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

阿勒泰地区(阿勒泰市、青河县、哈巴河县、富蕴县、吉木乃县、福海县、布尔津县)

宿州市(砀山县、泗县、灵璧县、萧县、埇桥区)

镇江市(丹阳市、句容市、扬中市、润州区、京口区、丹徒区)  漯河市(源汇区、郾城区、临颍县、召陵区、舞阳县)

白银市(景泰县、靖远县、白银区、会宁县、平川区)

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

巴中市(南江县、恩阳区、巴州区、平昌县、通江县)五指山市(昌江黎族自治县、屯昌县、陵水黎族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、定安县、文昌市、临高县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、澄迈县、万宁市、琼中黎族苗族自治县、东方市)

安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县)  巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、库尔勒市、尉犁县、且末县、和静县、轮台县、和硕县、焉耆回族自治县、博湖县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

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

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

扬州市(广陵区、宝应县、仪征市、江都区、高邮市、邗江区)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

晋城市(城区、泽州县、高平市、阳城县、陵川县、沁水县)

阿里地区(革吉县、札达县、改则县、普兰县、日土县、噶尔县、措勤县)

宜宾市(长宁县、屏山县、兴文县、叙州区、高县、江安县、南溪区、珙县、翠屏区、筠连县)

白山市(靖宇县、浑江区、江源区、临江市、抚松县、长白朝鲜族自治县)

衢州市(衢江区、常山县、开化县、柯城区、龙游县、江山市)

阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)

济南市(章丘区、莱芜区、天桥区、平阴县、历下区、钢城区、历城区、长清区、市中区、商河县、济阳区、槐荫区)

淮安市(盱眙县、淮阴区、洪泽区、淮安区、清江浦区、金湖县、涟水县)

赣州市(上犹县、瑞金市、龙南市、南康区、石城县、崇义县、大余县、安远县、信丰县、宁都县、章贡区、会昌县、于都县、兴国县、定南县、寻乌县、全南县、赣县区)

佛山市(顺德区、三水区、禅城区、高明区、南海区)

黑河市(五大连池市、爱辉区、嫩江市、孙吴县、逊克县、北安市)

孝感市(汉川市、大悟县、安陆市、孝南区、云梦县、应城市、孝昌县)

锡林郭勒盟(正蓝旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、锡林浩特市、多伦县、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

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晋中市(介休市、寿阳县、灵石县、左权县、平遥县、榆次区、祁县、太谷区、榆社县、和顺县、昔阳县)

南通市(海门区、启东市、通州区、崇川区、如东县、如皋市、海安市)

昌吉回族自治州(阜康市、昌吉市、木垒哈萨克自治县、奇台县、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县)

云浮市(新兴县、郁南县、云城区、云安区、罗定市)  蚌埠市(怀远县、蚌山区、五河县、龙子湖区、淮上区、禹会区、固镇县)

昆明市(盘龙区、官渡区、西山区、安宁市、石林彝族自治县、五华区、晋宁区、东川区、富民县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、宜良县、呈贡区)

黄石市(下陆区、西塞山区、阳新县、铁山区、黄石港区、大冶市)

南平市(邵武市、浦城县、顺昌县、建阳区、政和县、光泽县、武夷山市、松溪县、建瓯市、延平区)海口市(秀英区、美兰区、龙华区、琼山区)

滨州市(惠民县、滨城区、邹平市、博兴县、沾化区、阳信县、无棣县)  西安市(周至县、灞桥区、未央区、长安区、莲湖区、蓝田县、鄠邑区、高陵区、新城区、阎良区、碑林区、临潼区、雁塔区)

丹东市(振安区、振兴区、凤城市、东港市、元宝区、宽甸满族自治县)

商洛市(商州区、商南县、洛南县、柞水县、镇安县、丹凤县、山阳县)

承德市(承德县、平泉市、鹰手营子矿区、双滦区、兴隆县、隆化县、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、滦平县、双桥区、围场满族蒙古族自治县)中山市

