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

攀枝花市(盐边县、米易县、东区、仁和区、西区)

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

五指山市(乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、东方市、临高县、屯昌县、万宁市、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、定安县、陵水黎族自治县、澄迈县、文昌市、保亭黎族苗族自治县、琼海市)  咸阳市(渭城区、长武县、兴平市、泾阳县、淳化县、乾县、武功县、杨陵区、彬州市、永寿县、三原县、秦都区、旬邑县、礼泉县)

汕尾市(城区、陆丰市、海丰县、陆河县)

绍兴市(越城区、新昌县、上虞区、嵊州市、柯桥区、诸暨市)

河池市(罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、凤山县、东兰县、南丹县、大化瑶族自治县、金城江区、环江毛南族自治县、天峨县、巴马瑶族自治县、宜州区)

石家庄市(鹿泉区、辛集市、桥西区、新华区、平山县、井陉县、井陉矿区、灵寿县、栾城区、新乐市、正定县、无极县、裕华区、藁城区、高邑县、元氏县、晋州市、深泽县、行唐县、长安区、赵县、赞皇县)  青岛市(市南区、平度市、即墨区、李沧区、城阳区、莱西市、胶州市、黄岛区、崂山区、市北区)

来宾市(合山市、兴宾区、武宣县、忻城县、象州县、金秀瑶族自治县)

牡丹江市(绥芬河市、宁安市、林口县、海林市、东宁市、东安区、西安区、爱民区、穆棱市、阳明区)

常州市(溧阳市、武进区、金坛区、天宁区、钟楼区、新北区)

宁夏回族自治区

三门峡市(卢氏县、湖滨区、陕州区、渑池县、灵宝市、义马市)

大理白族自治州(祥云县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、剑川县、洱源县、巍山彝族回族自治县、永平县、弥渡县、云龙县、南涧彝族自治县、宾川县、大理市)

衢州市(柯城区、衢江区、开化县、龙游县、江山市、常山县)

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

湘潭市(岳塘区、湘潭县、湘乡市、雨湖区、韶山市)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、磴口县、临河区、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、五原县)

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

沧州市(运河区、河间市、盐山县、任丘市、青县、东光县、吴桥县、献县、沧县、泊头市、南皮县、孟村回族自治县、黄骅市、肃宁县、海兴县、新华区)

苏州市(相城区、常熟市、虎丘区、吴中区、吴江区、昆山市、张家港市、姑苏区、太仓市)

漳州市(龙文区、云霄县、东山县、诏安县、华安县、平和县、长泰区、芗城区、龙海区、漳浦县、南靖县)

景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)

香港特别行政区

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

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

三明市(泰宁县、尤溪县、大田县、沙县区、清流县、三元区、建宁县、永安市、宁化县、将乐县、明溪县)

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

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

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

新余市(渝水区、分宜县)  白城市(通榆县、洮南市、洮北区、镇赉县、大安市)

梅州市(蕉岭县、兴宁市、平远县、梅县区、丰顺县、梅江区、五华县、大埔县)

新疆维吾尔自治区

聊城市(东阿县、茌平区、东昌府区、冠县、莘县、高唐县、阳谷县、临清市)怀化市(靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、洪江市、溆浦县、沅陵县、通道侗族自治县、中方县、辰溪县、会同县、芷江侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县)

渭南市(韩城市、临渭区、大荔县、白水县、蒲城县、富平县、潼关县、华阴市、华州区、合阳县、澄城县)  绵阳市(盐亭县、平武县、安州区、游仙区、涪城区、江油市、梓潼县、北川羌族自治县、三台县)

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

呼和浩特市(赛罕区、和林格尔县、武川县、回民区、清水河县、土默特左旗、托克托县、玉泉区、新城区)

丽水市(莲都区、青田县、庆元县、云和县、缙云县、景宁畲族自治县、遂昌县、龙泉市、松阳县)晋城市(沁水县、城区、高平市、泽州县、阳城县、陵川县)

佳木斯市(富锦市、前进区、郊区、桦川县、桦南县、抚远市、同江市、汤原县、东风区、向阳区)

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

徐州市(丰县、鼓楼区、云龙区、新沂市、睢宁县、邳州市、铜山区、沛县、贾汪区、泉山区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

湛江市(麻章区、霞山区、坡头区、雷州市、廉江市、吴川市、徐闻县、遂溪县、赤坎区)

茂名市(信宜市、化州市、茂南区、高州市、电白区)

大连市(甘井子区、西岗区、普兰店区、金州区、中山区、旅顺口区、庄河市、瓦房店市、长海县、沙河口区)

阿里地区(噶尔县、革吉县、措勤县、札达县、普兰县、改则县、日土县)

滨州市(沾化区、邹平市、无棣县、惠民县、阳信县、博兴县、滨城区)

亳州市(蒙城县、谯城区、涡阳县、利辛县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、梁河县、瑞丽市、芒市、盈江县)

张家口市(沽源县、宣化区、阳原县、张北县、怀来县、万全区、涿鹿县、赤城县、桥东区、下花园区、桥西区、康保县、尚义县、怀安县、蔚县、崇礼区)

内江市(东兴区、市中区、隆昌市、威远县、资中县)

芜湖市(镜湖区、南陵县、无为市、湾沚区、繁昌区、鸠江区、弋江区)

濮阳市(台前县、清丰县、范县、华龙区、濮阳县、南乐县)

枣庄市(滕州市、市中区、薛城区、山亭区、峄城区、台儿庄区)

　　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。