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张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区、高台县、民乐县、临泽县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县)
宁波市(奉化区、鄞州区、镇海区、慈溪市、象山县、余姚市、海曙区、北仑区、江北区、宁海县)
攀枝花市(西区、东区、米易县、盐边县、仁和区)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、龙陵县、隆阳区)
廊坊市(永清县、大厂回族自治县、三河市、香河县、固安县、广阳区、霸州市、文安县、安次区、大城县)
儋州市
济南市(长清区、市中区、历下区、济阳区、钢城区、莱芜区、天桥区、章丘区、槐荫区、历城区、平阴县、商河县)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
和田地区(和田县、皮山县、策勒县、墨玉县、民丰县、和田市、于田县、洛浦县)
烟台市(莱山区、蓬莱区、福山区、招远市、牟平区、莱阳市、芝罘区、龙口市、栖霞市、莱州市、海阳市)
济源市
金华市(永康市、磐安县、义乌市、东阳市、兰溪市、婺城区、浦江县、金东区、武义县)
连云港市(赣榆区、东海县、连云区、灌南县、海州区、灌云县)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、鹤峰县、恩施市、巴东县、宣恩县、建始县、利川市、来凤县)
南充市(仪陇县、阆中市、营山县、西充县、蓬安县、嘉陵区、顺庆区、南部县、高坪区)
哈尔滨市(宾县、木兰县、尚志市、方正县、通河县、阿城区、松北区、依兰县、五常市、呼兰区、平房区、香坊区、道里区、道外区、延寿县、双城区、巴彦县、南岗区)
南宁市(邕宁区、良庆区、西乡塘区、马山县、青秀区、上林县、横州市、宾阳县、江南区、隆安县、武鸣区、兴宁区)
拉萨市(林周县、堆龙德庆区、曲水县、尼木县、城关区、当雄县、墨竹工卡县、达孜区)
遂宁市(船山区、大英县、射洪市、安居区、蓬溪县)
江门市(蓬江区、鹤山市、新会区、开平市、恩平市、台山市、江海区)
潍坊市(潍城区、奎文区、青州市、诸城市、寒亭区、安丘市、坊子区、寿光市、高密市、昌邑市、临朐县、昌乐县)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、博湖县、若羌县、轮台县、且末县、尉犁县、和硕县、库尔勒市、焉耆回族自治县)
韶关市(新丰县、乳源瑶族自治县、乐昌市、南雄市、武江区、曲江区、始兴县、翁源县、浈江区、仁化县)
商丘市(虞城县、睢县、夏邑县、睢阳区、民权县、梁园区、柘城县、永城市、宁陵县)
徐州市(铜山区、邳州市、丰县、新沂市、鼓楼区、睢宁县、泉山区、云龙区、贾汪区、沛县)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、奇台县、阜康市、呼图壁县、昌吉市、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县)
邯郸市(武安市、丛台区、馆陶县、永年区、广平县、曲周县、邯山区、复兴区、临漳县、峰峰矿区、肥乡区、鸡泽县、磁县、邱县、大名县、魏县、成安县、涉县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、望谟县、兴义市、兴仁市、贞丰县、安龙县、册亨县、普安县)
孝感市(云梦县、汉川市、应城市、孝昌县、孝南区、安陆市、大悟县)
荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、东宝区、京山市)
铜川市(王益区、印台区、宜君县、耀州区)
大理白族自治州(云龙县、弥渡县、洱源县、南涧彝族自治县、宾川县、巍山彝族回族自治县、大理市、永平县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、剑川县、祥云县)
钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)
石河子市(五家渠市、可克达拉市、胡杨河市、白杨市、双河市、昆玉市、图木舒克市、阿拉尔市、北屯市、铁门关市、新星市)
阳泉市(平定县、矿区、盂县、城区、郊区)
黄石市(黄石港区、阳新县、西塞山区、下陆区、大冶市、铁山区)
通化市(通化县、辉南县、集安市、二道江区、柳河县、梅河口市、东昌区)
平顶山市(舞钢市、新华区、郏县、卫东区、叶县、石龙区、汝州市、宝丰县、鲁山县、湛河区)
株洲市(渌口区、攸县、天元区、茶陵县、荷塘区、醴陵市、炎陵县、石峰区、芦淞区)
吉安市(永新县、安福县、永丰县、吉安县、遂川县、泰和县、井冈山市、吉水县、峡江县、新干县、吉州区、万安县、青原区)
丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区)
新乡市(卫滨区、延津县、封丘县、获嘉县、长垣市、牧野区、红旗区、原阳县、卫辉市、新乡县、凤泉区、辉县市)
内蒙古自治区
上海市(宝山区、杨浦区、虹口区、崇明区、普陀区、黄浦区、闵行区、青浦区、长宁区、浦东新区、金山区、松江区、静安区、徐汇区、奉贤区、嘉定区)
武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)
景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)
定西市(陇西县、临洮县、渭源县、通渭县、安定区、岷县、漳县)
永州市(双牌县、祁阳市、宁远县、江华瑶族自治县、江永县、冷水滩区、零陵区、新田县、东安县、蓝山县、道县)
吕梁市(交城县、孝义市、离石区、临县、方山县、兴县、柳林县、中阳县、文水县、石楼县、交口县、岚县、汾阳市)
银川市(灵武市、永宁县、贺兰县、西夏区、兴庆区、金凤区)
昭通市(大关县、巧家县、水富市、盐津县、镇雄县、永善县、绥江县、彝良县、昭阳区、鲁甸县、威信县)
防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
那曲市(比如县、双湖县、嘉黎县、色尼区、安多县、尼玛县、聂荣县、巴青县、申扎县、班戈县、索县)
运城市(新绛县、临猗县、万荣县、闻喜县、绛县、芮城县、河津市、稷山县、夏县、垣曲县、永济市、盐湖区、平陆县)
天津市(武清区、东丽区、河东区、河西区、宝坻区、静海区、河北区、红桥区、蓟州区、北辰区、滨海新区、南开区、和平区、津南区、宁河区、西青区)
赣州市(兴国县、全南县、寻乌县、大余县、上犹县、宁都县、赣县区、会昌县、于都县、定南县、崇义县、龙南市、南康区、信丰县、瑞金市、安远县、章贡区、石城县)
邢台市(广宗县、平乡县、信都区、南宫市、临西县、宁晋县、沙河市、任泽区、襄都区、清河县、巨鹿县、内丘县、南和区、隆尧县、新河县、柏乡县、威县、临城县)
黑河市(孙吴县、逊克县、五大连池市、爱辉区、嫩江市、北安市)
广州市(黄埔区、海珠区、天河区、增城区、从化区、白云区、南沙区、荔湾区、越秀区、番禺区、花都区)
湛江市(坡头区、吴川市、麻章区、廉江市、遂溪县、徐闻县、赤坎区、霞山区、雷州市)
北京市(大兴区、西城区、朝阳区、怀柔区、通州区、昌平区、丰台区、东城区、平谷区、延庆区、顺义区、门头沟区、海淀区、密云区、石景山区、房山区)
林芝市(墨脱县、工布江达县、巴宜区、察隅县、朗县、波密县、米林市)
长春市(二道区、朝阳区、九台区、双阳区、宽城区、公主岭市、农安县、绿园区、德惠市、南关区、榆树市)
襄阳市(南漳县、襄城区、襄州区、老河口市、谷城县、枣阳市、宜城市、保康县、樊城区)
天水市(秦州区、麦积区、武山县、清水县、秦安县、张家川回族自治县、甘谷县)
怀化市(麻阳苗族自治县、会同县、通道侗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县、辰溪县、中方县、鹤城区、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、沅陵县)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、开远市、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、屏边苗族自治县、石屏县、蒙自市、绿春县、泸西县、元阳县、弥勒市、河口瑶族自治县)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县)
抚顺市(顺城区、新抚区、新宾满族自治县、东洲区、望花区、清原满族自治县、抚顺县)
巴中市(恩阳区、通江县、平昌县、南江县、巴州区)
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兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、突泉县、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗)
梧州市(长洲区、藤县、岑溪市、苍梧县、龙圩区、蒙山县、万秀区)
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西藏自治区
肇庆市(鼎湖区、广宁县、端州区、怀集县、德庆县、四会市、高要区、封开县)
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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新闻结尾
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