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

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

邯郸市(曲周县、丛台区、成安县、临漳县、广平县、复兴区、肥乡区、邱县、永年区、邯山区、磁县、武安市、大名县、魏县、涉县、鸡泽县、馆陶县、峰峰矿区)

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

北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)

汕头市(澄海区、金平区、龙湖区、潮阳区、南澳县、濠江区、潮南区)

宣城市(旌德县、绩溪县、郎溪县、广德市、宣州区、泾县、宁国市)承德市(兴隆县、隆化县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、双滦区、丰宁满族自治县、双桥区、滦平县、宽城满族自治县、承德县、鹰手营子矿区)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、铁西区、千山区、海城市、台安县、立山区)  许昌市(魏都区、禹州市、鄢陵县、襄城县、长葛市、建安区)

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

昌吉回族自治州(呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县、阜康市、玛纳斯县、昌吉市、木垒哈萨克自治县)

淄博市(周村区、临淄区、沂源县、张店区、博山区、淄川区、高青县、桓台县)

拉萨市(曲水县、林周县、城关区、墨竹工卡县、达孜区、尼木县、当雄县、堆龙德庆区)

湛江市(雷州市、吴川市、麻章区、遂溪县、赤坎区、廉江市、坡头区、徐闻县、霞山区)

荆州市(公安县、松滋市、监利市、荆州区、沙市区、石首市、洪湖市、江陵县)

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

铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

周口市(淮阳区、鹿邑县、扶沟县、川汇区、商水县、郸城县、太康县、项城市、西华县、沈丘县)

阿勒泰地区(阿勒泰市、吉木乃县、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、福海县、青河县)

佳木斯市(桦川县、郊区、桦南县、富锦市、同江市、汤原县、抚远市、前进区、东风区、向阳区)

镇江市(扬中市、丹徒区、丹阳市、润州区、京口区、句容市)

黄石市(黄石港区、下陆区、铁山区、阳新县、大冶市、西塞山区)

滁州市(全椒县、来安县、南谯区、天长市、凤阳县、定远县、明光市、琅琊区)

内江市(东兴区、隆昌市、市中区、资中县、威远县)

金华市(武义县、永康市、东阳市、浦江县、兰溪市、婺城区、金东区、义乌市、磐安县)

平顶山市(石龙区、汝州市、卫东区、叶县、宝丰县、新华区、郏县、湛河区、鲁山县、舞钢市)

马鞍山市(和县、花山区、博望区、含山县、当涂县、雨山区)

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

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

呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、海拉尔区、新巴尔虎右旗、阿荣旗、根河市、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、扎兰屯市、满洲里市、鄂温克族自治旗、牙克石市)

湖州市(南浔区、吴兴区、安吉县、德清县、长兴县)

七台河市(茄子河区、桃山区、新兴区、勃利县)  绵阳市(游仙区、盐亭县、梓潼县、北川羌族自治县、江油市、安州区、涪城区、平武县、三台县)

晋中市(昔阳县、左权县、灵石县、榆社县、祁县、太谷区、和顺县、榆次区、平遥县、介休市、寿阳县)

陇南市(礼县、文县、康县、武都区、成县、两当县、西和县、宕昌县、徽县)

芜湖市(弋江区、繁昌区、湾沚区、鸠江区、无为市、镜湖区、南陵县)定西市(陇西县、安定区、漳县、渭源县、通渭县、临洮县、岷县)

银川市(西夏区、灵武市、永宁县、贺兰县、金凤区、兴庆区)  安庆市(迎江区、大观区、宜秀区、望江县、桐城市、潜山市、怀宁县、岳西县、宿松县、太湖县)

信阳市(淮滨县、平桥区、息县、潢川县、光山县、商城县、固始县、新县、浉河区、罗山县)

宁夏回族自治区

天水市(清水县、秦安县、麦积区、张家川回族自治县、武山县、甘谷县、秦州区)长沙市(芙蓉区、浏阳市、宁乡市、雨花区、岳麓区、望城区、长沙县、开福区、天心区)

塔城地区(裕民县、托里县、沙湾市、额敏县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市)

威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)

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

大同市(阳高县、左云县、新荣区、浑源县、平城区、广灵县、云州区、天镇县、云冈区、灵丘县)

揭阳市(揭西县、惠来县、普宁市、揭东区、榕城区)

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

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

肇庆市(广宁县、德庆县、怀集县、端州区、鼎湖区、四会市、封开县、高要区)

湘潭市(雨湖区、韶山市、湘乡市、岳塘区、湘潭县)

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

台州市(椒江区、黄岩区、玉环市、路桥区、温岭市、临海市、仙居县、三门县、天台县)

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

济宁市(任城区、鱼台县、梁山县、曲阜市、金乡县、微山县、嘉祥县、汶上县、泗水县、邹城市、兖州区)

漳州市(龙文区、芗城区、东山县、平和县、南靖县、云霄县、华安县、龙海区、漳浦县、诏安县、长泰区)

大理白族自治州(大理市、弥渡县、洱源县、云龙县、永平县、祥云县、巍山彝族回族自治县、宾川县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、剑川县、南涧彝族自治县)

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

　　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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