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黑河市(北安市、逊克县、孙吴县、嫩江市、爱辉区、五大连池市)

广州市(从化区、增城区、花都区、越秀区、荔湾区、白云区、番禺区、天河区、海珠区、南沙区、黄埔区)

十堰市(茅箭区、张湾区、郧西县、竹溪县、竹山县、丹江口市、郧阳区、房县)

陇南市(成县、两当县、康县、礼县、文县、武都区、徽县、宕昌县、西和县)  鹤壁市(鹤山区、淇滨区、淇县、山城区、浚县)

铁岭市(银州区、调兵山市、昌图县、铁岭县、清河区、西丰县、开原市)

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

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)徐州市(鼓楼区、贾汪区、邳州市、云龙区、睢宁县、铜山区、丰县、泉山区、新沂市、沛县)

银川市(金凤区、兴庆区、贺兰县、永宁县、西夏区、灵武市)  荆门市(掇刀区、东宝区、沙洋县、京山市、钟祥市)

茂名市(化州市、电白区、信宜市、高州市、茂南区)

娄底市(涟源市、新化县、娄星区、冷水江市、双峰县)

六盘水市(水城区、盘州市、六枝特区、钟山区)

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

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

丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县)

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

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

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

来宾市(象州县、合山市、兴宾区、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县)

怀化市(溆浦县、会同县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、鹤城区、洪江市、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、中方县、沅陵县)

镇江市(丹阳市、京口区、句容市、扬中市、丹徒区、润州区)

大同市(左云县、阳高县、灵丘县、云冈区、广灵县、新荣区、天镇县、云州区、浑源县、平城区)

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

平凉市(崇信县、华亭市、庄浪县、泾川县、静宁县、灵台县、崆峒区)

随州市(随县、广水市、曾都区)

舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)

绍兴市(上虞区、柯桥区、诸暨市、嵊州市、越城区、新昌县)

无锡市(惠山区、滨湖区、梁溪区、新吴区、宜兴市、江阴市、锡山区)

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

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

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

湖州市(吴兴区、长兴县、南浔区、德清县、安吉县)  扬州市(仪征市、广陵区、邗江区、高邮市、宝应县、江都区)

普洱市(景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县)

淮安市(金湖县、涟水县、淮安区、盱眙县、清江浦区、洪泽区、淮阴区)

张家界市(慈利县、桑植县、武陵源区、永定区)楚雄彝族自治州(禄丰市、楚雄市、元谋县、双柏县、大姚县、牟定县、永仁县、武定县、姚安县、南华县)

临沧市(沧源佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、凤庆县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、云县)  太原市(清徐县、晋源区、尖草坪区、娄烦县、阳曲县、迎泽区、古交市、小店区、万柏林区、杏花岭区)

张掖市(高台县、肃南裕固族自治县、民乐县、山丹县、甘州区、临泽县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

曲靖市(师宗县、马龙区、麒麟区、宣威市、陆良县、富源县、沾益区、会泽县、罗平县)香港特别行政区

绥化市(北林区、兰西县、庆安县、肇东市、海伦市、明水县、安达市、青冈县、绥棱县、望奎县)

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

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

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

云浮市(新兴县、郁南县、云安区、云城区、罗定市)

玉树藏族自治州(杂多县、治多县、曲麻莱县、玉树市、称多县、囊谦县)

汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)

嘉兴市(嘉善县、南湖区、桐乡市、秀洲区、平湖市、海宁市、海盐县)

聊城市(东阿县、高唐县、阳谷县、临清市、东昌府区、茌平区、莘县、冠县)

兰州市(城关区、西固区、红古区、安宁区、皋兰县、永登县、七里河区、榆中县)

三门峡市(灵宝市、卢氏县、湖滨区、义马市、陕州区、渑池县)

秦皇岛市(抚宁区、青龙满族自治县、山海关区、海港区、昌黎县、北戴河区、卢龙县)

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

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

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

咸宁市(通城县、咸安区、嘉鱼县、赤壁市、崇阳县、通山县)

　　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。