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宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿城区、宿豫区、泗阳县)

榆林市(靖边县、榆阳区、米脂县、绥德县、子洲县、神木市、定边县、佳县、府谷县、吴堡县、横山区、清涧县)

张掖市(甘州区、山丹县、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县)

宜春市(上高县、铜鼓县、高安市、万载县、丰城市、靖安县、袁州区、奉新县、樟树市、宜丰县)  朔州市(怀仁市、山阴县、右玉县、平鲁区、应县、朔城区)

丹东市(振安区、凤城市、宽甸满族自治县、东港市、元宝区、振兴区)

景德镇市(珠山区、乐平市、昌江区、浮梁县)

宿州市(萧县、砀山县、埇桥区、泗县、灵璧县)

滨州市(滨城区、惠民县、邹平市、阳信县、博兴县、沾化区、无棣县)  南通市(海门区、启东市、通州区、如皋市、如东县、崇川区、海安市)

锦州市(凌河区、凌海市、义县、黑山县、北镇市、太和区、古塔区)

青岛市(胶州市、崂山区、市北区、李沧区、平度市、即墨区、城阳区、黄岛区、莱西市、市南区)

平凉市(灵台县、崇信县、崆峒区、静宁县、庄浪县、泾川县、华亭市)

株洲市(芦淞区、炎陵县、攸县、醴陵市、渌口区、石峰区、荷塘区、天元区、茶陵县)

南京市(鼓楼区、玄武区、秦淮区、江宁区、雨花台区、建邺区、六合区、高淳区、栖霞区、溧水区、浦口区)

果洛藏族自治州(久治县、班玛县、玛沁县、甘德县、玛多县、达日县)

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

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

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

临夏回族自治州(临夏县、和政县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、广河县、永靖县、临夏市)

合肥市(肥西县、蜀山区、包河区、巢湖市、庐阳区、肥东县、瑶海区、长丰县、庐江县)

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

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

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

铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)

温州市(鹿城区、平阳县、乐清市、文成县、苍南县、龙港市、龙湾区、瑞安市、瓯海区、泰顺县、洞头区、永嘉县)

晋中市(介休市、榆次区、平遥县、和顺县、左权县、昔阳县、祁县、榆社县、灵石县、太谷区、寿阳县)

吉安市(泰和县、永丰县、永新县、吉安县、峡江县、吉水县、新干县、青原区、万安县、遂川县、井冈山市、吉州区、安福县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区)

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

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

信阳市(商城县、固始县、淮滨县、光山县、平桥区、罗山县、新县、息县、潢川县、浉河区)

淄博市(临淄区、高青县、博山区、张店区、周村区、桓台县、淄川区、沂源县)  遵义市(余庆县、桐梓县、习水县、播州区、仁怀市、赤水市、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、湄潭县、汇川区、正安县、红花岗区、道真仡佬族苗族自治县)

无锡市(江阴市、滨湖区、锡山区、惠山区、宜兴市、新吴区、梁溪区)

咸宁市(赤壁市、崇阳县、通山县、通城县、咸安区、嘉鱼县)

莆田市(涵江区、荔城区、城厢区、仙游县、秀屿区)徐州市(云龙区、鼓楼区、贾汪区、丰县、沛县、邳州市、铜山区、睢宁县、泉山区、新沂市)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)  淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)

铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

白银市(景泰县、靖远县、平川区、白银区、会宁县)

拉萨市(城关区、墨竹工卡县、堆龙德庆区、达孜区、尼木县、曲水县、当雄县、林周县)黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、都匀市、贵定县、独山县、福泉市、瓮安县、荔波县、惠水县、平塘县、罗甸县、龙里县、长顺县)

阜新市(清河门区、太平区、新邱区、细河区、阜新蒙古族自治县、彰武县、海州区)

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

鹤岗市(东山区、兴安区、绥滨县、向阳区、南山区、兴山区、萝北县、工农区)

五指山市(乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、文昌市、琼海市、临高县、陵水黎族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、定安县、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、万宁市、东方市)

郴州市(嘉禾县、桂阳县、资兴市、桂东县、苏仙区、临武县、北湖区、汝城县、宜章县、安仁县、永兴县)

黄山市(屯溪区、歙县、徽州区、黟县、休宁县、黄山区、祁门县)

内江市(东兴区、威远县、隆昌市、资中县、市中区)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、共和县、同德县、兴海县)

桂林市(灵川县、临桂区、七星区、资源县、永福县、叠彩区、兴安县、平乐县、恭城瑶族自治县、秀峰区、阳朔县、雁山区、全州县、灌阳县、象山区、龙胜各族自治县、荔浦市)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

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

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

松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、宁江区)

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

濮阳市(华龙区、台前县、濮阳县、范县、清丰县、南乐县)

福州市(永泰县、福清市、仓山区、罗源县、闽清县、马尾区、鼓楼区、连江县、台江区、平潭县、闽侯县、长乐区、晋安区)

　　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。