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

榆林市(吴堡县、子洲县、清涧县、横山区、定边县、靖边县、佳县、榆阳区、府谷县、米脂县、神木市、绥德县)

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

襄阳市(老河口市、襄州区、宜城市、谷城县、南漳县、襄城区、保康县、樊城区、枣阳市)  恩施土家族苗族自治州(建始县、宣恩县、鹤峰县、咸丰县、利川市、恩施市、巴东县、来凤县)

黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、兴仁市、普安县、望谟县、安龙县、兴义市、册亨县、贞丰县)

咸宁市(赤壁市、通城县、咸安区、崇阳县、嘉鱼县、通山县)

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

哈尔滨市(通河县、平房区、香坊区、道外区、道里区、依兰县、宾县、五常市、松北区、南岗区、方正县、呼兰区、巴彦县、阿城区、木兰县、双城区、尚志市、延寿县)  日喀则市(萨嘎县、聂拉木县、江孜县、定日县、白朗县、昂仁县、仁布县、定结县、亚东县、拉孜县、康马县、岗巴县、仲巴县、谢通门县、萨迦县、桑珠孜区、南木林县、吉隆县)

通辽市(科尔沁区、奈曼旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、开鲁县、扎鲁特旗)

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

西藏自治区

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

铜陵市(义安区、铜官区、枞阳县、郊区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

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

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

宿州市(萧县、砀山县、泗县、埇桥区、灵璧县)

宁德市(周宁县、柘荣县、福鼎市、福安市、屏南县、蕉城区、霞浦县、寿宁县、古田县)

东营市(广饶县、河口区、利津县、垦利区、东营区)

文山壮族苗族自治州(砚山县、广南县、西畴县、文山市、马关县、富宁县、麻栗坡县、丘北县)

太原市(阳曲县、晋源区、万柏林区、小店区、迎泽区、清徐县、古交市、尖草坪区、娄烦县、杏花岭区)

锦州市(凌海市、义县、凌河区、太和区、北镇市、古塔区、黑山县)

聊城市(冠县、东阿县、东昌府区、阳谷县、莘县、临清市、高唐县、茌平区)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)

娄底市(涟源市、冷水江市、娄星区、双峰县、新化县)

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定西市(陇西县、临洮县、岷县、安定区、漳县、渭源县、通渭县)

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

阳泉市(矿区、郊区、平定县、城区、盂县)

晋城市(阳城县、高平市、泽州县、沁水县、城区、陵川县)  石河子市(双河市、阿拉尔市、图木舒克市、白杨市、新星市、北屯市、五家渠市、可克达拉市、铁门关市、胡杨河市、昆玉市)

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

达州市(开江县、渠县、通川区、达川区、万源市、大竹县、宣汉县)

周口市(商水县、郸城县、太康县、沈丘县、西华县、鹿邑县、扶沟县、项城市、川汇区、淮阳区)曲靖市(师宗县、富源县、沾益区、罗平县、麒麟区、陆良县、宣威市、马龙区、会泽县)

克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)  丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县)

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

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

开封市(祥符区、兰考县、通许县、禹王台区、尉氏县、鼓楼区、顺河回族区、龙亭区、杞县)百色市(右江区、平果市、田东县、德保县、凌云县、西林县、那坡县、靖西市、田林县、田阳区、乐业县、隆林各族自治县)

六安市(裕安区、金寨县、金安区、叶集区、霍山县、舒城县、霍邱县)

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

五指山市(万宁市、文昌市、乐东黎族自治县、东方市、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、临高县、澄迈县、昌江黎族自治县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、琼海市、定安县)

菏泽市(鄄城县、定陶区、成武县、牡丹区、东明县、郓城县、曹县、单县、巨野县)

湘潭市(湘潭县、湘乡市、岳塘区、韶山市、雨湖区)

合肥市(长丰县、庐阳区、巢湖市、蜀山区、肥东县、肥西县、包河区、瑶海区、庐江县)

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

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、突泉县)

儋州市

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

益阳市(桃江县、资阳区、安化县、南县、赫山区、沅江市)

抚州市(乐安县、东乡区、广昌县、宜黄县、资溪县、临川区、黎川县、南丰县、金溪县、南城县、崇仁县)

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

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

三门峡市(卢氏县、灵宝市、义马市、湖滨区、陕州区、渑池县)

　　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。