青秀区、上林县、江南区、兴宁区、西乡塘区)

衢州市(常山县、江山市、开化县、衢江区、柯城区、龙游县)

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

伊春市(汤旺县、丰林县、金林区、南岔县、伊美区、乌翠区、嘉荫县、大箐山县、友好区、铁力市)

阿勒泰地区(吉木乃县、青河县、阿勒泰市、富蕴县、哈巴河县、福海县、布尔津县)

承德市(鹰手营子矿区、兴隆县、平泉市、双滦区、滦平县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、隆化县、承德县、双桥区)

呼伦贝尔市(扎兰屯市、额尔古纳市、鄂温克族自治旗、牙克石市、鄂伦春自治旗、根河市、海拉尔区、新巴尔虎左旗、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、满洲里市、新巴尔虎右旗)

内江市(东兴区、资中县、威远县、市中区、隆昌市)

澳门特别行政区

吉林市(磐石市、桦甸市、船营区、舒兰市、永吉县、丰满区、龙潭区、蛟河市、昌邑区)

东莞市

百色市(靖西市、田东县、乐业县、德保县、田阳区、隆林各族自治县、平果市、那坡县、右江区、凌云县、西林县、田林县)

阿里地区(日土县、札达县、噶尔县、革吉县、措勤县、普兰县、改则县)

重庆市(云阳县、渝中区、巴南区、巫山县、城口县、丰都县、梁平区、垫江县、合川区、永川区、大足区、万州区、铜梁区、荣昌区、忠县、璧山区、渝北区、江津区、九龙坡区、巫溪县、南川区、綦江区、北碚区、武隆区、潼南区、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、涪陵区、沙坪坝区、江北区、黔江区、南岸区、石柱土家族自治县、大渡口区、开州区、长寿区、彭水苗族土家族自治县、奉节县)

阜阳市(界首市、颍州区、颍泉区、太和县、阜南县、颍上县、临泉县、颍东区)

咸宁市(嘉鱼县、赤壁市、通山县、通城县、崇阳县、咸安区)

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

天水市(秦安县、清水县、张家川回族自治县、秦州区、麦积区、甘谷县、武山县)

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

吴忠市(青铜峡市、同心县、红寺堡区、盐池县、利通区)  普洱市(澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)

济宁市(兖州区、微山县、曲阜市、梁山县、嘉祥县、金乡县、鱼台县、泗水县、任城区、邹城市、汶上县)

长沙市(芙蓉区、浏阳市、雨花区、开福区、天心区、望城区、长沙县、岳麓区、宁乡市)

广安市(武胜县、广安区、前锋区、邻水县、华蓥市、岳池县)锦州市(古塔区、太和区、义县、凌河区、黑山县、北镇市、凌海市)

南通市(海安市、启东市、通州区、海门区、崇川区、如东县、如皋市)  眉山市(洪雅县、彭山区、丹棱县、青神县、仁寿县、东坡区)

三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)

枣庄市(滕州市、市中区、山亭区、薛城区、台儿庄区、峄城区)绵阳市(平武县、三台县、安州区、涪城区、游仙区、北川羌族自治县、盐亭县、梓潼县、江油市)

钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

和田地区(于田县、墨玉县、皮山县、和田县、民丰县、和田市、洛浦县、策勒县)

云浮市(云城区、云安区、新兴县、郁南县、罗定市)

滁州市(凤阳县、全椒县、南谯区、定远县、来安县、明光市、琅琊区、天长市)

乌兰察布市(凉城县、卓资县、四子王旗、商都县、丰镇市、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、兴和县、集宁区、察哈尔右翼后旗、化德县)

包头市(九原区、白云鄂博矿区、青山区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、昆都仑区、固阳县、土默特右旗、东河区)

石河子市(昆玉市、可克达拉市、白杨市、双河市、胡杨河市、铁门关市、新星市、阿拉尔市、图木舒克市、五家渠市、北屯市)

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

晋城市(陵川县、沁水县、泽州县、城区、阳城县、高平市)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、陇川县、梁河县、芒市、瑞丽市)

忻州市(岢岚县、代县、定襄县、五寨县、静乐县、忻府区、五台县、宁武县、偏关县、原平市、保德县、繁峙县、神池县、河曲县)

揭阳市(榕城区、揭西县、揭东区、普宁市、惠来县)

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

宝鸡市(太白县、千阳县、凤翔区、岐山县、陇县、陈仓区、眉县、渭滨区、麟游县、扶风县、凤县、金台区)

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

　　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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