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全国服务区域：
嘉兴市(秀洲区、桐乡市、平湖市、海宁市、南湖区、海盐县、嘉善县)
辽阳市(文圣区、辽阳县、白塔区、灯塔市、宏伟区、弓长岭区、太子河区)
呼和浩特市(托克托县、玉泉区、赛罕区、清水河县、武川县、回民区、新城区、和林格尔县、土默特左旗)
平凉市(静宁县、崆峒区、泾川县、庄浪县、崇信县、灵台县、华亭市)
南阳市(唐河县、桐柏县、内乡县、淅川县、新野县、卧龙区、镇平县、社旗县、邓州市、南召县、宛城区、西峡县、方城县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、青河县、哈巴河县、福海县、布尔津县、吉木乃县)
聊城市(茌平区、东昌府区、冠县、阳谷县、东阿县、莘县、临清市、高唐县)
丽江市(古城区、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)
德阳市(广汉市、中江县、罗江区、绵竹市、旌阳区、什邡市)
黄石市(大冶市、铁山区、黄石港区、西塞山区、阳新县、下陆区)
武汉市(硚口区、江岸区、黄陂区、东西湖区、新洲区、江夏区、蔡甸区、洪山区、汉南区、汉阳区、江汉区、武昌区、青山区)
淮南市(八公山区、凤台县、谢家集区、潘集区、大通区、田家庵区、寿县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
贵阳市(观山湖区、乌当区、息烽县、白云区、清镇市、花溪区、修文县、云岩区、南明区、开阳县)
山南市(扎囊县、加查县、桑日县、曲松县、洛扎县、错那市、贡嘎县、措美县、琼结县、浪卡子县、乃东区、隆子县)
南通市(海安市、海门区、如东县、如皋市、崇川区、启东市、通州区)
焦作市(武陟县、孟州市、温县、沁阳市、中站区、山阳区、解放区、修武县、马村区、博爱县)
牡丹江市(爱民区、东安区、东宁市、西安区、海林市、绥芬河市、宁安市、阳明区、穆棱市、林口县)
漳州市(诏安县、漳浦县、长泰区、华安县、龙海区、东山县、南靖县、平和县、云霄县、龙文区、芗城区)
濮阳市(清丰县、范县、濮阳县、华龙区、南乐县、台前县)
新乡市(凤泉区、牧野区、辉县市、延津县、长垣市、红旗区、卫辉市、获嘉县、卫滨区、原阳县、新乡县、封丘县)
清远市(阳山县、英德市、清城区、连州市、连南瑶族自治县、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、清新区)
榆林市(吴堡县、佳县、神木市、府谷县、榆阳区、定边县、绥德县、靖边县、子洲县、米脂县、清涧县、横山区)
伊春市(金林区、嘉荫县、大箐山县、南岔县、友好区、丰林县、汤旺县、伊美区、铁力市、乌翠区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、乾安县、扶余市、宁江区)
惠州市(博罗县、惠城区、惠阳区、龙门县、惠东县)
益阳市(安化县、南县、资阳区、沅江市、赫山区、桃江县)
双鸭山市(宝清县、四方台区、岭东区、友谊县、饶河县、集贤县、宝山区、尖山区)
汉中市(汉台区、佛坪县、留坝县、宁强县、洋县、镇巴县、城固县、略阳县、南郑区、西乡县、勉县)
肇庆市(广宁县、端州区、鼎湖区、德庆县、封开县、高要区、四会市、怀集县)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
定西市(渭源县、安定区、岷县、漳县、陇西县、临洮县、通渭县)
随州市(随县、曾都区、广水市)
宝鸡市(陇县、扶风县、岐山县、眉县、千阳县、麟游县、陈仓区、渭滨区、金台区、太白县、凤翔区、凤县)
日喀则市(谢通门县、白朗县、桑珠孜区、岗巴县、亚东县、仲巴县、萨迦县、萨嘎县、拉孜县、南木林县、昂仁县、江孜县、聂拉木县、仁布县、康马县、吉隆县、定结县、定日县)
汕头市(龙湖区、潮南区、潮阳区、濠江区、澄海区、南澳县、金平区)
邵阳市(隆回县、邵阳县、新邵县、北塔区、武冈市、城步苗族自治县、邵东市、洞口县、新宁县、绥宁县、大祥区、双清区)
太原市(杏花岭区、迎泽区、阳曲县、娄烦县、尖草坪区、清徐县、万柏林区、晋源区、古交市、小店区)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁县、霍城县、新源县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、昭苏县、奎屯市、伊宁市、尼勒克县、巩留县)
廊坊市(大城县、广阳区、安次区、三河市、大厂回族自治县、香河县、固安县、永清县、文安县、霸州市)
白山市(靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、抚松县)
庆阳市(合水县、庆城县、镇原县、环县、华池县、西峰区、正宁县、宁县)
楚雄彝族自治州(大姚县、楚雄市、姚安县、禄丰市、武定县、牟定县、永仁县、双柏县、南华县、元谋县)
郑州市(新郑市、巩义市、中原区、金水区、二七区、登封市、上街区、管城回族区、中牟县、惠济区、新密市、荥阳市)
银川市(永宁县、西夏区、灵武市、兴庆区、贺兰县、金凤区)
湘西土家族苗族自治州(龙山县、吉首市、永顺县、花垣县、凤凰县、泸溪县、保靖县、古丈县)
延安市(宜川县、延长县、子长市、宝塔区、黄陵县、志丹县、吴起县、黄龙县、延川县、富县、甘泉县、安塞区、洛川县)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
三亚市(吉阳区、海棠区、天涯区、崖州区)
雅安市(宝兴县、天全县、名山区、雨城区、石棉县、芦山县、汉源县、荥经县)
