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

果洛藏族自治州(玛沁县、甘德县、班玛县、玛多县、达日县、久治县)

广元市(昭化区、朝天区、青川县、旺苍县、剑阁县、利州区、苍溪县)

玉树藏族自治州(称多县、治多县、曲麻莱县、玉树市、杂多县、囊谦县)  日喀则市(聂拉木县、岗巴县、定结县、南木林县、萨迦县、谢通门县、萨嘎县、白朗县、吉隆县、仁布县、仲巴县、亚东县、拉孜县、康马县、江孜县、桑珠孜区、定日县、昂仁县)

银川市(金凤区、兴庆区、贺兰县、西夏区、永宁县、灵武市)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

阜阳市(阜南县、颍州区、界首市、颍上县、太和县、临泉县、颍东区、颍泉区)

石家庄市(正定县、长安区、鹿泉区、井陉矿区、辛集市、赞皇县、新华区、赵县、无极县、栾城区、行唐县、深泽县、元氏县、平山县、裕华区、高邑县、灵寿县、新乐市、藁城区、桥西区、晋州市、井陉县)  延边朝鲜族自治州(敦化市、延吉市、龙井市、和龙市、珲春市、汪清县、安图县、图们市)

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

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

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

佛山市(三水区、禅城区、高明区、南海区、顺德区)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

那曲市(双湖县、申扎县、班戈县、尼玛县、比如县、色尼区、安多县、巴青县、嘉黎县、索县、聂荣县)

四平市(铁东区、铁西区、双辽市、梨树县、伊通满族自治县)

萍乡市(湘东区、芦溪县、安源区、上栗县、莲花县)

泸州市(叙永县、纳溪区、龙马潭区、江阳区、泸县、合江县、古蔺县)

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

郴州市(桂东县、安仁县、苏仙区、汝城县、桂阳县、永兴县、嘉禾县、临武县、宜章县、北湖区、资兴市)

张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

遂宁市(大英县、蓬溪县、船山区、安居区、射洪市)

包头市(达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、固阳县、石拐区、青山区、白云鄂博矿区、土默特右旗、九原区、东河区)

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

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

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

西安市(长安区、临潼区、未央区、阎良区、周至县、新城区、灞桥区、碑林区、雁塔区、蓝田县、鄠邑区、高陵区、莲湖区)

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

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

景德镇市(乐平市、浮梁县、珠山区、昌江区)

吴忠市(盐池县、青铜峡市、红寺堡区、同心县、利通区)

镇江市(扬中市、京口区、润州区、丹阳市、丹徒区、句容市)牡丹江市(东宁市、西安区、林口县、阳明区、穆棱市、海林市、爱民区、绥芬河市、东安区、宁安市)

和田地区(和田县、皮山县、于田县、墨玉县、民丰县、和田市、策勒县、洛浦县)  十堰市(郧西县、郧阳区、张湾区、竹溪县、茅箭区、竹山县、房县、丹江口市)

肇庆市(怀集县、封开县、端州区、四会市、鼎湖区、高要区、德庆县、广宁县)

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

江门市(开平市、江海区、恩平市、新会区、台山市、鹤山市、蓬江区)七台河市(勃利县、茄子河区、新兴区、桃山区)

鸡西市(恒山区、麻山区、城子河区、虎林市、梨树区、滴道区、鸡东县、鸡冠区、密山市)

大庆市(龙凤区、红岗区、肇源县、肇州县、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、大同区、林甸县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、阿克陶县、乌恰县)

临沧市(临翔区、永德县、凤庆县、云县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、沧源佤族自治县)

北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)

白银市(白银区、平川区、景泰县、会宁县、靖远县)

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

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

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

南通市(海门区、崇川区、如皋市、如东县、海安市、通州区、启东市)

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

济南市(钢城区、商河县、槐荫区、市中区、章丘区、历下区、平阴县、济阳区、天桥区、长清区、莱芜区、历城区)

嘉峪关市

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

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

福州市(鼓楼区、台江区、闽侯县、福清市、马尾区、仓山区、罗源县、晋安区、闽清县、永泰县、平潭县、连江县、长乐区)

　　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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