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肇庆市(四会市、德庆县、鼎湖区、封开县、端州区、高要区、怀集县、广宁县)

韶关市(仁化县、翁源县、乳源瑶族自治县、曲江区、浈江区、新丰县、南雄市、始兴县、乐昌市、武江区)

北京市(朝阳区、西城区、密云区、怀柔区、延庆区、石景山区、海淀区、门头沟区、平谷区、顺义区、东城区、房山区、丰台区、大兴区、通州区、昌平区)

连云港市(赣榆区、灌云县、连云区、东海县、灌南县、海州区)  吴忠市(青铜峡市、利通区、盐池县、红寺堡区、同心县)

保定市(易县、满城区、蠡县、定州市、莲池区、曲阳县、竞秀区、望都县、涿州市、定兴县、安新县、高阳县、清苑区、徐水区、博野县、雄县、安国市、高碑店市、涞水县、唐县、涞源县、容城县、阜平县、顺平县)

阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、九寨沟县、红原县、金川县、阿坝县、黑水县、马尔康市、壤塘县、茂县、小金县、松潘县、汶川县、理县)

大理白族自治州(祥云县、洱源县、大理市、巍山彝族回族自治县、云龙县、鹤庆县、宾川县、弥渡县、南涧彝族自治县、剑川县、漾濞彝族自治县、永平县)漳州市(华安县、云霄县、诏安县、龙海区、龙文区、南靖县、平和县、芗城区、漳浦县、长泰区、东山县)

三亚市(天涯区、吉阳区、崖州区、海棠区)  绥化市(肇东市、安达市、北林区、绥棱县、海伦市、兰西县、庆安县、明水县、望奎县、青冈县)

枣庄市(山亭区、滕州市、薛城区、市中区、峄城区、台儿庄区)

安庆市(望江县、大观区、太湖县、岳西县、怀宁县、桐城市、宿松县、宜秀区、迎江区、潜山市)

沈阳市(铁西区、于洪区、新民市、大东区、康平县、沈北新区、和平区、皇姑区、辽中区、沈河区、浑南区、法库县、苏家屯区)

广元市(青川县、旺苍县、苍溪县、昭化区、朝天区、利州区、剑阁县)

襄阳市(襄城区、襄州区、枣阳市、谷城县、宜城市、保康县、老河口市、南漳县、樊城区)

黑河市(爱辉区、北安市、五大连池市、逊克县、嫩江市、孙吴县)

株洲市(醴陵市、渌口区、炎陵县、荷塘区、石峰区、攸县、芦淞区、茶陵县、天元区)

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

荆州市(监利市、石首市、沙市区、江陵县、公安县、松滋市、荆州区、洪湖市)

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

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

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

南通市(海门区、如东县、启东市、崇川区、海安市、通州区、如皋市)

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

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

宁德市(寿宁县、屏南县、蕉城区、古田县、福安市、周宁县、福鼎市、柘荣县、霞浦县)

长沙市(宁乡市、望城区、天心区、雨花区、浏阳市、岳麓区、芙蓉区、长沙县、开福区)

本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、平山区、明山区)

漯河市(郾城区、舞阳县、临颍县、源汇区、召陵区)

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贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县)

铁岭市(开原市、银州区、西丰县、清河区、调兵山市、铁岭县、昌图县)

新乡市(延津县、新乡县、辉县市、红旗区、获嘉县、长垣市、封丘县、牧野区、原阳县、卫滨区、凤泉区、卫辉市)

随州市(随县、曾都区、广水市)  吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

广州市(海珠区、番禺区、白云区、黄埔区、南沙区、从化区、荔湾区、增城区、越秀区、花都区、天河区)

宜春市(万载县、樟树市、靖安县、袁州区、铜鼓县、上高县、奉新县、丰城市、宜丰县、高安市)

驻马店市(泌阳县、西平县、上蔡县、确山县、遂平县、平舆县、正阳县、汝南县、驿城区、新蔡县)宁波市(象山县、北仑区、江北区、鄞州区、慈溪市、余姚市、宁海县、海曙区、奉化区、镇海区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)  怒江傈僳族自治州(泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)

台州市(黄岩区、临海市、温岭市、天台县、仙居县、椒江区、路桥区、三门县、玉环市)

白城市(洮南市、洮北区、通榆县、大安市、镇赉县)

苏州市(昆山市、太仓市、相城区、张家港市、吴江区、虎丘区、吴中区、姑苏区、常熟市)邯郸市(邱县、武安市、磁县、魏县、广平县、涉县、峰峰矿区、永年区、馆陶县、肥乡区、复兴区、临漳县、鸡泽县、丛台区、邯山区、大名县、成安县、曲周县)

淮安市(盱眙县、涟水县、清江浦区、淮阴区、金湖县、淮安区、洪泽区)

马鞍山市(当涂县、雨山区、花山区、含山县、博望区、和县)

宿州市(萧县、泗县、灵璧县、砀山县、埇桥区)

六盘水市(钟山区、盘州市、水城区、六枝特区)

金昌市(金川区、永昌县)

南充市(高坪区、营山县、仪陇县、嘉陵区、顺庆区、西充县、蓬安县、阆中市、南部县)

沧州市(沧县、肃宁县、泊头市、青县、黄骅市、新华区、任丘市、献县、南皮县、河间市、运河区、吴桥县、孟村回族自治县、盐山县、海兴县、东光县)

玉林市(玉州区、兴业县、陆川县、容县、福绵区、博白县、北流市)

赤峰市(巴林右旗、松山区、红山区、元宝山区、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、喀喇沁旗、林西县、翁牛特旗、克什克腾旗、宁城县)

广安市(岳池县、华蓥市、前锋区、武胜县、邻水县、广安区)

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

潍坊市(潍城区、昌邑市、青州市、寿光市、安丘市、诸城市、昌乐县、临朐县、寒亭区、坊子区、奎文区、高密市)

淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)

泉州市(泉港区、金门县、鲤城区、永春县、丰泽区、石狮市、晋江市、惠安县、洛江区、安溪县、德化县、南安市)

伊犁哈萨克自治州(霍城县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、新源县、昭苏县、尼勒克县、巩留县、霍尔果斯市、伊宁市、特克斯县)

石河子市(白杨市、可克达拉市、北屯市、铁门关市、双河市、图木舒克市、胡杨河市、新星市、五家渠市、阿拉尔市、昆玉市)

　　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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