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德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、瑞丽市、陇川县、芒市)
随州市(广水市、随县、曾都区)
周口市(淮阳区、项城市、商水县、川汇区、太康县、郸城县、西华县、扶沟县、沈丘县、鹿邑县)
黑河市(逊克县、爱辉区、孙吴县、五大连池市、北安市、嫩江市)
巴中市(恩阳区、巴州区、通江县、平昌县、南江县)
丽江市(古城区、永胜县、华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)
杭州市(萧山区、临安区、建德市、拱墅区、余杭区、西湖区、淳安县、桐庐县、临平区、富阳区、滨江区、上城区、钱塘区)
西安市(未央区、蓝田县、灞桥区、长安区、周至县、雁塔区、莲湖区、鄠邑区、新城区、碑林区、阎良区、高陵区、临潼区)
三门峡市(卢氏县、渑池县、湖滨区、义马市、灵宝市、陕州区)
吉林市(船营区、永吉县、舒兰市、蛟河市、桦甸市、丰满区、磐石市、昌邑区、龙潭区)
开封市(顺河回族区、祥符区、禹王台区、鼓楼区、龙亭区、杞县、尉氏县、兰考县、通许县)
克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)
玉林市(陆川县、博白县、北流市、玉州区、兴业县、福绵区、容县)
牡丹江市(东安区、海林市、绥芬河市、林口县、东宁市、穆棱市、西安区、阳明区、宁安市、爱民区)
淮南市(凤台县、田家庵区、谢家集区、大通区、潘集区、八公山区、寿县)
湘潭市(雨湖区、湘乡市、岳塘区、湘潭县、韶山市)
锦州市(黑山县、凌海市、凌河区、义县、古塔区、太和区、北镇市)
鹤岗市(向阳区、绥滨县、工农区、兴安区、南山区、萝北县、兴山区、东山区)
驻马店市(汝南县、遂平县、驿城区、新蔡县、上蔡县、确山县、西平县、平舆县、正阳县、泌阳县)
渭南市(富平县、韩城市、临渭区、白水县、华阴市、潼关县、大荔县、蒲城县、华州区、合阳县、澄城县)
榆林市(神木市、清涧县、米脂县、子洲县、府谷县、定边县、绥德县、榆阳区、佳县、吴堡县、横山区、靖边县)
十堰市(张湾区、竹山县、丹江口市、郧阳区、房县、郧西县、茅箭区、竹溪县)
马鞍山市(当涂县、雨山区、博望区、花山区、和县、含山县)
张家口市(崇礼区、桥西区、涿鹿县、沽源县、怀来县、赤城县、张北县、桥东区、怀安县、万全区、下花园区、蔚县、宣化区、康保县、尚义县、阳原县)
安康市(汉滨区、白河县、平利县、岚皋县、汉阴县、紫阳县、宁陕县、镇坪县、旬阳市、石泉县)
攀枝花市(西区、米易县、盐边县、仁和区、东区)
保山市(施甸县、隆阳区、龙陵县、腾冲市、昌宁县)
宿州市(萧县、灵璧县、埇桥区、砀山县、泗县)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、开远市、红河县、建水县、屏边苗族自治县、个旧市、河口瑶族自治县、泸西县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、蒙自市、弥勒市)
威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)
绍兴市(上虞区、柯桥区、越城区、诸暨市、嵊州市、新昌县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
鹤壁市(浚县、山城区、淇县、鹤山区、淇滨区)
营口市(大石桥市、鲅鱼圈区、老边区、盖州市、西市区、站前区)
崇左市(龙州县、扶绥县、凭祥市、天等县、宁明县、江州区、大新县)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
延边朝鲜族自治州(龙井市、延吉市、安图县、和龙市、敦化市、图们市、汪清县、珲春市)
益阳市(赫山区、沅江市、南县、安化县、桃江县、资阳区)
玉树藏族自治州(称多县、曲麻莱县、杂多县、治多县、囊谦县、玉树市)
景德镇市(浮梁县、珠山区、昌江区、乐平市)
葫芦岛市(绥中县、龙港区、连山区、兴城市、建昌县、南票区)
太原市(尖草坪区、迎泽区、娄烦县、万柏林区、阳曲县、杏花岭区、古交市、小店区、晋源区、清徐县)
运城市(芮城县、绛县、临猗县、平陆县、稷山县、永济市、河津市、垣曲县、闻喜县、盐湖区、万荣县、夏县、新绛县)
张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)
绥化市(青冈县、望奎县、北林区、明水县、海伦市、肇东市、安达市、绥棱县、庆安县、兰西县)
韶关市(乳源瑶族自治县、仁化县、乐昌市、曲江区、南雄市、始兴县、浈江区、翁源县、新丰县、武江区)
天津市(东丽区、河西区、南开区、河东区、武清区、河北区、和平区、宝坻区、西青区、北辰区、蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区、津南区、红桥区)
固原市(彭阳县、西吉县、原州区、隆德县、泾源县)
石河子市(五家渠市、北屯市、铁门关市、图木舒克市、昆玉市、白杨市、胡杨河市、可克达拉市、新星市、双河市、阿拉尔市)
大同市(云冈区、浑源县、新荣区、天镇县、灵丘县、广灵县、阳高县、左云县、平城区、云州区)
通辽市(科尔沁区、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、奈曼旗、库伦旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市)