邢台市(清河县、平乡县、南和区、内丘县、宁晋县、新河县、襄都区、隆尧县、巨鹿县、信都区、广宗县、沙河市、临城县、南宫市、威县、任泽区、临西县、柏乡县)
长沙市(雨花区、开福区、岳麓区、长沙县、浏阳市、宁乡市、芙蓉区、望城区、天心区)
石家庄市(藁城区、灵寿县、行唐县、辛集市、桥西区、鹿泉区、井陉县、深泽县、正定县、晋州市、裕华区、平山县、井陉矿区、新华区、无极县、元氏县、长安区、新乐市、栾城区、赞皇县、赵县、高邑县)
宜春市(宜丰县、袁州区、高安市、靖安县、万载县、铜鼓县、上高县、丰城市、樟树市、奉新县)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、新市区、乌鲁木齐县、头屯河区、天山区、水磨沟区、米东区、达坂城区)
恩施土家族苗族自治州(利川市、建始县、咸丰县、来凤县、恩施市、鹤峰县、宣恩县、巴东县)
凉山彝族自治州(盐源县、普格县、冕宁县、德昌县、布拖县、越西县、会东县、木里藏族自治县、甘洛县、喜德县、西昌市、美姑县、昭觉县、会理市、雷波县、宁南县、金阳县)
镇江市(扬中市、丹阳市、润州区、丹徒区、京口区、句容市)
普洱市(澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县)
舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)
渭南市(合阳县、大荔县、华州区、潼关县、富平县、白水县、临渭区、澄城县、蒲城县、韩城市、华阴市)
朔州市(应县、平鲁区、山阴县、朔城区、怀仁市、右玉县)
潍坊市(坊子区、安丘市、寿光市、高密市、寒亭区、青州市、奎文区、昌邑市、临朐县、潍城区、昌乐县、诸城市)
威海市(环翠区、文登区、荣成市、乳山市)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
天水市(秦州区、武山县、秦安县、清水县、张家川回族自治县、甘谷县、麦积区)
大同市(新荣区、浑源县、云州区、阳高县、平城区、云冈区、广灵县、左云县、天镇县、灵丘县)
菏泽市(成武县、单县、牡丹区、巨野县、郓城县、定陶区、曹县、鄄城县、东明县)
济南市(历城区、槐荫区、商河县、天桥区、钢城区、历下区、章丘区、济阳区、市中区、莱芜区、平阴县、长清区)
绵阳市(平武县、江油市、北川羌族自治县、盐亭县、三台县、梓潼县、安州区、游仙区、涪城区)
沈阳市(辽中区、和平区、新民市、大东区、铁西区、康平县、苏家屯区、皇姑区、法库县、于洪区、浑南区、沈北新区、沈河区)
攀枝花市(西区、仁和区、米易县、东区、盐边县)
泰州市(姜堰区、靖江市、泰兴市、兴化市、高港区、海陵区)
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鞍山市(铁西区、千山区、海城市、铁东区、岫岩满族自治县、台安县、立山区)
保山市(龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县、施甸县)
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济源市
安阳市(文峰区、林州市、滑县、汤阴县、北关区、龙安区、安阳县、殷都区、内黄县)
海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)
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甘孜藏族自治州(道孚县、石渠县、白玉县、乡城县、德格县、泸定县、丹巴县、新龙县、色达县、九龙县、炉霍县、理塘县、甘孜县、雅江县、巴塘县、康定市、得荣县、稻城县)
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眉山市(东坡区、仁寿县、彭山区、洪雅县、青神县、丹棱县)
临沂市(兰陵县、郯城县、蒙阴县、沂水县、兰山区、临沭县、莒南县、费县、罗庄区、平邑县、沂南县、河东区)
丽水市(遂昌县、松阳县、庆元县、龙泉市、缙云县、云和县、景宁畲族自治县、莲都区、青田县)
常德市(津市市、石门县、临澧县、汉寿县、澧县、武陵区、桃源县、安乡县、鼎城区)
和田地区(和田县、和田市、墨玉县、于田县、策勒县、洛浦县、皮山县、民丰县)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、惠水县、平塘县、龙里县、三都水族自治县、罗甸县、福泉市、瓮安县、长顺县、贵定县、独山县、都匀市)
五指山市(万宁市、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、定安县、琼海市、东方市、乐东黎族自治县、屯昌县、白沙黎族自治县、澄迈县、临高县、文昌市、保亭黎族苗族自治县)
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昌都市(丁青县、边坝县、卡若区、贡觉县、类乌齐县、八宿县、察雅县、洛隆县、江达县、左贡县、芒康县)
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海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、茫崖市、格尔木市、天峻县、都兰县)
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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。
新闻结尾
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