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

遵义市(绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、凤冈县、余庆县、播州区、红花岗区、赤水市、仁怀市、正安县、汇川区)

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

安庆市(望江县、宿松县、太湖县、宜秀区、迎江区、桐城市、怀宁县、大观区、潜山市、岳西县)  普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、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、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区)

三明市(三元区、清流县、建宁县、泰宁县、宁化县、将乐县、永安市、沙县区、大田县、明溪县、尤溪县)

焦作市(博爱县、修武县、中站区、解放区、沁阳市、孟州市、温县、山阳区、马村区、武陟县)

湖州市(长兴县、南浔区、德清县、吴兴区、安吉县)甘孜藏族自治州(丹巴县、乡城县、白玉县、巴塘县、理塘县、得荣县、德格县、九龙县、石渠县、雅江县、炉霍县、泸定县、甘孜县、道孚县、色达县、新龙县、稻城县、康定市)

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

泉州市(德化县、泉港区、永春县、安溪县、石狮市、鲤城区、晋江市、洛江区、金门县、丰泽区、南安市、惠安县)

山南市(曲松县、错那市、贡嘎县、隆子县、措美县、洛扎县、乃东区、扎囊县、琼结县、桑日县、加查县、浪卡子县)

荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、沙洋县、东宝区)

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

本溪市(桓仁满族自治县、明山区、南芬区、本溪满族自治县、平山区、溪湖区)

大连市(西岗区、甘井子区、中山区、庄河市、瓦房店市、沙河口区、长海县、普兰店区、旅顺口区、金州区)

兰州市(西固区、安宁区、榆中县、城关区、永登县、皋兰县、红古区、七里河区)

张家界市(桑植县、慈利县、武陵源区、永定区)

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

嘉峪关市

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

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

澳门特别行政区

乌兰察布市(丰镇市、凉城县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、商都县、察哈尔右翼前旗、集宁区、化德县、卓资县、兴和县、四子王旗)

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

宿迁市(宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、宿城区)

池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)

茂名市(信宜市、电白区、高州市、茂南区、化州市)

深圳市(坪山区、宝安区、盐田区、罗湖区、龙岗区、南山区、龙华区、光明区、福田区)

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枣庄市(山亭区、峄城区、台儿庄区、滕州市、薛城区、市中区)

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

固原市(原州区、彭阳县、泾源县、隆德县、西吉县)

黔东南苗族侗族自治州(施秉县、台江县、麻江县、凯里市、丹寨县、雷山县、镇远县、从江县、黄平县、剑河县、黎平县、三穗县、锦屏县、天柱县、榕江县、岑巩县)  合肥市(肥东县、庐阳区、瑶海区、包河区、巢湖市、长丰县、蜀山区、肥西县、庐江县)

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

和田地区(洛浦县、和田市、和田县、于田县、皮山县、墨玉县、策勒县、民丰县)

佛山市(顺德区、禅城区、三水区、高明区、南海区)日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)

百色市(西林县、平果市、德保县、田阳区、隆林各族自治县、田东县、凌云县、靖西市、右江区、乐业县、田林县、那坡县)  临汾市(吉县、古县、曲沃县、安泽县、洪洞县、翼城县、隰县、大宁县、侯马市、浮山县、蒲县、汾西县、乡宁县、霍州市、襄汾县、尧都区、永和县)

保山市(龙陵县、昌宁县、腾冲市、施甸县、隆阳区)

广西壮族自治区

嘉兴市(海宁市、桐乡市、海盐县、嘉善县、秀洲区、平湖市、南湖区)宜春市(上高县、奉新县、靖安县、万载县、樟树市、铜鼓县、宜丰县、高安市、丰城市、袁州区)

成都市(新都区、青羊区、金堂县、都江堰市、新津区、简阳市、大邑县、锦江区、彭州市、郫都区、龙泉驿区、蒲江县、崇州市、成华区、温江区、邛崃市、武侯区、金牛区、青白江区、双流区)

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

鸡西市(滴道区、密山市、鸡冠区、麻山区、鸡东县、梨树区、城子河区、虎林市、恒山区)

七台河市(勃利县、新兴区、桃山区、茄子河区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

阿勒泰地区(布尔津县、青河县、哈巴河县、福海县、阿勒泰市、富蕴县、吉木乃县)

莆田市(城厢区、秀屿区、仙游县、荔城区、涵江区)

济源市

三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)

丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县)

阳泉市(城区、盂县、矿区、平定县、郊区)

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

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

益阳市(安化县、桃江县、沅江市、南县、资阳区、赫山区)

永州市(零陵区、祁阳市、冷水滩区、江永县、道县、东安县、江华瑶族自治县、蓝山县、新田县、双牌县、宁远县)

泸州市(泸县、合江县、江阳区、叙永县、古蔺县、纳溪区、龙马潭区)

　　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。