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清远市(连南瑶族自治县、阳山县、连州市、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、清新区、英德市、清城区)
长沙市(岳麓区、宁乡市、长沙县、开福区、望城区、芙蓉区、雨花区、浏阳市、天心区)
玉树藏族自治州(玉树市、治多县、曲麻莱县、称多县、杂多县、囊谦县)
徐州市(沛县、贾汪区、泉山区、云龙区、鼓楼区、丰县、邳州市、新沂市、睢宁县、铜山区)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
鞍山市(海城市、岫岩满族自治县、千山区、铁东区、台安县、铁西区、立山区)
黄冈市(麻城市、浠水县、黄梅县、红安县、武穴市、团风县、蕲春县、英山县、黄州区、罗田县)
张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)
白银市(平川区、景泰县、白银区、靖远县、会宁县)
唐山市(滦南县、丰南区、路南区、曹妃甸区、迁西县、开平区、丰润区、乐亭县、迁安市、玉田县、古冶区、滦州市、遵化市、路北区)
黔东南苗族侗族自治州(黎平县、岑巩县、从江县、丹寨县、台江县、麻江县、锦屏县、剑河县、黄平县、雷山县、榕江县、施秉县、凯里市、天柱县、三穗县、镇远县)
阿坝藏族羌族自治州(金川县、马尔康市、松潘县、小金县、黑水县、茂县、若尔盖县、壤塘县、红原县、阿坝县、汶川县、理县、九寨沟县)
运城市(临猗县、稷山县、芮城县、万荣县、闻喜县、绛县、新绛县、夏县、永济市、平陆县、盐湖区、河津市、垣曲县)
钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)
雅安市(荥经县、天全县、雨城区、汉源县、名山区、芦山县、宝兴县、石棉县)
信阳市(新县、罗山县、固始县、浉河区、平桥区、淮滨县、商城县、息县、光山县、潢川县)
兰州市(七里河区、红古区、城关区、西固区、永登县、榆中县、安宁区、皋兰县)
三亚市(海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区)
三门峡市(卢氏县、灵宝市、陕州区、义马市、渑池县、湖滨区)
鸡西市(麻山区、虎林市、梨树区、鸡东县、滴道区、恒山区、密山市、城子河区、鸡冠区)
海南藏族自治州(贵南县、同德县、兴海县、共和县、贵德县)
承德市(鹰手营子矿区、滦平县、双桥区、承德县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、隆化县、兴隆县、平泉市、丰宁满族自治县、宽城满族自治县)
丹东市(振兴区、元宝区、东港市、宽甸满族自治县、凤城市、振安区)
韶关市(仁化县、乐昌市、南雄市、浈江区、武江区、翁源县、乳源瑶族自治县、曲江区、始兴县、新丰县)
遂宁市(安居区、大英县、射洪市、船山区、蓬溪县)
郴州市(桂阳县、永兴县、苏仙区、宜章县、汝城县、资兴市、临武县、桂东县、嘉禾县、北湖区、安仁县)
威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)
黄山市(屯溪区、歙县、徽州区、祁门县、黄山区、休宁县、黟县)
菏泽市(郓城县、巨野县、东明县、曹县、成武县、定陶区、单县、鄄城县、牡丹区)
滁州市(来安县、琅琊区、明光市、天长市、南谯区、定远县、凤阳县、全椒县)
遵义市(汇川区、习水县、红花岗区、绥阳县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、余庆县、赤水市、湄潭县、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、仁怀市、播州区)
岳阳市(岳阳楼区、华容县、湘阴县、汨罗市、临湘市、平江县、岳阳县、云溪区、君山区)
漳州市(云霄县、诏安县、芗城区、长泰区、南靖县、平和县、华安县、东山县、龙海区、龙文区、漳浦县)
河池市(凤山县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、南丹县、金城江区、东兰县、天峨县、罗城仫佬族自治县、宜州区)
三明市(建宁县、永安市、大田县、宁化县、沙县区、三元区、尤溪县、泰宁县、明溪县、清流县、将乐县)
营口市(大石桥市、老边区、鲅鱼圈区、西市区、站前区、盖州市)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、霍城县、奎屯市、昭苏县、霍尔果斯市、尼勒克县、新源县、巩留县)
海口市(龙华区、美兰区、秀英区、琼山区)
赤峰市(巴林左旗、喀喇沁旗、巴林右旗、红山区、宁城县、林西县、敖汉旗、克什克腾旗、松山区、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、元宝山区)
长治市(平顺县、潞城区、武乡县、潞州区、壶关县、长子县、黎城县、上党区、屯留区、沁源县、襄垣县、沁县)
