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茂名市(茂南区、高州市、信宜市、化州市、电白区)

乐山市(犍为县、金口河区、沐川县、沙湾区、井研县、峨眉山市、马边彝族自治县、五通桥区、夹江县、市中区、峨边彝族自治县)

信阳市(光山县、商城县、新县、平桥区、固始县、潢川县、淮滨县、罗山县、息县、浉河区)

苏州市(姑苏区、常熟市、吴中区、张家港市、虎丘区、相城区、吴江区、太仓市、昆山市)

海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

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

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

银川市(金凤区、兴庆区、贺兰县、灵武市、永宁县、西夏区)

常德市(武陵区、安乡县、津市市、石门县、汉寿县、临澧县、桃源县、澧县、鼎城区)

南宁市(邕宁区、良庆区、江南区、宾阳县、马山县、隆安县、兴宁区、青秀区、西乡塘区、横州市、武鸣区、上林县)

儋州市

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

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

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

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

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

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莆田市(涵江区、城厢区、荔城区、秀屿区、仙游县)

攀枝花市(东区、仁和区、米易县、盐边县、西区)

晋城市(陵川县、城区、阳城县、高平市、沁水县、泽州县)

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

安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、平坝区)

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鹤壁市(鹤山区、山城区、淇滨区、浚县、淇县)

海南藏族自治州(共和县、贵德县、贵南县、兴海县、同德县)

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

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区、扶余市、长岭县)

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

郴州市(苏仙区、桂阳县、临武县、汝城县、嘉禾县、桂东县、北湖区、安仁县、宜章县、永兴县、资兴市)

怒江傈僳族自治州(福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)

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

张掖市(民乐县、甘州区、山丹县、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县)

巴中市(平昌县、通江县、巴州区、南江县、恩阳区)

铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)

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四平市(铁西区、梨树县、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)

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

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

三门峡市(渑池县、湖滨区、卢氏县、陕州区、灵宝市、义马市)

红河哈尼族彝族自治州(建水县、泸西县、河口瑶族自治县、石屏县、弥勒市、蒙自市、开远市、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、绿春县、元阳县、个旧市)

保山市(昌宁县、龙陵县、施甸县、腾冲市、隆阳区)

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

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宁夏回族自治区

嘉兴市(海宁市、平湖市、嘉善县、海盐县、桐乡市、南湖区、秀洲区)

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

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安阳市(内黄县、北关区、汤阴县、林州市、滑县、龙安区、文峰区、殷都区、安阳县)

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马鞍山市(当涂县、花山区、和县、含山县、博望区、雨山区)

佛山市(禅城区、高明区、顺德区、三水区、南海区)

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

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　　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。

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