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

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、德令哈市、乌兰县、天峻县、都兰县、格尔木市)

云浮市(罗定市、云城区、云安区、郁南县、新兴县)

玉林市(容县、陆川县、北流市、兴业县、玉州区、福绵区、博白县)  扬州市(广陵区、仪征市、邗江区、宝应县、江都区、高邮市)

辽阳市(辽阳县、太子河区、弓长岭区、宏伟区、文圣区、白塔区、灯塔市)

巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、博湖县、和硕县、若羌县、尉犁县、且末县、焉耆回族自治县、和静县、库尔勒市)

白山市(抚松县、江源区、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市)

玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、玉树市、曲麻莱县、杂多县、称多县)  太原市(尖草坪区、清徐县、古交市、娄烦县、杏花岭区、阳曲县、小店区、迎泽区、晋源区、万柏林区)

清远市(清城区、英德市、连州市、连南瑶族自治县、佛冈县、阳山县、清新区、连山壮族瑶族自治县)

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

海口市(龙华区、美兰区、秀英区、琼山区)

白城市(镇赉县、大安市、洮南市、通榆县、洮北区)

合肥市(包河区、长丰县、肥西县、庐江县、巢湖市、蜀山区、肥东县、庐阳区、瑶海区)

铜川市(宜君县、印台区、耀州区、王益区)

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

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

吕梁市(汾阳市、岚县、兴县、交口县、文水县、柳林县、方山县、孝义市、交城县、中阳县、临县、石楼县、离石区)

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

咸宁市(咸安区、赤壁市、嘉鱼县、通山县、通城县、崇阳县)

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

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

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

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

汕尾市(陆丰市、陆河县、海丰县、城区)

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

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

临夏回族自治州(永靖县、康乐县、临夏市、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏县、广河县)

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广安市(武胜县、岳池县、前锋区、华蓥市、邻水县、广安区)

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

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

七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)  临汾市(侯马市、永和县、曲沃县、隰县、蒲县、洪洞县、尧都区、汾西县、吉县、安泽县、翼城县、古县、浮山县、襄汾县、乡宁县、大宁县、霍州市)

钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)

昆明市(五华区、盘龙区、晋宁区、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、东川区、西山区、安宁市、宜良县、石林彝族自治县、嵩明县)

庆阳市(庆城县、西峰区、环县、镇原县、华池县、正宁县、合水县、宁县)唐山市(路南区、遵化市、迁西县、曹妃甸区、丰润区、滦州市、古冶区、路北区、乐亭县、滦南县、丰南区、迁安市、玉田县、开平区)

通辽市(霍林郭勒市、开鲁县、奈曼旗、库伦旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗)  芜湖市(繁昌区、无为市、南陵县、湾沚区、鸠江区、镜湖区、弋江区)

眉山市(丹棱县、东坡区、仁寿县、彭山区、洪雅县、青神县)

上饶市(玉山县、弋阳县、广信区、横峰县、婺源县、铅山县、鄱阳县、信州区、德兴市、万年县、广丰区、余干县)

郴州市(永兴县、嘉禾县、临武县、汝城县、宜章县、桂东县、桂阳县、资兴市、安仁县、北湖区、苏仙区)桂林市(灌阳县、灵川县、兴安县、全州县、象山区、龙胜各族自治县、平乐县、荔浦市、叠彩区、七星区、恭城瑶族自治县、阳朔县、资源县、临桂区、秀峰区、雁山区、永福县)

锡林郭勒盟(正蓝旗、锡林浩特市、镶黄旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、多伦县、正镶白旗、太仆寺旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗)

河池市(南丹县、都安瑶族自治县、凤山县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、天峨县、金城江区、环江毛南族自治县、宜州区)

新乡市(牧野区、新乡县、长垣市、辉县市、凤泉区、获嘉县、卫辉市、红旗区、卫滨区、延津县、原阳县、封丘县)

临沂市(兰陵县、沂水县、罗庄区、平邑县、郯城县、沂南县、莒南县、临沭县、河东区、费县、兰山区、蒙阴县)

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

天津市(西青区、南开区、北辰区、武清区、河东区、红桥区、宁河区、津南区、静海区、和平区、宝坻区、蓟州区、滨海新区、河西区、河北区、东丽区)

保山市(腾冲市、昌宁县、隆阳区、龙陵县、施甸县)

淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)

张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)

营口市(盖州市、大石桥市、站前区、西市区、鲅鱼圈区、老边区)

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

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

黔东南苗族侗族自治州(黄平县、锦屏县、三穗县、剑河县、施秉县、台江县、凯里市、雷山县、榕江县、镇远县、麻江县、黎平县、从江县、丹寨县、天柱县、岑巩县)

萍乡市(湘东区、安源区、上栗县、莲花县、芦溪县)

西藏自治区

宣城市(郎溪县、宣州区、广德市、宁国市、泾县、旌德县、绩溪县)

　　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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