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拉萨市(曲水县、城关区、达孜区、尼木县、墨竹工卡县、当雄县、堆龙德庆区、林周县)
怀化市(新晃侗族自治县、洪江市、沅陵县、芷江侗族自治县、中方县、溆浦县、通道侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县、辰溪县、会同县、靖州苗族侗族自治县)
盐城市(阜宁县、盐都区、射阳县、滨海县、东台市、大丰区、建湖县、亭湖区、响水县)
长沙市(长沙县、开福区、岳麓区、宁乡市、芙蓉区、雨花区、浏阳市、天心区、望城区)
运城市(万荣县、垣曲县、河津市、平陆县、芮城县、闻喜县、夏县、绛县、新绛县、永济市、盐湖区、稷山县、临猗县)
深圳市(坪山区、龙岗区、龙华区、盐田区、福田区、南山区、罗湖区、光明区、宝安区)
张家界市(慈利县、桑植县、永定区、武陵源区)
南阳市(方城县、西峡县、唐河县、卧龙区、宛城区、淅川县、内乡县、南召县、新野县、社旗县、桐柏县、镇平县、邓州市)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
重庆市(渝北区、万州区、奉节县、巴南区、永川区、云阳县、大渡口区、巫山县、南岸区、巫溪县、荣昌区、大足区、忠县、丰都县、酉阳土家族苗族自治县、开州区、城口县、秀山土家族苗族自治县、沙坪坝区、涪陵区、石柱土家族自治县、北碚区、江津区、江北区、九龙坡区、合川区、武隆区、铜梁区、黔江区、彭水苗族土家族自治县、梁平区、綦江区、垫江县、渝中区、潼南区、璧山区、南川区、长寿区)
成都市(简阳市、大邑县、金堂县、温江区、双流区、青羊区、新津区、都江堰市、武侯区、龙泉驿区、彭州市、锦江区、成华区、新都区、金牛区、蒲江县、郫都区、崇州市、青白江区、邛崃市)
日喀则市(定结县、吉隆县、谢通门县、萨迦县、亚东县、仲巴县、岗巴县、定日县、江孜县、康马县、白朗县、拉孜县、南木林县、昂仁县、桑珠孜区、仁布县、聂拉木县、萨嘎县)
铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)
台州市(温岭市、玉环市、仙居县、路桥区、天台县、三门县、椒江区、临海市、黄岩区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、布尔津县、富蕴县、福海县、青河县、哈巴河县、吉木乃县)
内江市(市中区、资中县、东兴区、隆昌市、威远县)
庆阳市(正宁县、西峰区、镇原县、环县、庆城县、华池县、宁县、合水县)
澳门特别行政区
河池市(罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、宜州区、天峨县、东兰县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、南丹县、都安瑶族自治县、金城江区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
六盘水市(钟山区、盘州市、六枝特区、水城区)
南充市(阆中市、营山县、嘉陵区、蓬安县、南部县、仪陇县、顺庆区、西充县、高坪区)
晋中市(太谷区、左权县、寿阳县、灵石县、和顺县、榆社县、介休市、榆次区、昔阳县、祁县、平遥县)
梅州市(大埔县、梅县区、梅江区、兴宁市、丰顺县、平远县、五华县、蕉岭县)
商洛市(洛南县、丹凤县、商州区、山阳县、镇安县、柞水县、商南县)
马鞍山市(雨山区、博望区、当涂县、含山县、花山区、和县)
葫芦岛市(绥中县、南票区、兴城市、建昌县、连山区、龙港区)
昌吉回族自治州(呼图壁县、玛纳斯县、阜康市、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、昌吉市)
达州市(万源市、渠县、大竹县、开江县、通川区、宣汉县、达川区)
咸宁市(赤壁市、咸安区、通城县、通山县、嘉鱼县、崇阳县)
安顺市(普定县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县)
阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)
兴安盟(阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、突泉县)
佛山市(三水区、南海区、高明区、顺德区、禅城区)
晋城市(陵川县、泽州县、沁水县、城区、高平市、阳城县)
菏泽市(东明县、巨野县、单县、郓城县、定陶区、鄄城县、牡丹区、曹县、成武县)
宣城市(宁国市、广德市、泾县、郎溪县、绩溪县、旌德县、宣州区)
宝鸡市(凤翔区、眉县、扶风县、陇县、麟游县、岐山县、金台区、陈仓区、渭滨区、凤县、千阳县、太白县)