郑州市(惠济区、巩义市、金水区、二七区、管城回族区、中牟县、荥阳市、登封市、上街区、新密市、新郑市、中原区)
抚州市(广昌县、乐安县、资溪县、东乡区、临川区、南城县、黎川县、崇仁县、宜黄县、金溪县、南丰县)
济南市(钢城区、历城区、历下区、天桥区、济阳区、槐荫区、市中区、章丘区、平阴县、莱芜区、商河县、长清区)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、弥勒市、蒙自市、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、建水县、石屏县、个旧市、泸西县、元阳县、绿春县、河口瑶族自治县)
临汾市(乡宁县、襄汾县、安泽县、大宁县、霍州市、蒲县、侯马市、浮山县、吉县、曲沃县、隰县、翼城县、永和县、洪洞县、古县、尧都区、汾西县)
白山市(江源区、靖宇县、浑江区、抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县)
成都市(邛崃市、都江堰市、崇州市、简阳市、温江区、锦江区、龙泉驿区、蒲江县、双流区、青白江区、成华区、彭州市、大邑县、金堂县、武侯区、金牛区、青羊区、郫都区、新都区、新津区)
芜湖市(南陵县、鸠江区、镜湖区、湾沚区、弋江区、无为市、繁昌区)
阿勒泰地区(吉木乃县、福海县、青河县、阿勒泰市、布尔津县、哈巴河县、富蕴县)
安庆市(宿松县、岳西县、桐城市、怀宁县、太湖县、望江县、迎江区、宜秀区、潜山市、大观区)
常德市(桃源县、澧县、武陵区、汉寿县、安乡县、津市市、鼎城区、石门县、临澧县)
昌都市(卡若区、洛隆县、类乌齐县、左贡县、丁青县、八宿县、边坝县、芒康县、察雅县、江达县、贡觉县)
惠州市(惠阳区、惠城区、龙门县、博罗县、惠东县)
湛江市(廉江市、坡头区、雷州市、霞山区、遂溪县、麻章区、徐闻县、赤坎区、吴川市)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
南阳市(唐河县、邓州市、宛城区、新野县、社旗县、镇平县、卧龙区、内乡县、桐柏县、南召县、方城县、淅川县、西峡县)
汕头市(龙湖区、潮南区、澄海区、濠江区、金平区、潮阳区、南澳县)
延安市(志丹县、吴起县、延长县、黄龙县、宝塔区、子长市、洛川县、黄陵县、延川县、富县、甘泉县、宜川县、安塞区)
江门市(鹤山市、蓬江区、恩平市、开平市、台山市、新会区、江海区)
镇江市(句容市、丹阳市、丹徒区、京口区、润州区、扬中市)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、乌兰浩特市)
延边朝鲜族自治州(安图县、延吉市、汪清县、图们市、和龙市、龙井市、敦化市、珲春市)
湖州市(长兴县、吴兴区、德清县、南浔区、安吉县)
宁波市(江北区、奉化区、鄞州区、镇海区、慈溪市、海曙区、象山县、宁海县、北仑区、余姚市)
朝阳市(北票市、双塔区、凌源市、龙城区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县)
杭州市(上城区、淳安县、拱墅区、桐庐县、临安区、萧山区、建德市、临平区、富阳区、钱塘区、滨江区、西湖区、余杭区)
阜新市(新邱区、彰武县、细河区、清河门区、太平区、阜新蒙古族自治县、海州区)
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扬州市(仪征市、广陵区、高邮市、江都区、邗江区、宝应县)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、龙里县、荔波县、独山县、瓮安县、三都水族自治县、罗甸县、都匀市、福泉市、贵定县、惠水县、平塘县)
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巴彦淖尔市(乌拉特前旗、临河区、磴口县、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、五原县)
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平凉市(华亭市、泾川县、庄浪县、灵台县、静宁县、崇信县、崆峒区)
鹤壁市(鹤山区、淇滨区、浚县、淇县、山城区)
驻马店市(上蔡县、遂平县、新蔡县、正阳县、泌阳县、驿城区、西平县、确山县、平舆县、汝南县)
梧州市(龙圩区、苍梧县、万秀区、蒙山县、藤县、长洲区、岑溪市)
白城市(镇赉县、通榆县、大安市、洮北区、洮南市)
吕梁市(柳林县、交城县、中阳县、岚县、方山县、交口县、临县、孝义市、离石区、文水县、汾阳市、兴县、石楼县)
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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新闻结尾
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