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石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
郴州市(资兴市、安仁县、苏仙区、永兴县、桂阳县、临武县、宜章县、桂东县、嘉禾县、北湖区、汝城县)
茂名市(信宜市、化州市、茂南区、电白区、高州市)
黑河市(嫩江市、逊克县、五大连池市、北安市、孙吴县、爱辉区)
保定市(定州市、曲阳县、莲池区、安新县、顺平县、安国市、易县、定兴县、唐县、涿州市、蠡县、高阳县、高碑店市、容城县、雄县、徐水区、望都县、清苑区、阜平县、博野县、涞水县、涞源县、竞秀区、满城区)
固原市(泾源县、西吉县、原州区、隆德县、彭阳县)
马鞍山市(雨山区、博望区、和县、当涂县、花山区、含山县)
塔城地区(托里县、乌苏市、额敏县、塔城市、裕民县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、梁河县、瑞丽市、盈江县)
漳州市(东山县、诏安县、长泰区、芗城区、平和县、漳浦县、华安县、龙海区、南靖县、龙文区、云霄县)
徐州市(鼓楼区、泉山区、丰县、铜山区、睢宁县、沛县、贾汪区、云龙区、邳州市、新沂市)
辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)
包头市(昆都仑区、固阳县、青山区、土默特右旗、东河区、九原区、石拐区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗)
眉山市(彭山区、青神县、仁寿县、丹棱县、洪雅县、东坡区)
商丘市(睢县、宁陵县、夏邑县、梁园区、永城市、柘城县、民权县、睢阳区、虞城县)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿城区、宿豫区)
舟山市(岱山县、嵊泗县、普陀区、定海区)
十堰市(郧西县、竹山县、竹溪县、张湾区、茅箭区、丹江口市、郧阳区、房县)
晋中市(左权县、太谷区、和顺县、平遥县、灵石县、榆次区、介休市、榆社县、寿阳县、祁县、昔阳县)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、安龙县、贞丰县、册亨县、普安县、望谟县、兴义市、晴隆县)
兴安盟(阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、突泉县、科尔沁右翼中旗)
上饶市(余干县、德兴市、鄱阳县、横峰县、万年县、信州区、广丰区、铅山县、弋阳县、婺源县、广信区、玉山县)
曲靖市(马龙区、陆良县、会泽县、富源县、宣威市、师宗县、沾益区、罗平县、麒麟区)
铜川市(印台区、宜君县、耀州区、王益区)
渭南市(合阳县、华阴市、大荔县、蒲城县、富平县、临渭区、华州区、韩城市、澄城县、白水县、潼关县)
鞍山市(铁西区、台安县、立山区、铁东区、海城市、岫岩满族自治县、千山区)
芜湖市(鸠江区、弋江区、南陵县、无为市、镜湖区、繁昌区、湾沚区)
西藏自治区
江门市(台山市、蓬江区、新会区、江海区、恩平市、开平市、鹤山市)
宣城市(绩溪县、宁国市、郎溪县、旌德县、泾县、广德市、宣州区)
葫芦岛市(南票区、绥中县、连山区、龙港区、建昌县、兴城市)
淮安市(淮安区、清江浦区、淮阴区、盱眙县、涟水县、金湖县、洪泽区)
邢台市(内丘县、襄都区、柏乡县、宁晋县、信都区、威县、南宫市、南和区、隆尧县、广宗县、清河县、任泽区、平乡县、新河县、巨鹿县、临西县、临城县、沙河市)
齐齐哈尔市(龙江县、依安县、泰来县、甘南县、拜泉县、铁锋区、讷河市、富拉尔基区、克山县、梅里斯达斡尔族区、克东县、富裕县、龙沙区、昂昂溪区、碾子山区、建华区)
温州市(平阳县、鹿城区、洞头区、永嘉县、瑞安市、文成县、龙湾区、瓯海区、龙港市、泰顺县、苍南县、乐清市)
丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县)
滨州市(邹平市、滨城区、沾化区、惠民县、博兴县、阳信县、无棣县)
陇南市(武都区、徽县、西和县、两当县、宕昌县、礼县、文县、成县、康县)
儋州市
营口市(西市区、大石桥市、站前区、老边区、鲅鱼圈区、盖州市)
揭阳市(揭西县、揭东区、惠来县、榕城区、普宁市)
深圳市(南山区、龙岗区、罗湖区、坪山区、盐田区、福田区、龙华区、宝安区、光明区)