红河哈尼族彝族自治州(建水县、河口瑶族自治县、开远市、屏边苗族自治县、红河县、石屏县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、泸西县、元阳县、个旧市、绿春县)

东营市(东营区、河口区、广饶县、利津县、垦利区)

广西壮族自治区

黄山市(屯溪区、黄山区、徽州区、黟县、祁门县、歙县、休宁县)

拉萨市(当雄县、城关区、达孜区、曲水县、堆龙德庆区、尼木县、林周县、墨竹工卡县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

金华市(婺城区、永康市、磐安县、浦江县、武义县、东阳市、兰溪市、义乌市、金东区)

咸宁市(通山县、崇阳县、赤壁市、通城县、咸安区、嘉鱼县)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

景德镇市(昌江区、珠山区、乐平市、浮梁县)

怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)

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

营口市(盖州市、老边区、大石桥市、站前区、西市区、鲅鱼圈区)

塔城地区(额敏县、托里县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、裕民县、沙湾市)

贺州市(平桂区、昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、八步区)

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

　　新浪财经北美站康路

　　在大模型进入深水区、AIAgent走向爆发的2025年，企业对“AI+业务”的落地路径关注前所未有。

　　近日，新浪财经在NYU中美高峰论坛期间，对话阿里巴巴通义实验室自然语言处理方向负责人黄非，围绕模型能力演进、Agent范式变革、多模态翻译出海、代码智能化等趋势，展开交流。阿里通义实验室是国内最早从事大模型研究的团队之一，研发的通义系列模型和产品在大模型开源社区和产业界学术界广受好评。黄非分享了阿里通义实验室在大模型与AIAgent方向上的实践路径与战略判断。

　　“第一条是围绕模型能力本身的突破。”黄非指出，“比如我们做通义千问的时候，一条主线就是探索大模型的智能边界。这条线并不是以应用驱动为主，而是以‘能力上限’为目标，比如说在各种benchmark（基准）任务上不断提升效果，研究怎么选更优的数据、更有效的训练策略、更强的架构。这其实就是往AGI的方向去推。”

　　但与此同时，通义也在更贴近业务场景的方向发力。

　　“第二条就是更贴近应用端的路径，也就是你说的‘业务系统协同’。像通义晓蜜这样的智能对话助手长期以来服务包括电商、政务、运营商等各行各业，还有我们开发的通义灵码（代码生成助手），目前在国内的市场占有率是第一的。我们也在研发法律助手通义法睿、角色陪伴类的大模型通义星尘等产品。这类应用其实就是模型能力和业务场景的结合。”

　　针对Agent的方向，黄非表示，传统Agent通过人工设定流程来完成任务，但泛化能力不强。“我们现在想做的是让模型自己学会‘什么时候该调哪个工具’，比如用计算器、查天气、调地图API，这些其实都是Agent的工具调度逻辑。这方面我们正在做系统级探索。”

　　在谈到多模态翻译如何服务阿里全球化时，黄非举例指出，通义已经在跨语种直播带货中取得实质进展。中国主播在直播带货过程中，可以实时将内容转成英语、西语、阿拉伯语等多种语言，大幅降低了语言壁垒。

　　而在电商商品出海过程中，通义也已从“翻译”走向“本地生成”。黄非解释道，当一件中国商品要卖到西语市场，不能只把文字翻译过去，还要重写产品描述、重新生成营销图片和短视频，让当地用户觉得内容就是为他们量身打造的。

　　“这背后其实是一整套跨语言、跨模态的智能生成链条。”黄非说。

　　作为通义自然语言方向的长期负责人，黄非分享了如何判断某个AI方向具有“长期势能”的思考框架，“我们的判断逻辑也很清晰：第一，看这个方向是不是具有系统性价值，能不能通过解决一类问题带来巨大的业务价值，因为专注才能突破；第二，看它是不是有技术壁垒，不容易被别人复制。如果只是一个“谁都能做”的方向，门槛比较低，那我们的技术优势和团队人才优势就不够彰显。”

