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新疆维吾尔自治区

遵义市(道真仡佬族苗族自治县、习水县、余庆县、赤水市、湄潭县、正安县、绥阳县、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、凤冈县、红花岗区、播州区、汇川区)

广元市(苍溪县、青川县、昭化区、利州区、剑阁县、旺苍县、朝天区)

郴州市(北湖区、嘉禾县、临武县、资兴市、汝城县、桂阳县、永兴县、苏仙区、桂东县、安仁县、宜章县)  太原市(阳曲县、娄烦县、清徐县、古交市、尖草坪区、晋源区、迎泽区、小店区、杏花岭区、万柏林区)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

柳州市(城中区、鱼峰区、柳北区、鹿寨县、柳江区、融水苗族自治县、柳南区、三江侗族自治县、融安县、柳城县)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、梁河县、陇川县、芒市)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)  通化市(辉南县、集安市、东昌区、二道江区、柳河县、梅河口市、通化县)

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

福州市(台江区、闽清县、长乐区、闽侯县、仓山区、福清市、平潭县、马尾区、永泰县、连江县、鼓楼区、晋安区、罗源县)

宣城市(郎溪县、旌德县、广德市、泾县、绩溪县、宣州区、宁国市)

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

萍乡市(湘东区、上栗县、安源区、芦溪县、莲花县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县、泽库县)

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

滨州市(邹平市、滨城区、无棣县、阳信县、博兴县、惠民县、沾化区)

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

惠州市(惠东县、龙门县、惠城区、惠阳区、博罗县)

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

眉山市(丹棱县、彭山区、东坡区、仁寿县、洪雅县、青神县)

荆门市(东宝区、钟祥市、沙洋县、京山市、掇刀区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、乌兰县、德令哈市、茫崖市、天峻县)

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

中山市

长春市(九台区、宽城区、二道区、绿园区、榆树市、朝阳区、农安县、公主岭市、南关区、德惠市、双阳区)

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、托里县、乌苏市、塔城市、裕民县、沙湾市、额敏县)

承德市(滦平县、承德县、鹰手营子矿区、双桥区、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、平泉市、隆化县、双滦区、兴隆县)

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

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

六盘水市(钟山区、水城区、六枝特区、盘州市)

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

香港特别行政区

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

朝阳市(朝阳县、龙城区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县、双塔区)辽阳市(宏伟区、灯塔市、白塔区、文圣区、太子河区、辽阳县、弓长岭区)

白银市(白银区、景泰县、会宁县、平川区、靖远县)  渭南市(潼关县、大荔县、合阳县、华州区、澄城县、华阴市、韩城市、白水县、蒲城县、富平县、临渭区)

内江市(东兴区、隆昌市、资中县、市中区、威远县)

丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、元宝区、振兴区、振安区、东港市)

襄阳市(老河口市、宜城市、南漳县、保康县、樊城区、枣阳市、谷城县、襄城区、襄州区)石河子市(昆玉市、新星市、五家渠市、北屯市、铁门关市、阿拉尔市、图木舒克市、白杨市、可克达拉市、双河市、胡杨河市)

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

淮南市(谢家集区、潘集区、凤台县、寿县、大通区、田家庵区、八公山区)

山南市(桑日县、隆子县、琼结县、乃东区、加查县、曲松县、错那市、洛扎县、浪卡子县、措美县、扎囊县、贡嘎县)

烟台市(福山区、莱阳市、蓬莱区、招远市、莱山区、栖霞市、海阳市、莱州市、芝罘区、龙口市、牟平区)

舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)

秦皇岛市(北戴河区、海港区、昌黎县、卢龙县、山海关区、抚宁区、青龙满族自治县)

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

攀枝花市(米易县、东区、西区、仁和区、盐边县)

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

梧州市(藤县、龙圩区、岑溪市、苍梧县、长洲区、万秀区、蒙山县)

北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)

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

芜湖市(无为市、镜湖区、南陵县、鸠江区、弋江区、繁昌区、湾沚区)

汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)

钦州市(灵山县、浦北县、钦南区、钦北区)

商洛市(洛南县、镇安县、商州区、柞水县、商南县、丹凤县、山阳县)

　　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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