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锡林郭勒盟(正蓝旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、多伦县、镶黄旗、正镶白旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市)

厦门市(海沧区、翔安区、集美区、同安区、思明区、湖里区)

玉溪市(新平彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、华宁县、江川区、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、易门县)

三沙市(南沙区、西沙区)  塔城地区(额敏县、乌苏市、托里县、裕民县、沙湾市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县)

牡丹江市(海林市、阳明区、宁安市、东宁市、林口县、东安区、爱民区、穆棱市、绥芬河市、西安区)

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

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

马鞍山市(和县、当涂县、雨山区、花山区、博望区、含山县)  鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)

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

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

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

钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)

龙岩市(漳平市、长汀县、上杭县、武平县、连城县、新罗区、永定区)

青岛市(即墨区、崂山区、莱西市、市北区、黄岛区、平度市、李沧区、城阳区、市南区、胶州市)

揭阳市(惠来县、揭西县、揭东区、榕城区、普宁市)

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

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

无锡市(梁溪区、惠山区、宜兴市、江阴市、新吴区、滨湖区、锡山区)

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

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

泰安市(肥城市、岱岳区、东平县、新泰市、宁阳县、泰山区)

阿里地区(札达县、改则县、措勤县、革吉县、噶尔县、日土县、普兰县)

呼和浩特市(土默特左旗、玉泉区、托克托县、新城区、回民区、赛罕区、和林格尔县、清水河县、武川县)

天水市(麦积区、秦安县、武山县、甘谷县、张家川回族自治县、清水县、秦州区)

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

廊坊市(文安县、香河县、霸州市、三河市、大厂回族自治县、永清县、固安县、安次区、大城县、广阳区)

松原市(乾安县、宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市)

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白城市(洮北区、通榆县、洮南市、镇赉县、大安市)

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

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

吕梁市(石楼县、汾阳市、临县、柳林县、兴县、孝义市、交口县、交城县、方山县、岚县、中阳县、文水县、离石区)  湘西土家族苗族自治州(古丈县、保靖县、泸溪县、吉首市、永顺县、凤凰县、花垣县、龙山县)

云浮市(郁南县、罗定市、云安区、云城区、新兴县)

随州市(随县、广水市、曾都区)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)  宜春市(奉新县、高安市、宜丰县、樟树市、万载县、靖安县、丰城市、袁州区、上高县、铜鼓县)

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

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

郴州市(桂阳县、宜章县、永兴县、汝城县、临武县、嘉禾县、资兴市、苏仙区、桂东县、北湖区、安仁县)珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

湖州市(安吉县、吴兴区、德清县、长兴县、南浔区)

香港特别行政区

武汉市(江夏区、汉阳区、东西湖区、新洲区、武昌区、黄陂区、江岸区、洪山区、汉南区、江汉区、青山区、蔡甸区、硚口区)

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

中山市

北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)

阜阳市(颍上县、临泉县、界首市、颍州区、阜南县、颍东区、太和县、颍泉区)

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

惠州市(博罗县、惠东县、惠阳区、龙门县、惠城区)

丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区)

那曲市(索县、嘉黎县、安多县、比如县、巴青县、班戈县、申扎县、聂荣县、色尼区、尼玛县、双湖县)

宿迁市(宿豫区、宿城区、沭阳县、泗洪县、泗阳县)

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

崇左市(龙州县、大新县、扶绥县、江州区、凭祥市、宁明县、天等县)

西安市(碑林区、雁塔区、蓝田县、临潼区、周至县、阎良区、未央区、莲湖区、鄠邑区、新城区、灞桥区、长安区、高陵区)

楚雄彝族自治州(永仁县、元谋县、南华县、双柏县、武定县、楚雄市、大姚县、禄丰市、牟定县、姚安县)

　　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。