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武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)
佳木斯市(东风区、同江市、桦南县、富锦市、郊区、前进区、桦川县、汤原县、向阳区、抚远市)
南通市(如皋市、海门区、通州区、崇川区、海安市、启东市、如东县)
广安市(前锋区、邻水县、武胜县、岳池县、华蓥市、广安区)
汕尾市(海丰县、陆河县、陆丰市、城区)
三沙市(西沙区、南沙区)
曲靖市(富源县、麒麟区、沾益区、师宗县、会泽县、陆良县、马龙区、罗平县、宣威市)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、磴口县、乌拉特后旗、五原县、临河区、乌拉特中旗、杭锦后旗)
日喀则市(桑珠孜区、萨迦县、谢通门县、定结县、萨嘎县、白朗县、亚东县、江孜县、仲巴县、仁布县、聂拉木县、定日县、吉隆县、南木林县、康马县、拉孜县、昂仁县、岗巴县)
温州市(泰顺县、平阳县、瓯海区、苍南县、永嘉县、文成县、龙港市、鹿城区、乐清市、龙湾区、瑞安市、洞头区)
黔东南苗族侗族自治州(台江县、黄平县、三穗县、岑巩县、锦屏县、天柱县、黎平县、榕江县、凯里市、剑河县、麻江县、丹寨县、从江县、雷山县、施秉县、镇远县)
儋州市
宜昌市(当阳市、秭归县、西陵区、夷陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、宜都市、五峰土家族自治县、枝江市、远安县、长阳土家族自治县、兴山县)
喀什地区(巴楚县、英吉沙县、泽普县、麦盖提县、喀什市、莎车县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、岳普湖县、伽师县、疏附县、疏勒县)
镇江市(句容市、丹徒区、京口区、丹阳市、润州区、扬中市)
济宁市(泗水县、金乡县、任城区、鱼台县、曲阜市、汶上县、嘉祥县、微山县、兖州区、邹城市、梁山县)
保山市(隆阳区、腾冲市、昌宁县、龙陵县、施甸县)
吉安市(遂川县、永丰县、万安县、吉安县、新干县、青原区、峡江县、吉州区、吉水县、井冈山市、泰和县、安福县、永新县)
昌都市(芒康县、左贡县、卡若区、丁青县、察雅县、边坝县、类乌齐县、八宿县、洛隆县、贡觉县、江达县)
池州市(青阳县、东至县、石台县、贵池区)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
湘西土家族苗族自治州(泸溪县、龙山县、保靖县、古丈县、花垣县、永顺县、吉首市、凤凰县)
汕头市(南澳县、潮阳区、龙湖区、濠江区、潮南区、澄海区、金平区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
渭南市(富平县、华州区、白水县、韩城市、澄城县、蒲城县、临渭区、华阴市、合阳县、大荔县、潼关县)
玉林市(玉州区、博白县、陆川县、福绵区、兴业县、北流市、容县)
衢州市(江山市、常山县、衢江区、龙游县、柯城区、开化县)
宿州市(灵璧县、泗县、砀山县、埇桥区、萧县)
随州市(随县、广水市、曾都区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、盈江县、瑞丽市、陇川县)
宁德市(寿宁县、柘荣县、福安市、周宁县、霞浦县、屏南县、蕉城区、福鼎市、古田县)
银川市(永宁县、兴庆区、金凤区、灵武市、贺兰县、西夏区)
盐城市(大丰区、盐都区、建湖县、响水县、滨海县、东台市、亭湖区、阜宁县、射阳县)
晋城市(陵川县、高平市、沁水县、阳城县、城区、泽州县)
果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、达日县、久治县、玛多县、班玛县)
白城市(洮南市、大安市、通榆县、洮北区、镇赉县)
通辽市(开鲁县、奈曼旗、库伦旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼中旗)
黔南布依族苗族自治州(福泉市、平塘县、瓮安县、罗甸县、惠水县、贵定县、荔波县、独山县、都匀市、龙里县、三都水族自治县、长顺县)
张家口市(涿鹿县、张北县、沽源县、万全区、康保县、宣化区、桥东区、赤城县、下花园区、阳原县、尚义县、蔚县、怀安县、桥西区、崇礼区、怀来县)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、建平县、北票市、龙城区、朝阳县、凌源市)
攀枝花市(盐边县、东区、仁和区、西区、米易县)
陇南市(宕昌县、武都区、文县、礼县、两当县、西和县、成县、徽县、康县)
辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)
徐州市(泉山区、沛县、邳州市、新沂市、铜山区、丰县、贾汪区、鼓楼区、云龙区、睢宁县)
郑州市(巩义市、中原区、惠济区、荥阳市、金水区、上街区、新郑市、管城回族区、登封市、新密市、二七区、中牟县)
四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁东区、梨树县、铁西区)
天津市(河北区、武清区、西青区、静海区、和平区、东丽区、南开区、宁河区、北辰区、红桥区、津南区、宝坻区、滨海新区、蓟州区、河东区、河西区)
合肥市(肥东县、瑶海区、长丰县、蜀山区、巢湖市、肥西县、庐江县、庐阳区、包河区)
株洲市(醴陵市、攸县、天元区、炎陵县、茶陵县、渌口区、石峰区、荷塘区、芦淞区)
唐山市(迁西县、遵化市、开平区、滦州市、乐亭县、路南区、丰南区、玉田县、迁安市、滦南县、曹妃甸区、丰润区、古冶区、路北区)
衡水市(饶阳县、桃城区、故城县、景县、深州市、武邑县、武强县、冀州区、阜城县、枣强县、安平县)
昌吉回族自治州(阜康市、吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县)
七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)
平凉市(崇信县、泾川县、庄浪县、静宁县、华亭市、灵台县、崆峒区)
周口市(项城市、沈丘县、鹿邑县、郸城县、扶沟县、川汇区、商水县、西华县、淮阳区、太康县)
贵阳市(观山湖区、花溪区、开阳县、修文县、乌当区、清镇市、南明区、息烽县、云岩区、白云区)
江门市(新会区、恩平市、江海区、台山市、蓬江区、鹤山市、开平市)
玉溪市(通海县、华宁县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市、江川区、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区)
白山市(临江市、抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、江源区)
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济源市
那曲市(巴青县、安多县、申扎县、班戈县、聂荣县、尼玛县、比如县、索县、双湖县、嘉黎县、色尼区)
澳门特别行政区
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洛阳市(嵩县、汝阳县、伊川县、宜阳县、偃师区、涧西区、孟津区、栾川县、洛宁县、老城区、洛龙区、新安县、瀍河回族区、西工区)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
重庆市(酉阳土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、奉节县、黔江区、渝北区、长寿区、渝中区、北碚区、彭水苗族土家族自治县、綦江区、江北区、秀山土家族苗族自治县、璧山区、沙坪坝区、九龙坡区、南川区、万州区、巫溪县、巫山县、云阳县、忠县、大足区、南岸区、江津区、大渡口区、涪陵区、合川区、潼南区、梁平区、武隆区、垫江县、永川区、荣昌区、开州区、城口县、巴南区、丰都县、铜梁区)
廊坊市(文安县、香河县、固安县、大城县、大厂回族自治县、广阳区、安次区、永清县、三河市、霸州市)
萍乡市(安源区、莲花县、芦溪县、上栗县、湘东区)
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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新闻结尾
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