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黄山市(歙县、黟县、黄山区、祁门县、休宁县、徽州区、屯溪区)
重庆市(江津区、璧山区、铜梁区、巫溪县、渝中区、石柱土家族自治县、大足区、沙坪坝区、武隆区、合川区、永川区、奉节县、渝北区、忠县、彭水苗族土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县、荣昌区、黔江区、梁平区、城口县、綦江区、万州区、巴南区、涪陵区、长寿区、潼南区、江北区、北碚区、南川区、丰都县、垫江县、九龙坡区、巫山县、开州区、南岸区、秀山土家族苗族自治县、云阳县、大渡口区)
梅州市(大埔县、平远县、丰顺县、梅县区、兴宁市、蕉岭县、梅江区、五华县)
渭南市(白水县、蒲城县、澄城县、华州区、华阴市、合阳县、韩城市、富平县、潼关县、临渭区、大荔县)
通化市(二道江区、梅河口市、通化县、集安市、柳河县、东昌区、辉南县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)
阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)
朝阳市(朝阳县、双塔区、龙城区、北票市、建平县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
三沙市(西沙区、南沙区)
唐山市(迁西县、遵化市、滦州市、丰润区、迁安市、丰南区、乐亭县、滦南县、路南区、玉田县、路北区、开平区、古冶区、曹妃甸区)
荆州市(荆州区、公安县、沙市区、监利市、松滋市、石首市、江陵县、洪湖市)
娄底市(娄星区、双峰县、涟源市、冷水江市、新化县)
钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)
五指山市(屯昌县、琼中黎族苗族自治县、定安县、临高县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、澄迈县、东方市、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、万宁市、琼海市、文昌市、陵水黎族自治县)
衢州市(开化县、柯城区、龙游县、常山县、江山市、衢江区)
和田地区(和田县、于田县、皮山县、洛浦县、策勒县、和田市、民丰县、墨玉县)
肇庆市(怀集县、端州区、高要区、广宁县、四会市、德庆县、鼎湖区、封开县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
石河子市(北屯市、五家渠市、双河市、昆玉市、阿拉尔市、可克达拉市、白杨市、胡杨河市、铁门关市、新星市、图木舒克市)
南京市(高淳区、栖霞区、建邺区、雨花台区、六合区、秦淮区、玄武区、江宁区、浦口区、鼓楼区、溧水区)
银川市(灵武市、贺兰县、兴庆区、金凤区、西夏区、永宁县)
合肥市(巢湖市、蜀山区、肥西县、肥东县、庐阳区、庐江县、瑶海区、包河区、长丰县)
淮南市(潘集区、寿县、谢家集区、大通区、田家庵区、凤台县、八公山区)
泰安市(东平县、泰山区、肥城市、新泰市、宁阳县、岱岳区)
德州市(夏津县、乐陵市、德城区、临邑县、武城县、陵城区、庆云县、平原县、宁津县、禹城市、齐河县)
巴中市(平昌县、恩阳区、巴州区、通江县、南江县)
东营市(垦利区、东营区、广饶县、河口区、利津县)
三门峡市(陕州区、湖滨区、渑池县、义马市、卢氏县、灵宝市)
河池市(凤山县、南丹县、天峨县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、东兰县、金城江区、宜州区)
三亚市(崖州区、吉阳区、海棠区、天涯区)
益阳市(安化县、资阳区、沅江市、南县、赫山区、桃江县)
阿克苏地区(库车市、柯坪县、阿瓦提县、温宿县、乌什县、拜城县、阿克苏市、沙雅县、新和县)
松原市(扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县)
内蒙古自治区
萍乡市(莲花县、芦溪县、湘东区、上栗县、安源区)
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泸州市(合江县、古蔺县、叙永县、江阳区、龙马潭区、泸县、纳溪区)
威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)
果洛藏族自治州(玛沁县、甘德县、玛多县、班玛县、达日县、久治县)
柳州市(城中区、柳南区、柳北区、融水苗族自治县、融安县、三江侗族自治县、鹿寨县、柳城县、鱼峰区、柳江区)
徐州市(云龙区、睢宁县、鼓楼区、铜山区、邳州市、沛县、泉山区、丰县、贾汪区、新沂市)
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泉州市(晋江市、永春县、惠安县、丰泽区、安溪县、洛江区、南安市、金门县、石狮市、鲤城区、泉港区、德化县)
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哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
来宾市(兴宾区、合山市、武宣县、忻城县、金秀瑶族自治县、象州县)
湘西土家族苗族自治州(泸溪县、永顺县、吉首市、保靖县、龙山县、凤凰县、花垣县、古丈县)
张家口市(崇礼区、宣化区、康保县、桥西区、张北县、阳原县、尚义县、赤城县、万全区、怀来县、涿鹿县、怀安县、下花园区、蔚县、桥东区、沽源县)
南阳市(镇平县、方城县、唐河县、社旗县、西峡县、新野县、邓州市、淅川县、宛城区、内乡县、南召县、卧龙区、桐柏县)
塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、乌苏市、额敏县、裕民县、塔城市)
揭阳市(普宁市、揭西县、榕城区、揭东区、惠来县)
营口市(大石桥市、老边区、盖州市、站前区、西市区、鲅鱼圈区)
贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、八步区、钟山县、昭平县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、巩留县、新源县、特克斯县、奎屯市、霍城县、霍尔果斯市、伊宁县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县)
丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县)
衡阳市(南岳区、衡东县、衡山县、祁东县、耒阳市、石鼓区、常宁市、蒸湘区、珠晖区、衡阳县、雁峰区、衡南县)
周口市(扶沟县、淮阳区、川汇区、项城市、郸城县、西华县、沈丘县、商水县、鹿邑县、太康县)
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湖州市(南浔区、吴兴区、德清县、安吉县、长兴县)
巴彦淖尔市(临河区、乌拉特前旗、杭锦后旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗、磴口县、五原县)
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吉林市(永吉县、磐石市、船营区、昌邑区、舒兰市、蛟河市、丰满区、桦甸市、龙潭区)
昌吉回族自治州(奇台县、阜康市、木垒哈萨克自治县、昌吉市、玛纳斯县、呼图壁县、吉木萨尔县)
泰州市(泰兴市、兴化市、海陵区、高港区、姜堰区、靖江市)
眉山市(青神县、洪雅县、东坡区、仁寿县、丹棱县、彭山区)
黔南布依族苗族自治州(都匀市、福泉市、长顺县、龙里县、独山县、罗甸县、三都水族自治县、瓮安县、贵定县、荔波县、平塘县、惠水县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
安康市(白河县、石泉县、旬阳市、宁陕县、岚皋县、平利县、镇坪县、紫阳县、汉阴县、汉滨区)
玉林市(福绵区、博白县、容县、陆川县、兴业县、玉州区、北流市)
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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新闻结尾
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