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七台河市(勃利县、桃山区、茄子河区、新兴区)

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

山南市(错那市、桑日县、隆子县、洛扎县、贡嘎县、加查县、乃东区、曲松县、扎囊县、浪卡子县、琼结县、措美县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)  淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)

吉林市(舒兰市、昌邑区、丰满区、永吉县、蛟河市、磐石市、桦甸市、龙潭区、船营区)

达州市(开江县、万源市、大竹县、达川区、通川区、渠县、宣汉县)

成都市(大邑县、龙泉驿区、金堂县、青白江区、青羊区、简阳市、都江堰市、新津区、崇州市、蒲江县、双流区、锦江区、成华区、新都区、彭州市、武侯区、邛崃市、金牛区、郫都区、温江区)台州市(天台县、三门县、玉环市、仙居县、温岭市、椒江区、黄岩区、路桥区、临海市)

锡林郭勒盟(苏尼特右旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、锡林浩特市、正蓝旗、正镶白旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、二连浩特市)  宝鸡市(金台区、凤翔区、陈仓区、扶风县、凤县、太白县、岐山县、陇县、麟游县、渭滨区、千阳县、眉县)

凉山彝族自治州(冕宁县、会东县、会理市、雷波县、昭觉县、布拖县、盐源县、木里藏族自治县、越西县、普格县、喜德县、金阳县、甘洛县、西昌市、德昌县、美姑县、宁南县)

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

黑河市(逊克县、嫩江市、北安市、五大连池市、爱辉区、孙吴县)

庆阳市(镇原县、西峰区、环县、庆城县、华池县、合水县、正宁县、宁县)

玉林市(容县、博白县、福绵区、陆川县、兴业县、玉州区、北流市)

泰安市(宁阳县、泰山区、东平县、肥城市、新泰市、岱岳区)

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

常德市(石门县、鼎城区、武陵区、津市市、桃源县、澧县、临澧县、汉寿县、安乡县)

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

淄博市(博山区、沂源县、张店区、周村区、桓台县、高青县、临淄区、淄川区)

金昌市(金川区、永昌县)

十堰市(丹江口市、房县、郧阳区、茅箭区、竹溪县、竹山县、郧西县、张湾区)

梅州市(兴宁市、梅县区、平远县、大埔县、丰顺县、梅江区、蕉岭县、五华县)

嘉兴市(海宁市、海盐县、平湖市、南湖区、嘉善县、秀洲区、桐乡市)

阿里地区(日土县、噶尔县、普兰县、改则县、札达县、革吉县、措勤县)

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)

黄石市(阳新县、铁山区、西塞山区、黄石港区、下陆区、大冶市)

江门市(新会区、台山市、鹤山市、江海区、恩平市、蓬江区、开平市)

兰州市(皋兰县、七里河区、永登县、榆中县、西固区、红古区、安宁区、城关区)

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鹤岗市(向阳区、兴安区、绥滨县、萝北县、东山区、工农区、南山区、兴山区)

日照市(莒县、岚山区、五莲县、东港区)

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

呼伦贝尔市(海拉尔区、扎赉诺尔区、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、阿荣旗、陈巴尔虎旗、根河市、满洲里市、新巴尔虎左旗)  德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、陇川县、梁河县、芒市)

银川市(西夏区、金凤区、永宁县、兴庆区、灵武市、贺兰县)

焦作市(沁阳市、解放区、中站区、孟州市、博爱县、武陟县、修武县、温县、山阳区、马村区)

青岛市(崂山区、黄岛区、平度市、即墨区、李沧区、市南区、市北区、城阳区、莱西市、胶州市)云浮市(新兴县、罗定市、云安区、郁南县、云城区)

抚顺市(顺城区、新抚区、望花区、清原满族自治县、新宾满族自治县、东洲区、抚顺县)  酒泉市(肃北蒙古族自治县、敦煌市、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、金塔县、瓜州县)

郑州市(中牟县、巩义市、新密市、惠济区、中原区、新郑市、登封市、荥阳市、二七区、金水区、管城回族区、上街区)

荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、东宝区、沙洋县)

梧州市(龙圩区、长洲区、岑溪市、蒙山县、藤县、苍梧县、万秀区)普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县)

西藏自治区

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

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

景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)

辽源市(西安区、东丰县、龙山区、东辽县)

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

甘孜藏族自治州(白玉县、稻城县、炉霍县、色达县、理塘县、康定市、德格县、乡城县、新龙县、得荣县、石渠县、甘孜县、九龙县、雅江县、丹巴县、道孚县、巴塘县、泸定县)

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

广西壮族自治区

海东市(化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、民和回族土族自治县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)

巴中市(平昌县、恩阳区、南江县、巴州区、通江县)

保山市(昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县、施甸县)

双鸭山市(集贤县、四方台区、岭东区、宝山区、友谊县、尖山区、饶河县、宝清县)

玉树藏族自治州(玉树市、曲麻莱县、称多县、治多县、杂多县、囊谦县)

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

　　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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