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张掖市(山丹县、临泽县、肃南裕固族自治县、甘州区、民乐县、高台县)

岳阳市(云溪区、华容县、平江县、湘阴县、君山区、岳阳楼区、临湘市、汨罗市、岳阳县)

宜昌市(伍家岗区、猇亭区、秭归县、宜都市、夷陵区、西陵区、兴山县、点军区、当阳市、长阳土家族自治县、枝江市、远安县、五峰土家族自治县)

衡阳市(衡东县、南岳区、雁峰区、祁东县、耒阳市、常宁市、珠晖区、衡山县、石鼓区、衡阳县、蒸湘区、衡南县)  阜新市(细河区、太平区、新邱区、阜新蒙古族自治县、彰武县、海州区、清河门区)

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

中山市

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

宣城市(旌德县、宁国市、绩溪县、郎溪县、宣州区、泾县、广德市)  沧州市(海兴县、黄骅市、肃宁县、沧县、泊头市、献县、孟村回族自治县、东光县、任丘市、青县、运河区、新华区、河间市、吴桥县、盐山县、南皮县)

鞍山市(铁东区、岫岩满族自治县、立山区、千山区、台安县、铁西区、海城市)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

长治市(沁源县、长子县、屯留区、潞州区、壶关县、武乡县、沁县、平顺县、上党区、黎城县、潞城区、襄垣县)

昭通市(大关县、盐津县、鲁甸县、昭阳区、威信县、水富市、绥江县、镇雄县、永善县、巧家县、彝良县)

阳泉市(平定县、城区、矿区、郊区、盂县)

遵义市(桐梓县、仁怀市、赤水市、绥阳县、播州区、凤冈县、红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、湄潭县、习水县、余庆县、正安县)

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

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

南京市(栖霞区、雨花台区、溧水区、高淳区、玄武区、建邺区、浦口区、六合区、江宁区、秦淮区、鼓楼区)

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

七台河市(新兴区、桃山区、茄子河区、勃利县)

襄阳市(老河口市、枣阳市、襄州区、保康县、南漳县、襄城区、樊城区、宜城市、谷城县)

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

荆州市(公安县、松滋市、江陵县、石首市、荆州区、监利市、洪湖市、沙市区)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

嘉峪关市

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

玉树藏族自治州(治多县、杂多县、曲麻莱县、玉树市、称多县、囊谦县)

贵港市(港北区、平南县、港南区、覃塘区、桂平市)

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景德镇市(乐平市、浮梁县、昌江区、珠山区)

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

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

眉山市(洪雅县、丹棱县、青神县、彭山区、东坡区、仁寿县)  牡丹江市(东安区、西安区、林口县、宁安市、海林市、东宁市、穆棱市、阳明区、爱民区、绥芬河市)

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

广州市(天河区、白云区、南沙区、从化区、海珠区、番禺区、花都区、黄埔区、越秀区、荔湾区、增城区)

三门峡市(湖滨区、渑池县、义马市、灵宝市、卢氏县、陕州区)无锡市(宜兴市、锡山区、新吴区、滨湖区、梁溪区、江阴市、惠山区)

黔南布依族苗族自治州(福泉市、平塘县、贵定县、瓮安县、三都水族自治县、独山县、罗甸县、龙里县、惠水县、荔波县、都匀市、长顺县)  吉林市(蛟河市、永吉县、磐石市、舒兰市、昌邑区、船营区、桦甸市、丰满区、龙潭区)

许昌市(襄城县、禹州市、鄢陵县、魏都区、建安区、长葛市)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、兴仁市、望谟县、安龙县、普安县、册亨县、晴隆县、贞丰县)

黑河市(爱辉区、孙吴县、五大连池市、嫩江市、逊克县、北安市)泉州市(石狮市、晋江市、惠安县、洛江区、安溪县、泉港区、金门县、德化县、永春县、丰泽区、鲤城区、南安市)

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

定西市(临洮县、安定区、岷县、陇西县、渭源县、通渭县、漳县)

漯河市(召陵区、舞阳县、郾城区、源汇区、临颍县)

南宁市(邕宁区、兴宁区、宾阳县、青秀区、江南区、马山县、隆安县、良庆区、武鸣区、西乡塘区、横州市、上林县)

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

唐山市(迁西县、滦州市、玉田县、滦南县、迁安市、乐亭县、路南区、曹妃甸区、路北区、丰润区、丰南区、开平区、遵化市、古冶区)

太原市(万柏林区、小店区、古交市、娄烦县、阳曲县、晋源区、尖草坪区、迎泽区、清徐县、杏花岭区)

广西壮族自治区

宜春市(宜丰县、上高县、樟树市、奉新县、高安市、袁州区、铜鼓县、丰城市、万载县、靖安县)

固原市(彭阳县、原州区、泾源县、隆德县、西吉县)

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

开封市(龙亭区、通许县、禹王台区、尉氏县、杞县、祥符区、顺河回族区、鼓楼区、兰考县)

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

张家口市(宣化区、下花园区、涿鹿县、桥东区、沽源县、怀安县、万全区、桥西区、怀来县、尚义县、康保县、赤城县、蔚县、崇礼区、张北县、阳原县)

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

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

　　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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