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昌都市(江达县、察雅县、芒康县、贡觉县、卡若区、八宿县、左贡县、丁青县、边坝县、洛隆县、类乌齐县)

孝感市(大悟县、云梦县、安陆市、孝昌县、应城市、汉川市、孝南区)

梧州市(蒙山县、龙圩区、岑溪市、藤县、万秀区、苍梧县、长洲区)

宜宾市(江安县、长宁县、珙县、叙州区、高县、南溪区、筠连县、屏山县、兴文县、翠屏区)  马鞍山市(花山区、当涂县、和县、雨山区、博望区、含山县)

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

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

绍兴市(新昌县、诸暨市、柯桥区、上虞区、越城区、嵊州市)

大同市(新荣区、广灵县、左云县、阳高县、云冈区、天镇县、灵丘县、浑源县、云州区、平城区)  芜湖市(镜湖区、弋江区、繁昌区、湾沚区、南陵县、鸠江区、无为市)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

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

安康市(镇坪县、旬阳市、汉阴县、白河县、石泉县、汉滨区、岚皋县、宁陕县、紫阳县、平利县)

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

兰州市(永登县、红古区、七里河区、榆中县、西固区、安宁区、皋兰县、城关区)

宜昌市(宜都市、五峰土家族自治县、兴山县、点军区、秭归县、猇亭区、长阳土家族自治县、夷陵区、当阳市、西陵区、伍家岗区、远安县、枝江市)

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

临沧市(耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、永德县、临翔区、云县、沧源佤族自治县、凤庆县)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、凤凰县、龙山县、花垣县、保靖县、吉首市、永顺县、泸溪县)

绵阳市(游仙区、三台县、平武县、北川羌族自治县、江油市、盐亭县、安州区、涪城区、梓潼县)

大庆市(肇源县、林甸县、让胡路区、肇州县、萨尔图区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、红岗区)

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

甘南藏族自治州(合作市、迭部县、临潭县、舟曲县、夏河县、碌曲县、玛曲县、卓尼县)

荆门市(京山市、东宝区、掇刀区、钟祥市、沙洋县)

温州市(瑞安市、龙港市、文成县、瓯海区、泰顺县、平阳县、洞头区、苍南县、龙湾区、永嘉县、乐清市、鹿城区)

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

和田地区(和田市、策勒县、民丰县、和田县、墨玉县、皮山县、于田县、洛浦县)

毕节市(织金县、金沙县、赫章县、纳雍县、七星关区、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市)

庆阳市(宁县、华池县、环县、镇原县、庆城县、西峰区、合水县、正宁县)

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阜阳市(颍州区、颍泉区、颍上县、阜南县、界首市、颍东区、临泉县、太和县)

海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)

湘潭市(韶山市、雨湖区、岳塘区、湘乡市、湘潭县)

新乡市(原阳县、卫辉市、红旗区、牧野区、封丘县、新乡县、长垣市、卫滨区、延津县、辉县市、获嘉县、凤泉区)  林芝市(墨脱县、米林市、察隅县、巴宜区、朗县、波密县、工布江达县)

北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)

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

枣庄市(市中区、山亭区、薛城区、峄城区、台儿庄区、滕州市)山南市(桑日县、错那市、贡嘎县、琼结县、加查县、乃东区、洛扎县、曲松县、浪卡子县、措美县、扎囊县、隆子县)

巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、和硕县、博湖县、库尔勒市、且末县、和静县、尉犁县、轮台县、焉耆回族自治县)  银川市(金凤区、贺兰县、西夏区、灵武市、兴庆区、永宁县)

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

南平市(政和县、建瓯市、浦城县、光泽县、邵武市、顺昌县、延平区、松溪县、建阳区、武夷山市)

十堰市(丹江口市、竹山县、茅箭区、郧西县、郧阳区、房县、竹溪县、张湾区)石家庄市(桥西区、正定县、鹿泉区、高邑县、深泽县、裕华区、晋州市、栾城区、行唐县、平山县、井陉矿区、新华区、赞皇县、灵寿县、长安区、藁城区、井陉县、新乐市、无极县、辛集市、元氏县、赵县)

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

漯河市(召陵区、舞阳县、源汇区、临颍县、郾城区)

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

河源市(东源县、和平县、连平县、源城区、紫金县、龙川县)

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

德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、陇川县、盈江县、梁河县)

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

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

河池市(金城江区、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、天峨县、凤山县、宜州区、南丹县、都安瑶族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县)

龙岩市(漳平市、新罗区、长汀县、武平县、上杭县、永定区、连城县)

　　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。