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泰安市(宁阳县、肥城市、泰山区、岱岳区、东平县、新泰市)

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

九江市(武宁县、彭泽县、浔阳区、共青城市、庐山市、瑞昌市、柴桑区、德安县、濂溪区、都昌县、湖口县、修水县、永修县)

铁岭市(昌图县、铁岭县、调兵山市、银州区、清河区、开原市、西丰县)  乌兰察布市(四子王旗、凉城县、丰镇市、察哈尔右翼后旗、商都县、集宁区、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、卓资县、化德县、兴和县)

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

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、梁河县、盈江县、芒市、陇川县)

亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)  石家庄市(平山县、正定县、高邑县、行唐县、无极县、新乐市、桥西区、元氏县、栾城区、辛集市、灵寿县、井陉县、赞皇县、长安区、井陉矿区、深泽县、新华区、晋州市、裕华区、藁城区、赵县、鹿泉区)

辽源市(东辽县、东丰县、西安区、龙山区)

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

益阳市(资阳区、安化县、南县、桃江县、沅江市、赫山区)

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

株洲市(醴陵市、石峰区、炎陵县、攸县、芦淞区、天元区、茶陵县、荷塘区、渌口区)

克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)

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

吉安市(永丰县、遂川县、万安县、青原区、永新县、吉州区、安福县、峡江县、吉水县、新干县、吉安县、井冈山市、泰和县)

伊春市(嘉荫县、南岔县、金林区、伊美区、大箐山县、铁力市、丰林县、友好区、汤旺县、乌翠区)

丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

三沙市(南沙区、西沙区)

鹤壁市(山城区、鹤山区、淇县、浚县、淇滨区)

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

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

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

延边朝鲜族自治州(安图县、龙井市、汪清县、和龙市、敦化市、珲春市、图们市、延吉市)

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

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天水市(麦积区、清水县、甘谷县、秦州区、武山县、张家川回族自治县、秦安县)

固原市(隆德县、西吉县、原州区、泾源县、彭阳县)

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

黄石市(大冶市、阳新县、西塞山区、铁山区、黄石港区、下陆区)  阿勒泰地区(青河县、福海县、吉木乃县、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市)

长春市(双阳区、榆树市、公主岭市、二道区、九台区、朝阳区、南关区、德惠市、绿园区、宽城区、农安县)

新疆维吾尔自治区

遂宁市(射洪市、安居区、蓬溪县、船山区、大英县)宿州市(砀山县、埇桥区、泗县、萧县、灵璧县)

聊城市(阳谷县、东阿县、东昌府区、莘县、高唐县、茌平区、临清市、冠县)  金华市(浦江县、金东区、兰溪市、武义县、婺城区、磐安县、东阳市、义乌市、永康市)

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

德阳市(旌阳区、中江县、什邡市、罗江区、绵竹市、广汉市)

宁波市(江北区、象山县、慈溪市、奉化区、余姚市、北仑区、宁海县、海曙区、鄞州区、镇海区)唐山市(滦州市、路南区、迁安市、玉田县、遵化市、滦南县、丰南区、开平区、丰润区、曹妃甸区、路北区、迁西县、古冶区、乐亭县)

达州市(渠县、开江县、达川区、大竹县、通川区、宣汉县、万源市)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

镇江市(润州区、句容市、丹徒区、丹阳市、京口区、扬中市)

杭州市(滨江区、淳安县、萧山区、上城区、桐庐县、余杭区、钱塘区、建德市、西湖区、拱墅区、富阳区、临平区、临安区)

临夏回族自治州(永靖县、临夏县、和政县、广河县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、康乐县)

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

安阳市(文峰区、汤阴县、殷都区、安阳县、林州市、内黄县、龙安区、滑县、北关区)

贵港市(港南区、港北区、覃塘区、桂平市、平南县)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、尉犁县、和静县、且末县、和硕县、轮台县、库尔勒市、若羌县、博湖县)

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

甘南藏族自治州(玛曲县、临潭县、迭部县、卓尼县、舟曲县、碌曲县、夏河县、合作市)

保山市(龙陵县、施甸县、隆阳区、昌宁县、腾冲市)

蚌埠市(五河县、蚌山区、禹会区、龙子湖区、固镇县、淮上区、怀远县)

兰州市(安宁区、榆中县、七里河区、城关区、永登县、皋兰县、红古区、西固区)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、德令哈市、乌兰县、格尔木市、都兰县、天峻县)

三门峡市(渑池县、陕州区、义马市、灵宝市、湖滨区、卢氏县)

　　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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