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通化市(集安市、柳河县、梅河口市、二道江区、通化县、辉南县、东昌区)

甘孜藏族自治州(康定市、丹巴县、稻城县、雅江县、新龙县、巴塘县、白玉县、炉霍县、泸定县、九龙县、色达县、理塘县、乡城县、石渠县、得荣县、道孚县、甘孜县、德格县)

白银市(景泰县、靖远县、会宁县、白银区、平川区)

西宁市(大通回族土族自治县、城东区、城西区、城中区、湟中区、湟源县、城北区)  岳阳市(岳阳楼区、云溪区、汨罗市、岳阳县、临湘市、湘阴县、华容县、君山区、平江县)

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

澳门特别行政区

宿州市(灵璧县、萧县、泗县、砀山县、埇桥区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)  厦门市(翔安区、思明区、同安区、湖里区、集美区、海沧区)

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

果洛藏族自治州(甘德县、达日县、久治县、玛多县、玛沁县、班玛县)

嘉峪关市

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

三门峡市(灵宝市、陕州区、渑池县、义马市、卢氏县、湖滨区)

晋城市(阳城县、城区、泽州县、沁水县、陵川县、高平市)

抚顺市(清原满族自治县、新抚区、望花区、顺城区、新宾满族自治县、抚顺县、东洲区)

咸宁市(通城县、嘉鱼县、崇阳县、通山县、咸安区、赤壁市)

淮安市(洪泽区、淮安区、清江浦区、涟水县、金湖县、盱眙县、淮阴区)

吉林市(舒兰市、昌邑区、船营区、蛟河市、磐石市、龙潭区、桦甸市、永吉县、丰满区)

朝阳市(龙城区、北票市、双塔区、朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市)

汕头市(潮阳区、潮南区、濠江区、南澳县、澄海区、龙湖区、金平区)

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

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

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

亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)

三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)

重庆市(涪陵区、城口县、酉阳土家族苗族自治县、开州区、北碚区、秀山土家族苗族自治县、九龙坡区、梁平区、石柱土家族自治县、南川区、綦江区、永川区、奉节县、巴南区、万州区、渝北区、彭水苗族土家族自治县、合川区、江津区、沙坪坝区、巫山县、忠县、南岸区、潼南区、大足区、铜梁区、黔江区、巫溪县、渝中区、大渡口区、云阳县、荣昌区、江北区、长寿区、丰都县、垫江县、武隆区、璧山区)

枣庄市(山亭区、台儿庄区、薛城区、市中区、滕州市、峄城区)

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

普洱市(澜沧拉祜族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县)

茂名市(化州市、电白区、高州市、茂南区、信宜市)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、大方县、赫章县、黔西市、织金县、金沙县、纳雍县、七星关区)  六安市(裕安区、叶集区、霍邱县、金寨县、舒城县、霍山县、金安区)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

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

南阳市(方城县、社旗县、宛城区、淅川县、南召县、西峡县、内乡县、唐河县、桐柏县、镇平县、新野县、邓州市、卧龙区)驻马店市(新蔡县、西平县、泌阳县、确山县、驿城区、正阳县、汝南县、平舆县、遂平县、上蔡县)

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)  绵阳市(北川羌族自治县、梓潼县、涪城区、游仙区、平武县、盐亭县、江油市、安州区、三台县)

定西市(安定区、岷县、临洮县、漳县、渭源县、通渭县、陇西县)

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

长春市(榆树市、双阳区、朝阳区、绿园区、九台区、公主岭市、南关区、农安县、宽城区、二道区、德惠市)青岛市(市北区、即墨区、市南区、平度市、胶州市、莱西市、黄岛区、李沧区、崂山区、城阳区)

银川市(兴庆区、贺兰县、灵武市、金凤区、永宁县、西夏区)

肇庆市(鼎湖区、高要区、四会市、广宁县、封开县、德庆县、端州区、怀集县)

攀枝花市(东区、盐边县、仁和区、米易县、西区)

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

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

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

沈阳市(浑南区、沈河区、沈北新区、新民市、苏家屯区、辽中区、康平县、于洪区、大东区、铁西区、和平区、皇姑区、法库县)

泰安市(新泰市、肥城市、泰山区、宁阳县、东平县、岱岳区)

吕梁市(石楼县、方山县、交城县、岚县、交口县、汾阳市、文水县、离石区、兴县、临县、孝义市、柳林县、中阳县)

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

辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)

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

天水市(清水县、甘谷县、武山县、秦州区、秦安县、张家川回族自治县、麦积区)

宜宾市(叙州区、翠屏区、高县、南溪区、屏山县、珙县、筠连县、兴文县、江安县、长宁县)

南京市(栖霞区、高淳区、江宁区、建邺区、浦口区、鼓楼区、雨花台区、溧水区、秦淮区、玄武区、六合区)

恩施土家族苗族自治州(利川市、恩施市、巴东县、建始县、鹤峰县、宣恩县、来凤县、咸丰县)

　　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。