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

上饶市(德兴市、玉山县、余干县、横峰县、鄱阳县、铅山县、婺源县、信州区、弋阳县、万年县、广信区、广丰区)

济南市(莱芜区、市中区、钢城区、商河县、历城区、天桥区、槐荫区、平阴县、长清区、章丘区、济阳区、历下区)

和田地区(于田县、洛浦县、墨玉县、和田市、民丰县、和田县、皮山县、策勒县)  鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

衢州市(龙游县、衢江区、开化县、柯城区、江山市、常山县)

天津市(和平区、宝坻区、河东区、南开区、静海区、津南区、滨海新区、东丽区、北辰区、西青区、蓟州区、河西区、河北区、红桥区、宁河区、武清区)

吴忠市(青铜峡市、利通区、同心县、红寺堡区、盐池县)

延安市(志丹县、安塞区、富县、甘泉县、延川县、洛川县、黄陵县、宝塔区、子长市、宜川县、吴起县、延长县、黄龙县)  塔城地区(额敏县、托里县、沙湾市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市)

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

宜昌市(远安县、猇亭区、五峰土家族自治县、秭归县、兴山县、伍家岗区、宜都市、夷陵区、枝江市、长阳土家族自治县、当阳市、点军区、西陵区)

西藏自治区

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

伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、新源县、伊宁县、巩留县、昭苏县、伊宁市、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、霍城县、霍尔果斯市)

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

石河子市(白杨市、新星市、胡杨河市、昆玉市、阿拉尔市、可克达拉市、铁门关市、五家渠市、双河市、图木舒克市、北屯市)

枣庄市(市中区、台儿庄区、薛城区、峄城区、滕州市、山亭区)

洛阳市(瀍河回族区、宜阳县、汝阳县、孟津区、洛龙区、栾川县、新安县、洛宁县、涧西区、嵩县、偃师区、伊川县、老城区、西工区)

绵阳市(江油市、涪城区、梓潼县、盐亭县、平武县、三台县、北川羌族自治县、游仙区、安州区)

承德市(滦平县、丰宁满族自治县、平泉市、隆化县、围场满族蒙古族自治县、承德县、双桥区、鹰手营子矿区、双滦区、兴隆县、宽城满族自治县)

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

周口市(沈丘县、商水县、西华县、项城市、淮阳区、太康县、扶沟县、川汇区、郸城县、鹿邑县)

邵阳市(邵阳县、北塔区、武冈市、新宁县、双清区、绥宁县、城步苗族自治县、洞口县、隆回县、大祥区、邵东市、新邵县)

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

柳州市(城中区、鹿寨县、柳城县、柳北区、三江侗族自治县、柳江区、柳南区、鱼峰区、融安县、融水苗族自治县)

北京市(大兴区、顺义区、房山区、平谷区、昌平区、延庆区、密云区、东城区、海淀区、通州区、朝阳区、怀柔区、石景山区、西城区、门头沟区、丰台区)

安庆市(迎江区、潜山市、望江县、太湖县、岳西县、宿松县、怀宁县、桐城市、大观区、宜秀区)

西宁市(城中区、湟中区、大通回族土族自治县、城西区、城北区、城东区、湟源县)

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邯郸市(大名县、魏县、馆陶县、磁县、涉县、临漳县、曲周县、武安市、永年区、鸡泽县、邯山区、广平县、成安县、峰峰矿区、复兴区、肥乡区、丛台区、邱县)

汕尾市(海丰县、陆丰市、陆河县、城区)

丽水市(青田县、庆元县、缙云县、遂昌县、莲都区、龙泉市、云和县、景宁畲族自治县、松阳县)

石家庄市(赞皇县、行唐县、井陉县、鹿泉区、赵县、晋州市、长安区、藁城区、高邑县、灵寿县、正定县、栾城区、元氏县、桥西区、深泽县、新乐市、井陉矿区、辛集市、无极县、裕华区、平山县、新华区)  德阳市(绵竹市、中江县、什邡市、旌阳区、广汉市、罗江区)

黄山市(屯溪区、歙县、黟县、休宁县、黄山区、徽州区、祁门县)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、独山县、罗甸县、龙里县、长顺县、都匀市、惠水县、瓮安县、三都水族自治县、平塘县、福泉市、荔波县)

南充市(仪陇县、南部县、高坪区、嘉陵区、营山县、西充县、顺庆区、阆中市、蓬安县)永州市(道县、零陵区、江永县、蓝山县、祁阳市、江华瑶族自治县、宁远县、冷水滩区、新田县、东安县、双牌县)

铜仁市(思南县、印江土家族苗族自治县、碧江区、石阡县、万山区、德江县、江口县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县)  宁德市(柘荣县、寿宁县、福安市、屏南县、霞浦县、周宁县、福鼎市、古田县、蕉城区)

滁州市(定远县、琅琊区、明光市、凤阳县、全椒县、来安县、天长市、南谯区)

黑河市(孙吴县、嫩江市、爱辉区、五大连池市、逊克县、北安市)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、格尔木市、德令哈市、天峻县、乌兰县)威海市(乳山市、文登区、环翠区、荣成市)

三沙市(西沙区、南沙区)

清远市(清新区、佛冈县、连州市、清城区、阳山县、英德市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县)

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

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

辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)

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

南昌市(青山湖区、南昌县、进贤县、青云谱区、红谷滩区、安义县、新建区、西湖区、东湖区)

眉山市(丹棱县、洪雅县、青神县、东坡区、仁寿县、彭山区)

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

厦门市(湖里区、集美区、思明区、海沧区、同安区、翔安区)

江门市(蓬江区、恩平市、开平市、鹤山市、台山市、江海区、新会区)

新乡市(封丘县、长垣市、卫滨区、牧野区、凤泉区、新乡县、原阳县、辉县市、红旗区、卫辉市、获嘉县、延津县)

雅安市(名山区、宝兴县、荥经县、雨城区、石棉县、芦山县、汉源县、天全县)

白城市(大安市、镇赉县、通榆县、洮北区、洮南市)

包头市(九原区、石拐区、白云鄂博矿区、青山区、固阳县、东河区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、土默特右旗)

昌吉回族自治州(玛纳斯县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、呼图壁县、昌吉市、阜康市)

　　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。