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孝感市(云梦县、汉川市、应城市、孝南区、大悟县、安陆市、孝昌县)

新疆维吾尔自治区

衡水市(安平县、枣强县、桃城区、深州市、饶阳县、阜城县、景县、故城县、武邑县、冀州区、武强县)

镇江市(句容市、京口区、丹阳市、丹徒区、扬中市、润州区)  苏州市(常熟市、昆山市、姑苏区、太仓市、张家港市、虎丘区、吴江区、吴中区、相城区)

阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)

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

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

丽水市(庆元县、青田县、云和县、松阳县、缙云县、景宁畲族自治县、莲都区、龙泉市、遂昌县)  河源市(龙川县、源城区、连平县、东源县、和平县、紫金县)

梧州市(藤县、蒙山县、龙圩区、苍梧县、长洲区、岑溪市、万秀区)

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

贵阳市(花溪区、息烽县、修文县、白云区、乌当区、观山湖区、开阳县、南明区、清镇市、云岩区)

太原市(古交市、清徐县、尖草坪区、小店区、阳曲县、杏花岭区、迎泽区、晋源区、娄烦县、万柏林区)

固原市(隆德县、泾源县、彭阳县、原州区、西吉县)

盐城市(射阳县、阜宁县、滨海县、响水县、盐都区、大丰区、亭湖区、东台市、建湖县)

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

聊城市(高唐县、茌平区、冠县、东昌府区、临清市、阳谷县、东阿县、莘县)

晋城市(城区、陵川县、泽州县、阳城县、沁水县、高平市)

凉山彝族自治州(越西县、雷波县、木里藏族自治县、布拖县、普格县、西昌市、宁南县、昭觉县、喜德县、美姑县、金阳县、盐源县、会东县、冕宁县、甘洛县、德昌县、会理市)

衢州市(江山市、衢江区、龙游县、开化县、柯城区、常山县)

洛阳市(洛龙区、嵩县、老城区、洛宁县、孟津区、瀍河回族区、伊川县、涧西区、宜阳县、西工区、偃师区、汝阳县、新安县、栾川县)

开封市(杞县、兰考县、通许县、顺河回族区、禹王台区、龙亭区、祥符区、尉氏县、鼓楼区)

铜陵市(枞阳县、义安区、郊区、铜官区)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、福泉市、平塘县、罗甸县、贵定县、三都水族自治县、荔波县、瓮安县、龙里县、长顺县、惠水县、独山县)

荆门市(掇刀区、京山市、东宝区、钟祥市、沙洋县)

朝阳市(龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、北票市、双塔区、凌源市、朝阳县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)

东营市(河口区、利津县、东营区、垦利区、广饶县)

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临沂市(兰山区、沂南县、沂水县、费县、临沭县、平邑县、郯城县、罗庄区、兰陵县、莒南县、蒙阴县、河东区)

乐山市(夹江县、沐川县、峨眉山市、井研县、犍为县、马边彝族自治县、金口河区、五通桥区、市中区、峨边彝族自治县、沙湾区)

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

林芝市(察隅县、米林市、工布江达县、朗县、巴宜区、波密县、墨脱县)  红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、泸西县、绿春县、元阳县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、个旧市、红河县、屏边苗族自治县、建水县、开远市、蒙自市)

甘南藏族自治州(合作市、迭部县、临潭县、夏河县、舟曲县、玛曲县、碌曲县、卓尼县)

惠州市(博罗县、惠城区、龙门县、惠阳区、惠东县)

内蒙古自治区本溪市(溪湖区、南芬区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、明山区、平山区)

唐山市(乐亭县、路北区、曹妃甸区、滦南县、玉田县、滦州市、迁西县、丰南区、迁安市、遵化市、丰润区、开平区、路南区、古冶区)  松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区、长岭县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

宣城市(宁国市、泾县、郎溪县、广德市、宣州区、旌德县、绩溪县)

玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、称多县、曲麻莱县、杂多县、玉树市)资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

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

曲靖市(师宗县、马龙区、陆良县、富源县、沾益区、麒麟区、会泽县、罗平县、宣威市)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)

菏泽市(定陶区、成武县、牡丹区、郓城县、鄄城县、曹县、单县、巨野县、东明县)

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

西安市(周至县、未央区、鄠邑区、长安区、莲湖区、雁塔区、临潼区、高陵区、蓝田县、阎良区、灞桥区、新城区、碑林区)

芜湖市(南陵县、湾沚区、无为市、鸠江区、繁昌区、镜湖区、弋江区)

黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县)

南宁市(兴宁区、青秀区、江南区、武鸣区、马山县、宾阳县、上林县、西乡塘区、横州市、良庆区、邕宁区、隆安县)

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

昌都市(察雅县、类乌齐县、卡若区、芒康县、八宿县、贡觉县、江达县、左贡县、丁青县、边坝县、洛隆县)

澳门特别行政区

白城市(通榆县、镇赉县、洮南市、大安市、洮北区)

德州市(齐河县、平原县、武城县、德城区、陵城区、夏津县、宁津县、庆云县、禹城市、乐陵市、临邑县)

邵阳市(城步苗族自治县、武冈市、新宁县、隆回县、邵东市、洞口县、新邵县、北塔区、大祥区、绥宁县、双清区、邵阳县)

　　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。