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

岳阳市(平江县、岳阳县、华容县、君山区、湘阴县、岳阳楼区、汨罗市、临湘市、云溪区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

镇江市(润州区、丹阳市、扬中市、句容市、丹徒区、京口区)  德阳市(广汉市、中江县、旌阳区、绵竹市、罗江区、什邡市)

中山市

内江市(威远县、市中区、隆昌市、资中县、东兴区)

抚州市(南城县、广昌县、金溪县、崇仁县、东乡区、宜黄县、黎川县、资溪县、乐安县、临川区、南丰县)海南藏族自治州(同德县、贵南县、贵德县、兴海县、共和县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)  凉山彝族自治州(西昌市、昭觉县、布拖县、美姑县、甘洛县、金阳县、会东县、越西县、木里藏族自治县、宁南县、雷波县、德昌县、喜德县、盐源县、冕宁县、会理市、普格县)

宁波市(北仑区、象山县、镇海区、慈溪市、鄞州区、余姚市、奉化区、江北区、宁海县、海曙区)

东莞市

杭州市(西湖区、钱塘区、建德市、余杭区、临安区、滨江区、萧山区、淳安县、临平区、桐庐县、拱墅区、富阳区、上城区)

平顶山市(卫东区、郏县、叶县、汝州市、鲁山县、宝丰县、舞钢市、湛河区、石龙区、新华区)

张掖市(高台县、临泽县、民乐县、甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县)

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

黄石市(下陆区、阳新县、铁山区、大冶市、黄石港区、西塞山区)

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

北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)

营口市(盖州市、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市、老边区、站前区)

邯郸市(涉县、肥乡区、成安县、邱县、峰峰矿区、磁县、邯山区、魏县、馆陶县、鸡泽县、广平县、大名县、曲周县、复兴区、永年区、临漳县、丛台区、武安市)

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

厦门市(翔安区、海沧区、集美区、同安区、思明区、湖里区)

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

淄博市(高青县、临淄区、沂源县、张店区、博山区、周村区、淄川区、桓台县)

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

咸阳市(杨陵区、武功县、永寿县、长武县、彬州市、泾阳县、秦都区、礼泉县、兴平市、乾县、旬邑县、渭城区、三原县、淳化县)

汕头市(澄海区、金平区、潮阳区、濠江区、龙湖区、南澳县、潮南区)

阿克苏地区(拜城县、乌什县、柯坪县、新和县、温宿县、库车市、阿克苏市、阿瓦提县、沙雅县)

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白银市(靖远县、景泰县、平川区、会宁县、白银区)

滨州市(滨城区、阳信县、惠民县、无棣县、博兴县、邹平市、沾化区)

安康市(岚皋县、镇坪县、石泉县、汉滨区、白河县、旬阳市、汉阴县、宁陕县、平利县、紫阳县)

天津市(和平区、河东区、红桥区、静海区、南开区、西青区、津南区、东丽区、河西区、滨海新区、河北区、武清区、宝坻区、宁河区、北辰区、蓟州区)  红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、弥勒市、元阳县、屏边苗族自治县、泸西县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、绿春县、石屏县、建水县、红河县、个旧市)

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

喀什地区(叶城县、英吉沙县、疏勒县、疏附县、巴楚县、泽普县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、岳普湖县、喀什市、伽师县)

西藏自治区齐齐哈尔市(碾子山区、克东县、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、克山县、昂昂溪区、泰来县、龙江县、铁锋区、拜泉县、讷河市、龙沙区、富裕县、依安县、甘南县、建华区)

温州市(平阳县、乐清市、龙港市、龙湾区、永嘉县、洞头区、泰顺县、苍南县、瑞安市、鹿城区、文成县、瓯海区)  成都市(蒲江县、温江区、邛崃市、武侯区、金堂县、金牛区、青羊区、青白江区、崇州市、新都区、锦江区、龙泉驿区、新津区、都江堰市、彭州市、简阳市、郫都区、双流区、大邑县、成华区)

宿州市(砀山县、萧县、埇桥区、灵璧县、泗县)

海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

商丘市(柘城县、虞城县、睢县、宁陵县、睢阳区、夏邑县、梁园区、永城市、民权县)宣城市(广德市、旌德县、宣州区、绩溪县、泾县、郎溪县、宁国市)

石家庄市(赵县、深泽县、灵寿县、新华区、平山县、裕华区、无极县、行唐县、桥西区、井陉矿区、正定县、高邑县、栾城区、藁城区、鹿泉区、长安区、井陉县、赞皇县、晋州市、新乐市、辛集市、元氏县)

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

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

巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、焉耆回族自治县、博湖县、若羌县、且末县、和硕县、尉犁县、库尔勒市、和静县)

娄底市(双峰县、冷水江市、娄星区、新化县、涟源市)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

林芝市(墨脱县、米林市、察隅县、朗县、工布江达县、波密县、巴宜区)

聊城市(阳谷县、高唐县、东阿县、莘县、东昌府区、茌平区、冠县、临清市)

嘉峪关市

重庆市(梁平区、城口县、荣昌区、黔江区、石柱土家族自治县、合川区、铜梁区、万州区、秀山土家族苗族自治县、璧山区、巴南区、云阳县、渝北区、大渡口区、渝中区、酉阳土家族苗族自治县、忠县、开州区、涪陵区、丰都县、巫溪县、南川区、九龙坡区、北碚区、沙坪坝区、潼南区、巫山县、江北区、武隆区、綦江区、江津区、长寿区、彭水苗族土家族自治县、永川区、垫江县、大足区、奉节县、南岸区)

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

肇庆市(端州区、怀集县、高要区、德庆县、广宁县、封开县、鼎湖区、四会市)

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

渭南市(潼关县、大荔县、华阴市、澄城县、白水县、蒲城县、华州区、临渭区、富平县、韩城市、合阳县)

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

河源市(源城区、龙川县、和平县、紫金县、连平县、东源县)

　　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。