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天水市(甘谷县、麦积区、秦安县、武山县、秦州区、清水县、张家川回族自治县)

和田地区(和田市、民丰县、和田县、墨玉县、洛浦县、于田县、皮山县、策勒县)

三沙市(南沙区、西沙区)

金华市(永康市、浦江县、武义县、婺城区、金东区、磐安县、东阳市、义乌市、兰溪市)  喀什地区(喀什市、莎车县、麦盖提县、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、伽师县、岳普湖县、泽普县、疏附县、疏勒县、巴楚县)

孝感市(应城市、云梦县、孝昌县、大悟县、汉川市、安陆市、孝南区)

嘉峪关市

大庆市(林甸县、红岗区、让胡路区、龙凤区、肇源县、萨尔图区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区)沈阳市(法库县、新民市、铁西区、康平县、辽中区、和平区、沈北新区、皇姑区、苏家屯区、大东区、浑南区、于洪区、沈河区)

百色市(凌云县、田东县、田林县、西林县、平果市、乐业县、德保县、右江区、隆林各族自治县、靖西市、田阳区、那坡县)  巴彦淖尔市(临河区、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、五原县、磴口县、杭锦后旗)

三亚市(天涯区、吉阳区、海棠区、崖州区)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

汉中市(城固县、勉县、汉台区、镇巴县、南郑区、略阳县、洋县、西乡县、宁强县、留坝县、佛坪县)

泰安市(新泰市、宁阳县、肥城市、东平县、岱岳区、泰山区)

德阳市(中江县、绵竹市、什邡市、旌阳区、罗江区、广汉市)

南通市(通州区、如皋市、海安市、如东县、崇川区、海门区、启东市)

成都市(双流区、新津区、龙泉驿区、邛崃市、青羊区、金牛区、彭州市、金堂县、大邑县、郫都区、简阳市、青白江区、温江区、成华区、都江堰市、新都区、武侯区、锦江区、崇州市、蒲江县)

广安市(广安区、前锋区、华蓥市、岳池县、武胜县、邻水县)

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

常州市(溧阳市、钟楼区、金坛区、新北区、天宁区、武进区)

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

淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)

鸡西市(虎林市、密山市、城子河区、鸡冠区、恒山区、鸡东县、梨树区、滴道区、麻山区)

濮阳市(华龙区、清丰县、台前县、南乐县、范县、濮阳县)

北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

娄底市(冷水江市、新化县、双峰县、涟源市、娄星区)

舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)

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

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

漳州市(长泰区、诏安县、漳浦县、南靖县、龙海区、芗城区、东山县、平和县、龙文区、云霄县、华安县)

潍坊市(坊子区、潍城区、昌邑市、安丘市、寿光市、青州市、诸城市、昌乐县、高密市、临朐县、奎文区、寒亭区)

双鸭山市(集贤县、四方台区、岭东区、宝山区、宝清县、尖山区、友谊县、饶河县)  荆门市(京山市、沙洋县、钟祥市、东宝区、掇刀区)

固原市(原州区、隆德县、彭阳县、西吉县、泾源县)

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

三门峡市(义马市、卢氏县、灵宝市、渑池县、陕州区、湖滨区)咸阳市(杨陵区、礼泉县、旬邑县、淳化县、秦都区、三原县、武功县、泾阳县、长武县、乾县、永寿县、彬州市、渭城区、兴平市)

辽阳市(辽阳县、太子河区、宏伟区、文圣区、白塔区、灯塔市、弓长岭区)  博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)

安康市(石泉县、宁陕县、平利县、镇坪县、白河县、旬阳市、汉阴县、岚皋县、紫阳县、汉滨区)

邯郸市(鸡泽县、磁县、永年区、肥乡区、邯山区、复兴区、魏县、丛台区、曲周县、广平县、馆陶县、涉县、大名县、临漳县、武安市、峰峰矿区、邱县、成安县)

佛山市(三水区、顺德区、禅城区、南海区、高明区)定西市(漳县、通渭县、陇西县、临洮县、岷县、安定区、渭源县)

太原市(尖草坪区、清徐县、阳曲县、古交市、杏花岭区、迎泽区、万柏林区、娄烦县、小店区、晋源区)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、河口瑶族自治县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、建水县、蒙自市、绿春县、个旧市、开远市、屏边苗族自治县、红河县、石屏县)

沧州市(河间市、新华区、青县、南皮县、任丘市、海兴县、东光县、孟村回族自治县、黄骅市、运河区、盐山县、吴桥县、献县、沧县、泊头市、肃宁县)

许昌市(鄢陵县、禹州市、襄城县、建安区、魏都区、长葛市)

玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、杂多县、曲麻莱县、称多县、玉树市)

徐州市(铜山区、睢宁县、泉山区、邳州市、丰县、新沂市、鼓楼区、贾汪区、云龙区、沛县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

宁夏回族自治区

贵港市(平南县、覃塘区、桂平市、港北区、港南区)

阿里地区(日土县、札达县、革吉县、普兰县、噶尔县、措勤县、改则县)

防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)

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

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

杭州市(拱墅区、余杭区、桐庐县、钱塘区、萧山区、临平区、建德市、富阳区、临安区、滨江区、上城区、淳安县、西湖区)

铜仁市(万山区、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、碧江区、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、江口县、石阡县、德江县、思南县)

　　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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