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铜仁市(沿河土家族自治县、江口县、万山区、玉屏侗族自治县、思南县、石阡县、碧江区、松桃苗族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县)

景德镇市(珠山区、乐平市、昌江区、浮梁县)

常州市(天宁区、溧阳市、新北区、武进区、钟楼区、金坛区)

清远市(佛冈县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、连州市、英德市、清城区、连南瑶族自治县、清新区)  伊犁哈萨克自治州(伊宁市、伊宁县、奎屯市、新源县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、尼勒克县、巩留县、霍城县、昭苏县)

焦作市(中站区、解放区、山阳区、温县、马村区、沁阳市、修武县、武陟县、博爱县、孟州市)

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

嘉兴市(秀洲区、平湖市、南湖区、海盐县、桐乡市、嘉善县、海宁市)

哈尔滨市(平房区、道外区、香坊区、依兰县、呼兰区、宾县、方正县、通河县、延寿县、松北区、巴彦县、木兰县、阿城区、南岗区、尚志市、双城区、道里区、五常市)  滨州市(邹平市、惠民县、无棣县、沾化区、阳信县、博兴县、滨城区)

鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、康巴什区、杭锦旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、达拉特旗、准格尔旗、东胜区、乌审旗)

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

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

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

惠州市(惠阳区、惠东县、博罗县、惠城区、龙门县)

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

忻州市(保德县、静乐县、宁武县、繁峙县、定襄县、五台县、五寨县、原平市、偏关县、神池县、岢岚县、代县、河曲县、忻府区)

六安市(裕安区、舒城县、霍山县、金安区、金寨县、霍邱县、叶集区)

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、松山区、敖汉旗、巴林左旗、巴林右旗、红山区、翁牛特旗、克什克腾旗、宁城县、林西县、喀喇沁旗、元宝山区)

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

江门市(新会区、台山市、蓬江区、恩平市、江海区、鹤山市、开平市)

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

澳门特别行政区

呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、海拉尔区、新巴尔虎右旗、牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、根河市、满洲里市、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、阿荣旗、新巴尔虎左旗、额尔古纳市)

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

枣庄市(薛城区、台儿庄区、峄城区、山亭区、市中区、滕州市)

宿迁市(宿城区、泗阳县、泗洪县、宿豫区、沭阳县)

齐齐哈尔市(依安县、龙江县、泰来县、建华区、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、克东县、富裕县、龙沙区、拜泉县、昂昂溪区、铁锋区、克山县、讷河市、甘南县、富拉尔基区)

朔州市(朔城区、山阴县、平鲁区、怀仁市、右玉县、应县)

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

鸡西市(恒山区、密山市、虎林市、鸡东县、梨树区、滴道区、麻山区、城子河区、鸡冠区)

金昌市(永昌县、金川区)

榆林市(神木市、靖边县、横山区、吴堡县、定边县、绥德县、府谷县、佳县、榆阳区、米脂县、子洲县、清涧县)  鞍山市(千山区、立山区、铁东区、台安县、铁西区、岫岩满族自治县、海城市)

十堰市(茅箭区、郧西县、张湾区、丹江口市、郧阳区、房县、竹溪县、竹山县)

东莞市

莆田市(荔城区、秀屿区、城厢区、涵江区、仙游县)广安市(武胜县、华蓥市、广安区、前锋区、邻水县、岳池县)

山南市(琼结县、贡嘎县、隆子县、错那市、洛扎县、乃东区、扎囊县、曲松县、桑日县、措美县、加查县、浪卡子县)  钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)

铁岭市(昌图县、铁岭县、调兵山市、银州区、清河区、开原市、西丰县)

运城市(临猗县、芮城县、万荣县、绛县、新绛县、永济市、夏县、闻喜县、河津市、盐湖区、平陆县、稷山县、垣曲县)

阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、理县、汶川县、壤塘县、红原县、阿坝县、金川县、马尔康市、若尔盖县、黑水县、茂县、小金县、松潘县)百色市(那坡县、田林县、隆林各族自治县、德保县、凌云县、靖西市、田东县、西林县、田阳区、右江区、乐业县、平果市)

本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、平山区、溪湖区、明山区)

上海市(静安区、嘉定区、浦东新区、宝山区、杨浦区、黄浦区、奉贤区、青浦区、徐汇区、金山区、闵行区、虹口区、崇明区、长宁区、松江区、普陀区)

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

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

河源市(和平县、源城区、东源县、紫金县、龙川县、连平县)

威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)

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

荆门市(沙洋县、东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市)

三门峡市(渑池县、卢氏县、灵宝市、义马市、陕州区、湖滨区)

南阳市(镇平县、新野县、淅川县、桐柏县、南召县、唐河县、社旗县、邓州市、宛城区、内乡县、方城县、卧龙区、西峡县)

石家庄市(晋州市、辛集市、桥西区、新华区、灵寿县、元氏县、鹿泉区、高邑县、长安区、正定县、栾城区、赞皇县、无极县、赵县、井陉县、井陉矿区、裕华区、行唐县、藁城区、平山县、新乐市、深泽县)

通化市(二道江区、东昌区、柳河县、梅河口市、通化县、辉南县、集安市)

赣州市(兴国县、石城县、会昌县、章贡区、赣县区、上犹县、大余县、崇义县、宁都县、于都县、南康区、信丰县、全南县、安远县、定南县、龙南市、寻乌县、瑞金市)

果洛藏族自治州(达日县、甘德县、玛多县、久治县、玛沁县、班玛县)

陇南市(两当县、徽县、康县、文县、成县、宕昌县、武都区、西和县、礼县)

南通市(崇川区、如皋市、如东县、通州区、启东市、海安市、海门区)

　　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。