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徐州市(鼓楼区、沛县、铜山区、泉山区、新沂市、云龙区、睢宁县、丰县、贾汪区、邳州市)

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

宁夏回族自治区

阜新市(阜新蒙古族自治县、太平区、海州区、细河区、清河门区、新邱区、彰武县)  揭阳市(惠来县、揭东区、揭西县、普宁市、榕城区)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

雅安市(名山区、芦山县、雨城区、汉源县、宝兴县、天全县、石棉县、荥经县)

南通市(海安市、通州区、如皋市、启东市、如东县、海门区、崇川区)  五指山市(昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、屯昌县、东方市、万宁市、白沙黎族自治县、琼海市、临高县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、陵水黎族自治县、文昌市、定安县、琼中黎族苗族自治县)

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

黄山市(黟县、屯溪区、休宁县、祁门县、黄山区、徽州区、歙县)

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

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

常德市(桃源县、津市市、安乡县、临澧县、汉寿县、鼎城区、武陵区、石门县、澧县)

绵阳市(游仙区、江油市、安州区、盐亭县、梓潼县、平武县、涪城区、三台县、北川羌族自治县)

荆州市(公安县、石首市、江陵县、松滋市、沙市区、监利市、荆州区、洪湖市)

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

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

许昌市(禹州市、鄢陵县、长葛市、建安区、襄城县、魏都区)

果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、玛多县、班玛县、达日县、甘德县)

韶关市(浈江区、曲江区、乳源瑶族自治县、翁源县、南雄市、新丰县、始兴县、仁化县、乐昌市、武江区)

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

固原市(隆德县、泾源县、原州区、西吉县、彭阳县)

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

随州市(随县、广水市、曾都区)

昌都市(洛隆县、八宿县、江达县、芒康县、卡若区、类乌齐县、左贡县、贡觉县、丁青县、察雅县、边坝县)

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

池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)

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永州市(双牌县、冷水滩区、江华瑶族自治县、江永县、宁远县、东安县、零陵区、祁阳市、道县、新田县、蓝山县)

东莞市

通化市(东昌区、柳河县、集安市、通化县、二道江区、辉南县、梅河口市)

马鞍山市(含山县、花山区、雨山区、博望区、和县、当涂县)  阿克苏地区(拜城县、沙雅县、阿瓦提县、阿克苏市、柯坪县、库车市、新和县、乌什县、温宿县)

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

眉山市(仁寿县、丹棱县、洪雅县、东坡区、青神县、彭山区)

甘孜藏族自治州(理塘县、乡城县、新龙县、石渠县、九龙县、稻城县、巴塘县、色达县、丹巴县、康定市、泸定县、白玉县、炉霍县、德格县、道孚县、雅江县、甘孜县、得荣县)漯河市(源汇区、临颍县、舞阳县、召陵区、郾城区)

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

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县)

周口市(鹿邑县、项城市、扶沟县、商水县、淮阳区、西华县、郸城县、太康县、沈丘县、川汇区)长沙市(开福区、望城区、雨花区、天心区、长沙县、岳麓区、宁乡市、浏阳市、芙蓉区)

西藏自治区

铜陵市(枞阳县、铜官区、义安区、郊区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

兰州市(七里河区、皋兰县、城关区、安宁区、西固区、榆中县、红古区、永登县)

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

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

商丘市(梁园区、宁陵县、睢县、睢阳区、虞城县、柘城县、夏邑县、民权县、永城市)

贵阳市(南明区、白云区、清镇市、开阳县、息烽县、乌当区、云岩区、观山湖区、花溪区、修文县)

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

东营市(广饶县、利津县、垦利区、河口区、东营区)

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

南昌市(西湖区、红谷滩区、青山湖区、安义县、东湖区、南昌县、青云谱区、新建区、进贤县)

海东市(互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)

莆田市(城厢区、秀屿区、荔城区、涵江区、仙游县)

泰州市(姜堰区、泰兴市、兴化市、高港区、海陵区、靖江市)

新疆维吾尔自治区

　　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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