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聊城市(冠县、高唐县、东阿县、莘县、东昌府区、茌平区、临清市、阳谷县)

中山市

营口市(老边区、西市区、站前区、大石桥市、鲅鱼圈区、盖州市)

红河哈尼族彝族自治州(建水县、蒙自市、开远市、元阳县、泸西县、河口瑶族自治县、绿春县、个旧市、石屏县、红河县、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市)  普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县)

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

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

荆门市(沙洋县、东宝区、京山市、钟祥市、掇刀区)六盘水市(钟山区、盘州市、六枝特区、水城区)

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

宁德市(霞浦县、福鼎市、屏南县、寿宁县、周宁县、柘荣县、福安市、蕉城区、古田县)

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

牡丹江市(海林市、林口县、东宁市、宁安市、爱民区、西安区、穆棱市、阳明区、东安区、绥芬河市)

呼和浩特市(清水河县、回民区、托克托县、新城区、玉泉区、土默特左旗、武川县、赛罕区、和林格尔县)

威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)

锦州市(黑山县、凌海市、凌河区、太和区、义县、北镇市、古塔区)

七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)

大连市(瓦房店市、普兰店区、旅顺口区、甘井子区、庄河市、金州区、长海县、中山区、西岗区、沙河口区)

保定市(竞秀区、涿州市、蠡县、唐县、徐水区、安国市、曲阳县、阜平县、高碑店市、顺平县、雄县、清苑区、博野县、安新县、定州市、满城区、涞水县、易县、莲池区、高阳县、涞源县、容城县、望都县、定兴县)

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

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

桂林市(恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、资源县、灌阳县、临桂区、叠彩区、阳朔县、象山区、永福县、七星区、秀峰区、兴安县、雁山区、荔浦市、平乐县、全州县、灵川县)

武汉市(江岸区、黄陂区、新洲区、青山区、江汉区、东西湖区、江夏区、武昌区、蔡甸区、汉阳区、汉南区、硚口区、洪山区)

邢台市(隆尧县、内丘县、威县、沙河市、广宗县、襄都区、新河县、柏乡县、宁晋县、信都区、巨鹿县、临西县、任泽区、南和区、清河县、临城县、南宫市、平乡县)

台州市(玉环市、温岭市、椒江区、临海市、路桥区、三门县、仙居县、黄岩区、天台县)

淮安市(淮阴区、洪泽区、清江浦区、涟水县、盱眙县、淮安区、金湖县)

北京市(东城区、平谷区、朝阳区、丰台区、延庆区、海淀区、大兴区、房山区、密云区、门头沟区、昌平区、顺义区、石景山区、西城区、怀柔区、通州区)

五指山市(临高县、东方市、乐东黎族自治县、文昌市、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、屯昌县、万宁市、昌江黎族自治县、定安县、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县)

黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、龙里县、罗甸县、惠水县、瓮安县、长顺县、荔波县、贵定县、福泉市、都匀市、平塘县、独山县)

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楚雄彝族自治州(南华县、武定县、大姚县、永仁县、姚安县、禄丰市、牟定县、楚雄市、元谋县、双柏县)

朔州市(怀仁市、山阴县、应县、朔城区、平鲁区、右玉县)

东营市(东营区、利津县、广饶县、河口区、垦利区)

惠州市(博罗县、龙门县、惠东县、惠阳区、惠城区)  遂宁市(大英县、船山区、安居区、蓬溪县、射洪市)

怀化市(洪江市、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、溆浦县、辰溪县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、鹤城区、会同县、新晃侗族自治县、中方县)

衢州市(开化县、龙游县、柯城区、江山市、常山县、衢江区)

绍兴市(新昌县、诸暨市、越城区、上虞区、柯桥区、嵊州市)昌吉回族自治州(吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、奇台县、阜康市、昌吉市、玛纳斯县)

清远市(清城区、连州市、英德市、阳山县、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清新区、连南瑶族自治县)  忻州市(五台县、河曲县、岢岚县、偏关县、原平市、宁武县、静乐县、保德县、代县、五寨县、忻府区、繁峙县、定襄县、神池县)

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

黑河市(爱辉区、嫩江市、五大连池市、孙吴县、逊克县、北安市)

周口市(鹿邑县、郸城县、淮阳区、西华县、太康县、项城市、商水县、沈丘县、扶沟县、川汇区)揭阳市(揭东区、惠来县、普宁市、揭西县、榕城区)

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

黄石市(阳新县、下陆区、铁山区、黄石港区、大冶市、西塞山区)

乌兰察布市(卓资县、察哈尔右翼后旗、丰镇市、化德县、察哈尔右翼中旗、集宁区、察哈尔右翼前旗、四子王旗、商都县、凉城县、兴和县)

菏泽市(曹县、东明县、鄄城县、成武县、定陶区、牡丹区、巨野县、单县、郓城县)

大理白族自治州(剑川县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、鹤庆县、南涧彝族自治县、大理市、洱源县、漾濞彝族自治县、永平县、云龙县、宾川县、祥云县)

盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)

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

齐齐哈尔市(拜泉县、富裕县、依安县、讷河市、泰来县、建华区、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、昂昂溪区、甘南县、龙江县、铁锋区、克山县、龙沙区、克东县)

德阳市(旌阳区、中江县、绵竹市、罗江区、什邡市、广汉市)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

宜宾市(筠连县、南溪区、叙州区、长宁县、珙县、翠屏区、江安县、高县、屏山县、兴文县)

自贡市(沿滩区、荣县、大安区、自流井区、富顺县、贡井区)

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

日喀则市(康马县、吉隆县、岗巴县、亚东县、萨嘎县、聂拉木县、南木林县、萨迦县、白朗县、昂仁县、仁布县、定结县、江孜县、仲巴县、谢通门县、定日县、桑珠孜区、拉孜县)

毕节市(七星关区、纳雍县、黔西市、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、大方县、金沙县)

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

　　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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　　风险提示：本材料所载信息不构成对买卖任何证券或提供任何投资决策建议的服务。该等信息在任何时候均不构成对任何人的具有针对性的、指导具体投资的操作意见，投资者应当对本材料的信息进行评估，根据自身情况自主做出决策并自行承担风险。我们对所载材料的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证。本材料所载内容仅为该资料出具日的信息，后续可能发生变更。未经授权禁止第三方机构或个人以任何形式进行商业用途的传播、剪辑。