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深圳市(福田区、坪山区、龙华区、光明区、南山区、龙岗区、罗湖区、盐田区、宝安区)

安阳市(安阳县、汤阴县、林州市、龙安区、文峰区、殷都区、北关区、内黄县、滑县)

西藏自治区

黔南布依族苗族自治州(荔波县、罗甸县、平塘县、惠水县、龙里县、三都水族自治县、都匀市、贵定县、瓮安县、长顺县、福泉市、独山县)  西宁市(湟源县、城东区、城北区、大通回族土族自治县、城中区、城西区、湟中区)

汉中市(佛坪县、镇巴县、留坝县、西乡县、洋县、勉县、汉台区、南郑区、宁强县、略阳县、城固县)

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

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

鹤岗市(兴安区、向阳区、萝北县、兴山区、绥滨县、工农区、东山区、南山区)  许昌市(鄢陵县、魏都区、襄城县、禹州市、长葛市、建安区)

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

张家界市(慈利县、永定区、武陵源区、桑植县)

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

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

运城市(闻喜县、夏县、芮城县、万荣县、河津市、新绛县、永济市、绛县、盐湖区、临猗县、稷山县、垣曲县、平陆县)

朔州市(右玉县、怀仁市、朔城区、应县、平鲁区、山阴县)

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

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

十堰市(茅箭区、郧阳区、竹溪县、竹山县、房县、丹江口市、郧西县、张湾区)

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

鹤壁市(浚县、淇滨区、山城区、淇县、鹤山区)

商丘市(睢阳区、睢县、永城市、宁陵县、柘城县、夏邑县、梁园区、虞城县、民权县)

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

海南藏族自治州(贵南县、同德县、贵德县、兴海县、共和县)

平凉市(崆峒区、华亭市、灵台县、泾川县、崇信县、庄浪县、静宁县)

包头市(白云鄂博矿区、青山区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、九原区、土默特右旗、石拐区、东河区、昆都仑区)

驻马店市(正阳县、新蔡县、泌阳县、遂平县、西平县、驿城区、汝南县、确山县、平舆县、上蔡县)

湘西土家族苗族自治州(保靖县、泸溪县、花垣县、古丈县、吉首市、龙山县、永顺县、凤凰县)

儋州市

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鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

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

九江市(武宁县、湖口县、都昌县、彭泽县、德安县、共青城市、濂溪区、修水县、柴桑区、浔阳区、瑞昌市、永修县、庐山市)

阜阳市(颍州区、阜南县、颍上县、界首市、颍泉区、太和县、颍东区、临泉县)  成都市(都江堰市、金堂县、崇州市、温江区、双流区、锦江区、青羊区、成华区、金牛区、新都区、新津区、龙泉驿区、大邑县、郫都区、青白江区、邛崃市、彭州市、简阳市、武侯区、蒲江县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

宝鸡市(渭滨区、太白县、眉县、扶风县、千阳县、金台区、陇县、陈仓区、麟游县、岐山县、凤县、凤翔区)

天津市(河北区、宁河区、宝坻区、蓟州区、滨海新区、静海区、北辰区、红桥区、南开区、东丽区、和平区、津南区、武清区、河西区、河东区、西青区)黑河市(五大连池市、孙吴县、嫩江市、爱辉区、北安市、逊克县)

石家庄市(行唐县、赞皇县、元氏县、灵寿县、无极县、晋州市、裕华区、高邑县、藁城区、新乐市、长安区、鹿泉区、新华区、栾城区、桥西区、辛集市、赵县、井陉矿区、平山县、正定县、井陉县、深泽县)  徐州市(沛县、睢宁县、铜山区、鼓楼区、丰县、泉山区、邳州市、新沂市、云龙区、贾汪区)

佛山市(三水区、禅城区、顺德区、南海区、高明区)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

无锡市(惠山区、锡山区、江阴市、梁溪区、新吴区、宜兴市、滨湖区)南京市(秦淮区、雨花台区、玄武区、江宁区、建邺区、浦口区、鼓楼区、高淳区、栖霞区、溧水区、六合区)

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

防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)

贵港市(港南区、港北区、桂平市、平南县、覃塘区)

陇南市(成县、武都区、宕昌县、文县、两当县、徽县、礼县、西和县、康县)

兴安盟(扎赉特旗、突泉县、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗)

果洛藏族自治州(达日县、久治县、甘德县、班玛县、玛多县、玛沁县)

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

湖州市(长兴县、南浔区、吴兴区、德清县、安吉县)

泰州市(高港区、海陵区、靖江市、姜堰区、泰兴市、兴化市)

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

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

长春市(朝阳区、南关区、双阳区、榆树市、绿园区、农安县、九台区、二道区、公主岭市、宽城区、德惠市)

酒泉市(金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、肃州区)

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

　　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。