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白银市(白银区、会宁县、平川区、靖远县、景泰县)

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

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

开封市(通许县、兰考县、鼓楼区、杞县、祥符区、顺河回族区、龙亭区、禹王台区、尉氏县)  随州市(随县、广水市、曾都区)

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

宁波市(奉化区、江北区、余姚市、慈溪市、象山县、海曙区、宁海县、鄞州区、镇海区、北仑区)

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

广州市(南沙区、天河区、增城区、海珠区、荔湾区、白云区、番禺区、从化区、越秀区、花都区、黄埔区)  长治市(潞州区、壶关县、上党区、沁县、屯留区、平顺县、襄垣县、潞城区、长子县、黎城县、武乡县、沁源县)

盐城市(响水县、东台市、阜宁县、射阳县、大丰区、建湖县、滨海县、亭湖区、盐都区)

张家界市(武陵源区、桑植县、永定区、慈利县)

贵阳市(花溪区、清镇市、云岩区、观山湖区、息烽县、白云区、乌当区、开阳县、南明区、修文县)

北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)

双鸭山市(四方台区、尖山区、饶河县、宝山区、友谊县、集贤县、宝清县、岭东区)

和田地区(于田县、皮山县、民丰县、墨玉县、策勒县、和田市、洛浦县、和田县)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

连云港市(灌南县、海州区、东海县、连云区、灌云县、赣榆区)

厦门市(思明区、同安区、湖里区、集美区、海沧区、翔安区)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、德令哈市、乌兰县、茫崖市、格尔木市)

四平市(双辽市、铁西区、铁东区、梨树县、伊通满族自治县)

黄冈市(浠水县、罗田县、麻城市、团风县、黄州区、蕲春县、黄梅县、武穴市、红安县、英山县)

滁州市(来安县、凤阳县、琅琊区、天长市、南谯区、明光市、全椒县、定远县)

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

烟台市(栖霞市、莱阳市、莱州市、招远市、牟平区、蓬莱区、芝罘区、龙口市、海阳市、莱山区、福山区)

商丘市(宁陵县、虞城县、永城市、夏邑县、睢县、柘城县、民权县、梁园区、睢阳区)

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

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

攀枝花市(东区、米易县、仁和区、西区、盐边县)

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庆阳市(华池县、正宁县、庆城县、镇原县、合水县、西峰区、宁县、环县)

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

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

宝鸡市(凤翔区、眉县、陇县、岐山县、麟游县、扶风县、千阳县、陈仓区、太白县、凤县、金台区、渭滨区)  太原市(古交市、万柏林区、尖草坪区、杏花岭区、阳曲县、迎泽区、小店区、清徐县、娄烦县、晋源区)

九江市(共青城市、瑞昌市、修水县、庐山市、濂溪区、彭泽县、柴桑区、浔阳区、武宁县、都昌县、湖口县、永修县、德安县)

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

临沂市(平邑县、莒南县、蒙阴县、沂水县、沂南县、费县、兰陵县、郯城县、兰山区、罗庄区、临沭县、河东区)莆田市(荔城区、秀屿区、涵江区、城厢区、仙游县)

安康市(汉滨区、旬阳市、镇坪县、岚皋县、石泉县、宁陕县、白河县、平利县、紫阳县、汉阴县)  铜川市(耀州区、宜君县、王益区、印台区)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、新市区、沙依巴克区、头屯河区、达坂城区、天山区、水磨沟区、米东区)

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

金昌市(永昌县、金川区)衢州市(龙游县、江山市、衢江区、柯城区、开化县、常山县)

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

锦州市(古塔区、黑山县、凌海市、义县、凌河区、太和区、北镇市)

许昌市(长葛市、鄢陵县、建安区、魏都区、禹州市、襄城县)

岳阳市(汨罗市、君山区、岳阳县、湘阴县、平江县、云溪区、岳阳楼区、华容县、临湘市)

孝感市(孝南区、大悟县、安陆市、应城市、汉川市、孝昌县、云梦县)

白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、靖宇县、临江市、江源区、抚松县)

果洛藏族自治州(玛多县、久治县、达日县、甘德县、玛沁县、班玛县)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)

西藏自治区

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

金华市(永康市、磐安县、兰溪市、义乌市、东阳市、金东区、婺城区、武义县、浦江县)

淮南市(寿县、田家庵区、谢家集区、潘集区、凤台县、大通区、八公山区)

定西市(安定区、陇西县、渭源县、岷县、漳县、临洮县、通渭县)

衡水市(景县、安平县、武邑县、枣强县、故城县、深州市、阜城县、饶阳县、冀州区、武强县、桃城区)

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

　　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。