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苏州市(常熟市、太仓市、姑苏区、吴中区、虎丘区、吴江区、张家港市、相城区、昆山市)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

渭南市(大荔县、潼关县、富平县、蒲城县、华州区、临渭区、韩城市、澄城县、白水县、合阳县、华阴市)

张家口市(宣化区、桥西区、阳原县、张北县、崇礼区、下花园区、怀来县、沽源县、尚义县、万全区、康保县、怀安县、蔚县、桥东区、赤城县、涿鹿县)  温州市(龙湾区、鹿城区、泰顺县、永嘉县、洞头区、瓯海区、乐清市、龙港市、苍南县、瑞安市、平阳县、文成县)

绍兴市(越城区、柯桥区、诸暨市、新昌县、嵊州市、上虞区)

芜湖市(南陵县、无为市、弋江区、繁昌区、湾沚区、鸠江区、镜湖区)

南京市(雨花台区、江宁区、六合区、浦口区、高淳区、玄武区、建邺区、鼓楼区、秦淮区、栖霞区、溧水区)东莞市

宿迁市(宿豫区、宿城区、沭阳县、泗洪县、泗阳县)  乌鲁木齐市(达坂城区、头屯河区、沙依巴克区、新市区、天山区、水磨沟区、米东区、乌鲁木齐县)

三明市(沙县区、清流县、三元区、宁化县、尤溪县、建宁县、明溪县、将乐县、泰宁县、永安市、大田县)

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

石河子市(五家渠市、白杨市、双河市、北屯市、可克达拉市、图木舒克市、新星市、阿拉尔市、胡杨河市、铁门关市、昆玉市)

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

普洱市(墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、思茅区)

朝阳市(朝阳县、龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、凌源市、北票市)

儋州市

白城市(洮北区、通榆县、大安市、洮南市、镇赉县)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、天峻县、格尔木市、茫崖市、乌兰县、都兰县)

宁夏回族自治区

平顶山市(新华区、卫东区、郏县、湛河区、宝丰县、石龙区、汝州市、鲁山县、叶县、舞钢市)

茂名市(茂南区、电白区、高州市、化州市、信宜市)

抚州市(资溪县、崇仁县、东乡区、金溪县、黎川县、宜黄县、南城县、临川区、乐安县、南丰县、广昌县)

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

甘孜藏族自治州(康定市、得荣县、石渠县、巴塘县、白玉县、泸定县、道孚县、色达县、乡城县、新龙县、稻城县、炉霍县、理塘县、甘孜县、丹巴县、九龙县、雅江县、德格县)

咸阳市(秦都区、兴平市、旬邑县、杨陵区、淳化县、永寿县、三原县、乾县、泾阳县、武功县、渭城区、礼泉县、彬州市、长武县)

铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)

哈尔滨市(双城区、五常市、阿城区、道外区、延寿县、通河县、方正县、香坊区、巴彦县、尚志市、依兰县、平房区、宾县、松北区、南岗区、呼兰区、木兰县、道里区)

巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗、磴口县、乌拉特前旗、临河区、五原县)

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嘉兴市(平湖市、海宁市、嘉善县、桐乡市、海盐县、南湖区、秀洲区)

玉林市(玉州区、福绵区、陆川县、兴业县、博白县、容县、北流市)

呼伦贝尔市(扎兰屯市、额尔古纳市、陈巴尔虎旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、海拉尔区、牙克石市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、根河市)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)  镇江市(扬中市、句容市、丹徒区、丹阳市、润州区、京口区)

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

林芝市(米林市、墨脱县、朗县、工布江达县、察隅县、波密县、巴宜区)

金华市(金东区、义乌市、永康市、浦江县、磐安县、兰溪市、武义县、婺城区、东阳市)湖州市(长兴县、吴兴区、安吉县、南浔区、德清县)

遂宁市(大英县、船山区、安居区、射洪市、蓬溪县)  廊坊市(大厂回族自治县、广阳区、霸州市、香河县、安次区、大城县、固安县、永清县、文安县、三河市)

扬州市(广陵区、仪征市、邗江区、高邮市、江都区、宝应县)

滁州市(来安县、全椒县、定远县、琅琊区、凤阳县、明光市、南谯区、天长市)

昭通市(镇雄县、水富市、昭阳区、大关县、鲁甸县、绥江县、威信县、盐津县、永善县、彝良县、巧家县)济源市

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

安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、平坝区、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)

兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

延安市(富县、吴起县、志丹县、延长县、甘泉县、宝塔区、安塞区、黄龙县、洛川县、延川县、黄陵县、宜川县、子长市)

惠州市(惠城区、惠东县、龙门县、惠阳区、博罗县)

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

眉山市(丹棱县、东坡区、仁寿县、彭山区、洪雅县、青神县)

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

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

株洲市(茶陵县、石峰区、渌口区、炎陵县、荷塘区、醴陵市、芦淞区、攸县、天元区)

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、建始县、鹤峰县、巴东县、宣恩县、利川市、恩施市、来凤县)

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

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

阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)

铜川市(王益区、印台区、宜君县、耀州区)

　　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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