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阿克苏地区(柯坪县、沙雅县、库车市、乌什县、拜城县、温宿县、阿瓦提县、阿克苏市、新和县)

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

海东市(循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县)

株洲市(天元区、渌口区、芦淞区、石峰区、攸县、荷塘区、茶陵县、醴陵市、炎陵县)  绵阳市(江油市、安州区、涪城区、三台县、北川羌族自治县、平武县、盐亭县、梓潼县、游仙区)

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

澳门特别行政区

汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、托里县、沙湾市、乌苏市、额敏县、塔城市)  长春市(宽城区、南关区、榆树市、双阳区、朝阳区、九台区、二道区、德惠市、公主岭市、农安县、绿园区)

郴州市(汝城县、嘉禾县、桂东县、资兴市、宜章县、桂阳县、永兴县、北湖区、安仁县、苏仙区、临武县)

泰安市(岱岳区、宁阳县、泰山区、新泰市、东平县、肥城市)

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

湛江市(吴川市、徐闻县、麻章区、霞山区、坡头区、赤坎区、廉江市、雷州市、遂溪县)

达州市(开江县、大竹县、万源市、渠县、达川区、宣汉县、通川区)

凉山彝族自治州(雷波县、盐源县、德昌县、西昌市、会东县、喜德县、宁南县、金阳县、会理市、普格县、布拖县、冕宁县、木里藏族自治县、美姑县、越西县、甘洛县、昭觉县)

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

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

崇左市(宁明县、龙州县、江州区、凭祥市、天等县、大新县、扶绥县)

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

威海市(环翠区、文登区、荣成市、乳山市)

阜新市(清河门区、新邱区、阜新蒙古族自治县、海州区、细河区、彰武县、太平区)

巴中市(南江县、通江县、恩阳区、平昌县、巴州区)

九江市(武宁县、共青城市、湖口县、浔阳区、永修县、彭泽县、修水县、德安县、柴桑区、濂溪区、瑞昌市、庐山市、都昌县)

来宾市(合山市、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县、象州县、武宣县)

南充市(蓬安县、嘉陵区、南部县、顺庆区、阆中市、营山县、西充县、仪陇县、高坪区)

北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)

周口市(西华县、扶沟县、淮阳区、沈丘县、川汇区、鹿邑县、项城市、商水县、太康县、郸城县)

南通市(海门区、如皋市、崇川区、启东市、通州区、如东县、海安市)

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洛阳市(汝阳县、栾川县、西工区、瀍河回族区、宜阳县、洛宁县、新安县、偃师区、伊川县、孟津区、洛龙区、嵩县、老城区、涧西区)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

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

茂名市(高州市、信宜市、茂南区、电白区、化州市)  石河子市(胡杨河市、可克达拉市、昆玉市、白杨市、新星市、图木舒克市、阿拉尔市、五家渠市、双河市、北屯市、铁门关市)

西藏自治区

宜昌市(当阳市、宜都市、点军区、猇亭区、伍家岗区、兴山县、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、枝江市、夷陵区、秭归县、西陵区、远安县)

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

河池市(都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、南丹县、罗城仫佬族自治县、天峨县、巴马瑶族自治县、凤山县、东兰县、宜州区)  泰州市(海陵区、姜堰区、泰兴市、兴化市、高港区、靖江市)

辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)

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

运城市(万荣县、闻喜县、稷山县、永济市、芮城县、垣曲县、河津市、平陆县、盐湖区、新绛县、夏县、绛县、临猗县)三亚市(天涯区、崖州区、海棠区、吉阳区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

连云港市(海州区、灌南县、赣榆区、东海县、灌云县、连云区)

景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)

海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)

莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、仙游县、荔城区)

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

枣庄市(市中区、台儿庄区、薛城区、峄城区、滕州市、山亭区)

银川市(灵武市、金凤区、兴庆区、西夏区、永宁县、贺兰县)

商丘市(睢阳区、梁园区、民权县、永城市、宁陵县、夏邑县、睢县、虞城县、柘城县)

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

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

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

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

铁岭市(西丰县、铁岭县、清河区、昌图县、开原市、调兵山市、银州区)

河源市(东源县、龙川县、和平县、连平县、源城区、紫金县)

中山市

　　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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