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龙岩市(上杭县、武平县、漳平市、永定区、连城县、新罗区、长汀县)

庆阳市(宁县、正宁县、环县、庆城县、西峰区、华池县、合水县、镇原县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)

巴彦淖尔市(乌拉特后旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特中旗、五原县、磴口县、乌拉特前旗)  西宁市(城西区、湟源县、城中区、湟中区、城北区、城东区、大通回族土族自治县)

玉溪市(通海县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、华宁县、易门县)

阿里地区(改则县、措勤县、日土县、噶尔县、札达县、普兰县、革吉县)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

佛山市(高明区、南海区、禅城区、顺德区、三水区)  鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

日喀则市(萨嘎县、谢通门县、定结县、吉隆县、岗巴县、聂拉木县、桑珠孜区、仲巴县、白朗县、南木林县、康马县、仁布县、昂仁县、定日县、萨迦县、拉孜县、江孜县、亚东县)

无锡市(新吴区、锡山区、滨湖区、宜兴市、梁溪区、江阴市、惠山区)

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

黄石市(大冶市、黄石港区、铁山区、下陆区、阳新县、西塞山区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)

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

枣庄市(滕州市、峄城区、市中区、台儿庄区、薛城区、山亭区)

益阳市(南县、赫山区、沅江市、桃江县、资阳区、安化县)

白山市(浑江区、抚松县、江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市)

南通市(海安市、海门区、启东市、通州区、如东县、如皋市、崇川区)

抚顺市(东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县、新抚区、抚顺县、顺城区、望花区)

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

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)

日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)

宁夏回族自治区

黔东南苗族侗族自治州(三穗县、凯里市、黎平县、从江县、榕江县、天柱县、岑巩县、剑河县、麻江县、黄平县、施秉县、丹寨县、锦屏县、镇远县、台江县、雷山县)

江门市(鹤山市、新会区、台山市、开平市、恩平市、蓬江区、江海区)

淮北市(杜集区、濉溪县、烈山区、相山区)

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防城港市(上思县、港口区、防城区、东兴市)

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

忻州市(代县、繁峙县、五寨县、偏关县、静乐县、定襄县、岢岚县、保德县、河曲县、忻府区、五台县、宁武县、原平市、神池县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)  深圳市(南山区、坪山区、光明区、罗湖区、宝安区、龙华区、龙岗区、福田区、盐田区)

广安市(武胜县、岳池县、邻水县、广安区、华蓥市、前锋区)

宣城市(宁国市、旌德县、宣州区、广德市、绩溪县、泾县、郎溪县)

五指山市(昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、琼海市、临高县、琼中黎族苗族自治县、定安县、屯昌县、乐东黎族自治县、东方市、万宁市、保亭黎族苗族自治县、文昌市、白沙黎族自治县)大连市(沙河口区、金州区、旅顺口区、长海县、瓦房店市、甘井子区、西岗区、中山区、庄河市、普兰店区)

新疆维吾尔自治区  南平市(武夷山市、政和县、光泽县、建阳区、邵武市、浦城县、顺昌县、建瓯市、延平区、松溪县)

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

常州市(武进区、钟楼区、天宁区、溧阳市、新北区、金坛区)

柳州市(三江侗族自治县、柳南区、鹿寨县、柳城县、鱼峰区、柳北区、融水苗族自治县、融安县、柳江区、城中区)肇庆市(高要区、德庆县、封开县、广宁县、鼎湖区、怀集县、四会市、端州区)

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

绵阳市(涪城区、游仙区、北川羌族自治县、安州区、三台县、盐亭县、梓潼县、江油市、平武县)

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

烟台市(蓬莱区、芝罘区、招远市、牟平区、龙口市、莱山区、福山区、海阳市、莱州市、莱阳市、栖霞市)

文山壮族苗族自治州(马关县、广南县、砚山县、丘北县、富宁县、麻栗坡县、西畴县、文山市)

银川市(灵武市、贺兰县、西夏区、永宁县、金凤区、兴庆区)

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

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

盘锦市(大洼区、盘山县、兴隆台区、双台子区)

淄博市(临淄区、桓台县、张店区、高青县、沂源县、淄川区、博山区、周村区)

宿迁市(沭阳县、宿城区、泗阳县、宿豫区、泗洪县)

本溪市(溪湖区、明山区、南芬区、平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)

锦州市(黑山县、北镇市、太和区、凌海市、凌河区、义县、古塔区)

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

东营市(广饶县、利津县、垦利区、河口区、东营区)

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

　　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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