　　通义一直坚持开源开放的路线。“我们相信AI技术的发展是在不断开放的基础上持续进行，开源开放一方面可以降低千行百业使用AI大模型的门槛，同时也可以和产业界和学术界的专家学者们共同合作推进AI技术的不断发展，推进智能的上限。科技普惠，AI向善，让技术呵护人间烟火也是我们的持续目标。”黄非最后指出了有温度又有人情味的AI的愿景。

　　附对话实录：

　　新浪财经：当前业界正在从“大语言模型”快速转向“AIAgent”范式。在阿里体系中，Agent是更强调增强对话智能，还是强调与业务系统的深度协同？

　　黄非：我觉得是两条路径。

　　第一条是围绕模型能力本身的突破。比如我们做通义千问的时候，一条主线就是探索大模型的智能边界。这条线并不是以应用驱动为主，而是以“能力上限”为目标，比如说在各种benchmark（基准）任务上不断提升效果，研究怎么选更优的数据、更有效的训练策略、更强的架构。这其实就是往AGI的方向去推。

　　第二条就是更贴近应用端的路径，也就是你说的“业务系统协同”。像通义晓蜜这样的智能对话助手，还有我们做的通义灵码（代码生成助手），目前在国内的市场占有率是第一的。我们也在研发法律助手通义法睿、角色陪伴类的大模型通义星尘等产品。这类应用其实就是模型能力和业务场景的结合。

　　你可以把前一条理解成“模型本身有多聪明”，而后一条是“聪明的大脑怎么完成具体任务”。这里面就包括你提到的Agent方向，比如说流程化任务建模、工具调用，甚至解决那些模型以前处理不了的开放性问题。

　　举个例子，Manus是通过对人工预先设定流程解决问题的，但泛化性有待加强。现在我们希望模型通过学习掌握这些流程，实现更通用的Agent能力。什么时候用计算器，什么时候查天气、调地图API，这些其实都是Agent的工具调度逻辑。总的来说，这两条路径我们是同时在走的：一方面持续打磨底层模型能力，另一方面在具体场景中做系统级的落地。

　　新浪财经：多模态翻译如何支撑阿里“国际化业务”的技术根基？是否可以分享几个典型应用场景，如商品跨语种描述、电商直播？

　　黄非：电商直播就是一个非常典型的例子。我们其实早在2020年就上线过一个面向电商直播的实时翻译系统，虽然当时技术还不成熟，还有很多提升空间。但到了现在，大模型技术发展得非常快，比如通义现在可以支持接近100多种语言，其中主流的几种语言——英、中、西、法、德、日、韩、俄、印尼语和阿拉伯语等语言的理解生成翻译能力都处于业界一流。

　　这意味着，一个中国主播在用中文讲解商品的时候，可以实时把语音或文字内容翻成不同语言，大幅降低语言壁垒。

　　再比如商品本地化。很多中国商品在淘宝上展示的内容是中文图文，但当我要把它们卖到西语市场的时候，就需要重新生成贴合当地用户审美和语言习惯的商品描述、营销图片和介绍视频。

　　这就不仅是翻译的问题，还要包括图片生成、营销文案自动生成等，我们希望让西语用户在电商平台上看到这些内容时，觉得是“本地的”，而不是“翻译过来的”。这背后其实是一个跨语言、跨模态的智能生成链条。

　　新浪财经：作为技术负责人，您如何判断一个AI方向具有“长期势能”？

　　黄非：这个问题特别重要。我觉得核心是：你要清楚今天模型能做什么，未来一两年又会发展到什么程度。这个判断要基于对技术本质的理解、对演化趋势的敏感度和对落地场景的把握。

