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自贡市(荣县、沿滩区、贡井区、富顺县、大安区、自流井区)

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

商洛市(镇安县、柞水县、丹凤县、山阳县、商州区、洛南县、商南县)

新余市(分宜县、渝水区)  潍坊市(奎文区、昌邑市、临朐县、坊子区、青州市、安丘市、高密市、潍城区、昌乐县、寒亭区、诸城市、寿光市)

本溪市(南芬区、本溪满族自治县、明山区、溪湖区、平山区、桓仁满族自治县)

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

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

安阳市(内黄县、文峰区、安阳县、汤阴县、龙安区、滑县、林州市、殷都区、北关区)  南充市(南部县、阆中市、嘉陵区、蓬安县、营山县、高坪区、顺庆区、仪陇县、西充县)

枣庄市(台儿庄区、市中区、峄城区、薛城区、滕州市、山亭区)

广元市(利州区、苍溪县、剑阁县、昭化区、旺苍县、青川县、朝天区)

丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、振兴区、东港市、振安区)

庆阳市(庆城县、西峰区、镇原县、合水县、华池县、环县、正宁县、宁县)

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

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

连云港市(灌南县、连云区、赣榆区、东海县、海州区、灌云县)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

盐城市(大丰区、亭湖区、建湖县、响水县、阜宁县、射阳县、东台市、盐都区、滨海县)

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

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

揭阳市(惠来县、普宁市、揭西县、揭东区、榕城区)

黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)

荆州市(石首市、荆州区、公安县、松滋市、江陵县、监利市、沙市区、洪湖市)

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

肇庆市(端州区、广宁县、四会市、高要区、封开县、德庆县、鼎湖区、怀集县)

昆明市(富民县、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、盘龙区、宜良县、五华区、东川区、石林彝族自治县、呈贡区、西山区、嵩明县、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、官渡区)

天水市(甘谷县、秦安县、张家川回族自治县、武山县、麦积区、清水县、秦州区)

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

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沈阳市(康平县、辽中区、大东区、于洪区、皇姑区、沈河区、浑南区、和平区、铁西区、新民市、沈北新区、苏家屯区、法库县)

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

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

大连市(甘井子区、中山区、旅顺口区、庄河市、沙河口区、长海县、西岗区、金州区、瓦房店市、普兰店区)  芜湖市(南陵县、镜湖区、鸠江区、湾沚区、繁昌区、弋江区、无为市)

梅州市(大埔县、梅江区、丰顺县、五华县、平远县、蕉岭县、兴宁市、梅县区)

酒泉市(敦煌市、金塔县、肃北蒙古族自治县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县)

晋城市(泽州县、沁水县、陵川县、城区、阳城县、高平市)吉安市(吉安县、吉州区、青原区、泰和县、万安县、新干县、峡江县、井冈山市、安福县、永丰县、遂川县、吉水县、永新县)

驻马店市(正阳县、确山县、泌阳县、遂平县、平舆县、汝南县、新蔡县、西平县、驿城区、上蔡县)  长沙市(开福区、天心区、雨花区、岳麓区、浏阳市、望城区、芙蓉区、宁乡市、长沙县)

中山市

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

岳阳市(临湘市、汨罗市、华容县、岳阳楼区、云溪区、平江县、岳阳县、君山区、湘阴县)汕头市(濠江区、龙湖区、澄海区、南澳县、金平区、潮南区、潮阳区)

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

西宁市(湟源县、大通回族土族自治县、城北区、城中区、湟中区、城东区、城西区)

曲靖市(麒麟区、师宗县、宣威市、富源县、马龙区、罗平县、陆良县、沾益区、会泽县)

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

阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

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

宣城市(郎溪县、宣州区、泾县、宁国市、广德市、绩溪县、旌德县)

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

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、祁连县、门源回族自治县)

十堰市(竹山县、房县、丹江口市、郧阳区、茅箭区、竹溪县、郧西县、张湾区)

扬州市(广陵区、高邮市、江都区、仪征市、宝应县、邗江区)

广安市(邻水县、岳池县、武胜县、华蓥市、前锋区、广安区)

焦作市(博爱县、温县、修武县、马村区、山阳区、沁阳市、中站区、武陟县、解放区、孟州市)

南平市(延平区、建瓯市、武夷山市、松溪县、邵武市、政和县、建阳区、顺昌县、光泽县、浦城县)

莆田市(城厢区、秀屿区、荔城区、仙游县、涵江区)

通化市(辉南县、梅河口市、通化县、集安市、东昌区、柳河县、二道江区)

　　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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　　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。