大理白族自治州(永平县、南涧彝族自治县、大理市、漾濞彝族自治县、剑川县、弥渡县、洱源县、祥云县、云龙县、鹤庆县、宾川县、巍山彝族回族自治县)
孝感市(孝昌县、云梦县、安陆市、应城市、大悟县、汉川市、孝南区)
漯河市(召陵区、舞阳县、源汇区、临颍县、郾城区)
抚顺市(清原满族自治县、新宾满族自治县、新抚区、顺城区、抚顺县、望花区、东洲区)
枣庄市(山亭区、台儿庄区、市中区、薛城区、峄城区、滕州市)
绵阳市(江油市、北川羌族自治县、涪城区、盐亭县、三台县、游仙区、梓潼县、安州区、平武县)
铁岭市(铁岭县、银州区、西丰县、清河区、调兵山市、开原市、昌图县)
嘉兴市(嘉善县、平湖市、海宁市、秀洲区、海盐县、桐乡市、南湖区)
乌兰察布市(四子王旗、卓资县、集宁区、察哈尔右翼中旗、丰镇市、察哈尔右翼后旗、兴和县、化德县、商都县、察哈尔右翼前旗、凉城县)
长春市(公主岭市、宽城区、二道区、榆树市、南关区、绿园区、朝阳区、农安县、九台区、双阳区、德惠市)
包头市(东河区、九原区、石拐区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、土默特右旗、青山区、固阳县)
广元市(青川县、苍溪县、昭化区、剑阁县、朝天区、旺苍县、利州区)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、碾子山区、拜泉县、依安县、梅里斯达斡尔族区、泰来县、克山县、克东县、富裕县、讷河市、铁锋区、龙江县、甘南县、建华区、龙沙区、昂昂溪区)
柳州市(融安县、鹿寨县、柳江区、柳北区、三江侗族自治县、柳城县、融水苗族自治县、鱼峰区、城中区、柳南区)
吴忠市(利通区、同心县、盐池县、青铜峡市、红寺堡区)
桂林市(象山区、叠彩区、七星区、雁山区、龙胜各族自治县、灌阳县、荔浦市、秀峰区、平乐县、永福县、阳朔县、兴安县、全州县、资源县、临桂区、灵川县、恭城瑶族自治县)
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三明市(大田县、尤溪县、建宁县、宁化县、三元区、清流县、沙县区、永安市、明溪县、将乐县、泰宁县)
株洲市(天元区、渌口区、茶陵县、石峰区、芦淞区、攸县、炎陵县、荷塘区、醴陵市)
扬州市(广陵区、邗江区、仪征市、高邮市、江都区、宝应县)
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松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、乾安县、宁江区)
镇江市(润州区、扬中市、丹徒区、句容市、京口区、丹阳市)
吉林市(永吉县、磐石市、昌邑区、桦甸市、蛟河市、龙潭区、舒兰市、丰满区、船营区)
黑河市(嫩江市、北安市、爱辉区、逊克县、五大连池市、孙吴县)
广州市(越秀区、海珠区、增城区、黄埔区、花都区、荔湾区、南沙区、从化区、白云区、天河区、番禺区)
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鸡西市(恒山区、鸡冠区、城子河区、鸡东县、虎林市、麻山区、梨树区、滴道区、密山市)
绥化市(兰西县、海伦市、安达市、庆安县、明水县、绥棱县、肇东市、北林区、望奎县、青冈县)
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唐山市(开平区、路南区、曹妃甸区、滦南县、古冶区、迁安市、滦州市、丰润区、遵化市、丰南区、乐亭县、路北区、玉田县、迁西县)
鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、乌审旗、东胜区、达拉特旗、康巴什区、准格尔旗)
乐山市(沐川县、犍为县、峨眉山市、夹江县、马边彝族自治县、五通桥区、市中区、金口河区、井研县、峨边彝族自治县、沙湾区)
汕头市(金平区、潮南区、澄海区、潮阳区、龙湖区、南澳县、濠江区)
海口市(琼山区、秀英区、美兰区、龙华区)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、荔波县、贵定县、三都水族自治县、都匀市、平塘县、独山县、瓮安县、惠水县、福泉市、长顺县、龙里县)
聊城市(东昌府区、阳谷县、高唐县、莘县、冠县、临清市、茌平区、东阿县)
塔城地区(额敏县、托里县、裕民县、乌苏市、沙湾市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县)
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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。
新闻结尾
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