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铜仁市(江口县、玉屏侗族自治县、万山区、松桃苗族自治县、思南县、石阡县、德江县、沿河土家族自治县、碧江区、印江土家族苗族自治县)

保山市(施甸县、腾冲市、昌宁县、隆阳区、龙陵县)

酒泉市(肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区、玉门市、瓜州县、金塔县)

开封市(顺河回族区、龙亭区、杞县、禹王台区、尉氏县、祥符区、兰考县、鼓楼区、通许县)  常州市(武进区、金坛区、溧阳市、天宁区、钟楼区、新北区)

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

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

防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)

四平市(铁西区、铁东区、伊通满族自治县、双辽市、梨树县)  玉林市(陆川县、福绵区、博白县、玉州区、兴业县、北流市、容县)

乌兰察布市(化德县、四子王旗、兴和县、察哈尔右翼中旗、商都县、察哈尔右翼前旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、集宁区、卓资县、丰镇市)

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

厦门市(集美区、思明区、翔安区、湖里区、海沧区、同安区)

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)

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

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

揭阳市(普宁市、惠来县、揭西县、揭东区、榕城区)

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

十堰市(郧西县、茅箭区、郧阳区、竹溪县、竹山县、房县、丹江口市、张湾区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

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

临沂市(兰山区、平邑县、蒙阴县、郯城县、费县、沂南县、兰陵县、河东区、临沭县、莒南县、罗庄区、沂水县)

白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、抚松县、靖宇县)

淮南市(大通区、寿县、田家庵区、谢家集区、八公山区、凤台县、潘集区)

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

芜湖市(弋江区、鸠江区、无为市、南陵县、湾沚区、镜湖区、繁昌区)

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

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

淮安市(盱眙县、涟水县、淮安区、清江浦区、金湖县、淮阴区、洪泽区)

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

巴彦淖尔市(五原县、临河区、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特后旗、乌拉特前旗、杭锦后旗)

丽水市(松阳县、莲都区、缙云县、庆元县、云和县、青田县、遂昌县、景宁畲族自治县、龙泉市)

绥化市(兰西县、安达市、明水县、望奎县、绥棱县、肇东市、庆安县、青冈县、北林区、海伦市)  恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、咸丰县、巴东县、恩施市、利川市、宣恩县、建始县、来凤县)

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

松原市(宁江区、扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)

鄂尔多斯市(准格尔旗、鄂托克旗、东胜区、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、康巴什区、达拉特旗、乌审旗、杭锦旗)昌吉回族自治州(呼图壁县、阜康市、玛纳斯县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、奇台县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)  广西壮族自治区

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

濮阳市(清丰县、华龙区、台前县、范县、濮阳县、南乐县)

台州市(黄岩区、仙居县、温岭市、椒江区、路桥区、临海市、三门县、天台县、玉环市)咸阳市(乾县、礼泉县、旬邑县、三原县、兴平市、武功县、渭城区、秦都区、泾阳县、长武县、永寿县、杨陵区、淳化县、彬州市)

衢州市(龙游县、江山市、衢江区、常山县、开化县、柯城区)

蚌埠市(禹会区、淮上区、固镇县、蚌山区、龙子湖区、怀远县、五河县)

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

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

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

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

儋州市

乐山市(沐川县、井研县、峨眉山市、市中区、金口河区、沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、夹江县、峨边彝族自治县、犍为县)

聊城市(阳谷县、莘县、高唐县、茌平区、冠县、东阿县、临清市、东昌府区)

亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)

钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)

无锡市(锡山区、滨湖区、惠山区、梁溪区、宜兴市、江阴市、新吴区)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

青岛市(胶州市、李沧区、莱西市、黄岛区、崂山区、城阳区、平度市、市南区、市北区、即墨区)

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)

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

　　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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　　风险提示：本材料所载信息不构成对买卖任何证券或提供任何投资决策建议的服务。该等信息在任何时候均不构成对任何人的具有针对性的、指导具体投资的操作意见，投资者应当对本材料的信息进行评估，根据自身情况自主做出决策并自行承担风险。我们对所载材料的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证。本材料所载内容仅为该资料出具日的信息，后续可能发生变更。未经授权禁止第三方机构或个人以任何形式进行商业用途的传播、剪辑。