滁州市(琅琊区、南谯区、明光市、天长市、定远县、凤阳县、来安县、全椒县)
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鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
临夏回族自治州(临夏市、临夏县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、广河县、永靖县、康乐县)
杭州市(萧山区、钱塘区、桐庐县、淳安县、拱墅区、富阳区、滨江区、临平区、余杭区、上城区、建德市、西湖区、临安区)
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临沂市(沂南县、平邑县、兰山区、临沭县、河东区、罗庄区、费县、蒙阴县、兰陵县、莒南县、沂水县、郯城县)
新疆维吾尔自治区
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特左旗、多伦县、锡林浩特市、二连浩特市、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、镶黄旗)
泉州市(永春县、丰泽区、德化县、石狮市、泉港区、晋江市、惠安县、洛江区、鲤城区、安溪县、金门县、南安市)
淄博市(淄川区、桓台县、沂源县、张店区、周村区、高青县、临淄区、博山区)
哈尔滨市(阿城区、尚志市、巴彦县、道外区、方正县、香坊区、平房区、木兰县、双城区、松北区、依兰县、宾县、五常市、延寿县、通河县、呼兰区、道里区、南岗区)
宿州市(埇桥区、泗县、砀山县、萧县、灵璧县)
大理白族自治州(弥渡县、剑川县、洱源县、鹤庆县、云龙县、大理市、巍山彝族回族自治县、祥云县、永平县、南涧彝族自治县、宾川县、漾濞彝族自治县)
阳泉市(矿区、郊区、城区、平定县、盂县)
六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)
阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)
南平市(邵武市、武夷山市、顺昌县、政和县、光泽县、建阳区、浦城县、松溪县、建瓯市、延平区)
龙岩市(新罗区、漳平市、永定区、连城县、上杭县、武平县、长汀县)
湖州市(长兴县、南浔区、德清县、吴兴区、安吉县)
鹤壁市(淇县、鹤山区、浚县、山城区、淇滨区)
莆田市(城厢区、荔城区、秀屿区、涵江区、仙游县)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
漯河市(临颍县、舞阳县、郾城区、源汇区、召陵区)
三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)
郑州市(中原区、管城回族区、登封市、金水区、上街区、新密市、巩义市、荥阳市、新郑市、二七区、惠济区、中牟县)
咸宁市(崇阳县、赤壁市、嘉鱼县、通城县、通山县、咸安区)
沈阳市(沈河区、沈北新区、于洪区、浑南区、康平县、铁西区、皇姑区、苏家屯区、法库县、辽中区、新民市、大东区、和平区)
阿克苏地区(柯坪县、乌什县、拜城县、库车市、阿克苏市、新和县、温宿县、沙雅县、阿瓦提县)
昌都市(八宿县、察雅县、江达县、丁青县、洛隆县、卡若区、左贡县、芒康县、边坝县、贡觉县、类乌齐县)
开封市(通许县、尉氏县、兰考县、祥符区、禹王台区、龙亭区、鼓楼区、顺河回族区、杞县)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
泰安市(泰山区、新泰市、宁阳县、岱岳区、东平县、肥城市)
孝感市(孝昌县、安陆市、孝南区、汉川市、应城市、云梦县、大悟县)
乐山市(井研县、峨眉山市、犍为县、五通桥区、夹江县、沙湾区、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、金口河区、沐川县、市中区)
永州市(东安县、双牌县、道县、蓝山县、冷水滩区、零陵区、祁阳市、宁远县、新田县、江永县、江华瑶族自治县)
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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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