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佳木斯市(桦南县、郊区、抚远市、同江市、东风区、桦川县、汤原县、富锦市、前进区、向阳区)

黄石市(黄石港区、阳新县、西塞山区、铁山区、下陆区、大冶市)

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

晋中市(昔阳县、太谷区、祁县、灵石县、介休市、和顺县、榆次区、平遥县、寿阳县、榆社县、左权县)  贵阳市(白云区、修文县、南明区、观山湖区、云岩区、息烽县、乌当区、开阳县、清镇市、花溪区)

吕梁市(文水县、交城县、石楼县、岚县、交口县、中阳县、兴县、离石区、孝义市、柳林县、汾阳市、方山县、临县)

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、同德县、贵南县、共和县)

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

丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区、华坪县)  辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)

合肥市(庐阳区、巢湖市、瑶海区、庐江县、蜀山区、包河区、肥西县、肥东县、长丰县)

伊犁哈萨克自治州(霍城县、昭苏县、新源县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、伊宁县、尼勒克县、巩留县、特克斯县、奎屯市)

淄博市(沂源县、博山区、临淄区、周村区、张店区、高青县、桓台县、淄川区)

保山市(龙陵县、隆阳区、腾冲市、施甸县、昌宁县)

阿勒泰地区(阿勒泰市、布尔津县、青河县、吉木乃县、富蕴县、福海县、哈巴河县)

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

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

天水市(秦州区、清水县、秦安县、张家川回族自治县、甘谷县、武山县、麦积区)

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

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

揭阳市(揭西县、惠来县、揭东区、普宁市、榕城区)

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

济宁市(嘉祥县、曲阜市、汶上县、兖州区、金乡县、任城区、鱼台县、梁山县、微山县、泗水县、邹城市)

和田地区(皮山县、民丰县、于田县、洛浦县、和田县、墨玉县、策勒县、和田市)

抚顺市(新宾满族自治县、东洲区、清原满族自治县、望花区、抚顺县、新抚区、顺城区)

广元市(旺苍县、青川县、剑阁县、苍溪县、利州区、昭化区、朝天区)

拉萨市(曲水县、当雄县、尼木县、达孜区、城关区、林周县、墨竹工卡县、堆龙德庆区)

信阳市(光山县、淮滨县、浉河区、新县、潢川县、商城县、平桥区、息县、罗山县、固始县)

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

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铜川市(印台区、王益区、宜君县、耀州区)

百色市(右江区、德保县、乐业县、田林县、靖西市、田东县、隆林各族自治县、平果市、田阳区、那坡县、凌云县、西林县)

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

临汾市(安泽县、乡宁县、永和县、曲沃县、隰县、霍州市、尧都区、汾西县、吉县、翼城县、洪洞县、侯马市、蒲县、浮山县、古县、襄汾县、大宁县)  白城市(大安市、洮北区、镇赉县、通榆县、洮南市)

泸州市(龙马潭区、合江县、叙永县、古蔺县、泸县、江阳区、纳溪区)

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

衡水市(故城县、武邑县、深州市、阜城县、安平县、冀州区、枣强县、桃城区、武强县、饶阳县、景县)扬州市(宝应县、高邮市、仪征市、邗江区、江都区、广陵区)

佛山市(南海区、高明区、顺德区、三水区、禅城区)  广州市(增城区、白云区、荔湾区、花都区、南沙区、天河区、黄埔区、从化区、海珠区、越秀区、番禺区)

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

赣州市(龙南市、会昌县、赣县区、全南县、崇义县、章贡区、兴国县、宁都县、安远县、寻乌县、于都县、定南县、大余县、信丰县、上犹县、瑞金市、南康区、石城县)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)巴中市(南江县、巴州区、通江县、恩阳区、平昌县)

铜仁市(万山区、印江土家族苗族自治县、德江县、碧江区、江口县、石阡县、沿河土家族自治县、思南县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县)

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

聊城市(茌平区、冠县、莘县、阳谷县、高唐县、东阿县、临清市、东昌府区)

孝感市(孝昌县、孝南区、应城市、汉川市、大悟县、云梦县、安陆市)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

衡阳市(蒸湘区、南岳区、石鼓区、常宁市、衡山县、衡阳县、衡东县、雁峰区、珠晖区、衡南县、耒阳市、祁东县)

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

沧州市(献县、青县、泊头市、河间市、黄骅市、运河区、任丘市、新华区、吴桥县、东光县、海兴县、沧县、盐山县、肃宁县、孟村回族自治县、南皮县)

黄冈市(武穴市、麻城市、黄梅县、团风县、红安县、浠水县、英山县、黄州区、蕲春县、罗田县)

来宾市(武宣县、忻城县、兴宾区、合山市、金秀瑶族自治县、象州县)

鹤岗市(东山区、绥滨县、兴安区、兴山区、南山区、萝北县、向阳区、工农区)

汉中市(勉县、佛坪县、宁强县、略阳县、南郑区、留坝县、汉台区、镇巴县、洋县、城固县、西乡县)

自贡市(大安区、沿滩区、富顺县、贡井区、自流井区、荣县)

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

青岛市(市北区、胶州市、平度市、莱西市、城阳区、李沧区、即墨区、黄岛区、崂山区、市南区)

绥化市(安达市、明水县、肇东市、庆安县、青冈县、兰西县、海伦市、绥棱县、望奎县、北林区)

　　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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