　　比如我们团队特别早就判断代码生成是一个值得投入的方向。两年前我们就开始做通义灵码，现在它是国内做得最好、用户数最多的代码助手。很多厂商到现在才意识到代码生成的重要性，但我们已经有了先发优势，能跑得更快。

　　我们还在很早就押注了像联网搜索、RAG（检索增强生成）这样的方向。大模型的训练数据都是静态的，那要获取实时信息，就必须让模型学会怎么查询互联网、怎么判断信息质量、怎么把它整合成可靠答案。这是大模型必需的一环，我们很早就组织人力去做了。

　　我们的判断逻辑也很清晰：第一，看这个方向是不是具有系统性价值，能不能解决一类问题，因为专注才能突破；第二，看它是不是有技术壁垒，不容易被别人复制。如果只是一个“谁都能做”的方向，门槛比较低，那我们的技术优势和团队人才优势就不够彰显。

　　新浪财经：为什么代码你觉得是很重要的底层能力？

　　黄非：有两个原因。

　　第一，代码场景的学习反馈机制特别好。就像数学一样，编程的正确与否可以被立即验证。你写了一段代码，要么成功执行，要么直接报错，这种强反馈对模型训练是非常理想的。

　　第二，代码本身就是连接现实世界的桥梁。它可以调用数据库、控制硬件、构建前端页面调动后端服务……几乎所有复杂系统都需要代码作为接口。

　　更重要的是，我们的目标并不是让程序员更高效，而是让“不是程序员的人”也能写代码。比如一个产品经理、运营、记者甚至小学生，如果他们能通过自然语言对话让大模型生成代码或者应用，解决实际问题，他们就有了更强大的驱动数字世界和物理世界的能力。

　　现在在美国有个概念叫“VibeCoding”，就是说你通过自然语言让大模型生成代码应用，把需求变成结果。我们觉得这是很有未来感的方向，大模型可以变成每个人的数字开发助手。

　　新浪财经：年轻一代如何在AI浪潮中选择参与路径：技术、产品还是创业？

　　黄非：这个就得看个人的背景和兴趣了。

　　如果你是计算机相关专业的研究生、博士生，已经掌握了机器学习、深度学习这些基本能力，而且有一定算力条件，那你当然可以选择做底层模型研究，这是门槛高但回报大的路径。

　　如果你不是技术出身，那也没关系。现在很多应用场景其实都可以用大模型来解决痛点。关键是你能不能发现“哪些问题是大模型现在能解决的”，解决之后又能创造什么价值。如果你能理解这些机会，你就可以去做产品，甚至创业。

　　如果你还不确定方向，那我建议最起码要学会使用大模型。比如我女儿现在学习遇到不会的题目，我不是让她直接问答案，而是问模型怎么解、用什么知识点、能不能再出一道类似的题再练一遍。这其实就是把大模型当成AI助教。

　　我相信大模型的使用会越来越普及。你越早上手，越能知道它能做什么、不能做什么，越能知道自己哪些能力可能被替代，哪些能力是AI帮你强化的。这种觉察，对未来每个人都特别重要。

　　新浪财经：通义开源了一系列大模型模型，也支持建设了国内领先的AI模型开源社区魔搭。通义在选择开源和闭源方面有什么考量？

　　黄非：通义一直坚持开源开放的的路线。随着一系列全尺寸多模态大模型的开源，通义千问的系列模型超越Llama成为全球最广泛衍生的开源大模型家族。我们也在魔搭社区开源了数百个传统AI的NLP，语音，视觉相关的模型。因为我们相信AI技术的发展是在不断开放的基础上持续进行，我们把最好的模型开放出来，一方面可以降低产业界千行百业使用AI大模型的门槛，普惠大众，同时也可以和学术界的专家学者们共同合作推进AI技术的不断发展，推进智能的上限，也充分理解AI技术的优势和风险。科技普惠，AI向善，让技术呵护人间烟火也是我们的持续目标。