三明市(三元区、明溪县、尤溪县、泰宁县、永安市、清流县、沙县区、建宁县、宁化县、大田县、将乐县)
黄山市(屯溪区、徽州区、歙县、休宁县、祁门县、黟县、黄山区)
张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、高台县、临泽县)
荆州市(洪湖市、石首市、沙市区、松滋市、荆州区、江陵县、监利市、公安县)
广西壮族自治区
广州市(天河区、从化区、南沙区、荔湾区、增城区、白云区、海珠区、黄埔区、花都区、越秀区、番禺区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
乌鲁木齐市(天山区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、新市区、米东区、达坂城区、水磨沟区、头屯河区)
池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)
呼伦贝尔市(根河市、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、扎赉诺尔区、额尔古纳市、牙克石市、阿荣旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗)
通化市(梅河口市、辉南县、通化县、东昌区、柳河县、二道江区、集安市)
宣城市(泾县、绩溪县、宣州区、旌德县、广德市、宁国市、郎溪县)
德州市(宁津县、德城区、庆云县、禹城市、齐河县、乐陵市、陵城区、临邑县、平原县、夏津县、武城县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)
朝阳市(朝阳县、建平县、双塔区、北票市、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区)
永州市(祁阳市、新田县、冷水滩区、双牌县、蓝山县、零陵区、江永县、东安县、宁远县、道县、江华瑶族自治县)
甘南藏族自治州(舟曲县、夏河县、迭部县、碌曲县、卓尼县、临潭县、合作市、玛曲县)
辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)
遂宁市(蓬溪县、大英县、船山区、安居区、射洪市)
枣庄市(台儿庄区、薛城区、峄城区、滕州市、市中区、山亭区)
宁夏回族自治区
淄博市(博山区、周村区、高青县、临淄区、淄川区、桓台县、沂源县、张店区)
澳门特别行政区
贵港市(港北区、覃塘区、平南县、港南区、桂平市)
广元市(朝天区、昭化区、利州区、青川县、苍溪县、旺苍县、剑阁县)
石家庄市(平山县、井陉矿区、灵寿县、裕华区、长安区、藁城区、辛集市、赵县、行唐县、正定县、晋州市、鹿泉区、桥西区、高邑县、深泽县、井陉县、新华区、栾城区、赞皇县、无极县、元氏县、新乐市)
扬州市(江都区、广陵区、宝应县、邗江区、高邮市、仪征市)
阳泉市(郊区、平定县、城区、盂县、矿区)
娄底市(娄星区、涟源市、冷水江市、双峰县、新化县)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、达拉特旗、东胜区、康巴什区、杭锦旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、乌审旗、准格尔旗)
南平市(浦城县、延平区、武夷山市、光泽县、松溪县、邵武市、建瓯市、政和县、建阳区、顺昌县)
乐山市(市中区、峨边彝族自治县、井研县、沙湾区、峨眉山市、五通桥区、马边彝族自治县、沐川县、金口河区、夹江县、犍为县)
北京市(海淀区、门头沟区、密云区、通州区、房山区、西城区、昌平区、平谷区、延庆区、丰台区、大兴区、朝阳区、怀柔区、石景山区、顺义区、东城区)
阜阳市(颍州区、颍东区、临泉县、颍泉区、太和县、颍上县、阜南县、界首市)
鞍山市(台安县、立山区、海城市、岫岩满族自治县、铁东区、千山区、铁西区)
鸡西市(麻山区、城子河区、滴道区、梨树区、鸡冠区、鸡东县、虎林市、恒山区、密山市)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、广河县、永靖县、康乐县、临夏市、和政县、东乡族自治县)
宜春市(袁州区、高安市、宜丰县、奉新县、铜鼓县、樟树市、万载县、靖安县、上高县、丰城市)
楚雄彝族自治州(禄丰市、双柏县、姚安县、元谋县、武定县、南华县、楚雄市、牟定县、永仁县、大姚县)
内蒙古自治区
台州市(临海市、黄岩区、三门县、仙居县、椒江区、温岭市、玉环市、路桥区、天台县)
昆明市(西山区、安宁市、呈贡区、盘龙区、东川区、官渡区、嵩明县、晋宁区、石林彝族自治县、寻甸回族彝族自治县、五华区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、富民县)
黄石市(西塞山区、阳新县、黄石港区、大冶市、铁山区、下陆区)
商洛市(商州区、洛南县、商南县、镇安县、柞水县、山阳县、丹凤县)
哈尔滨市(呼兰区、南岗区、五常市、通河县、阿城区、尚志市、双城区、道外区、巴彦县、香坊区、方正县、延寿县、宾县、道里区、木兰县、松北区、依兰县、平房区)
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酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县、肃州区、肃北蒙古族自治县、敦煌市、玉门市)
南宁市(青秀区、武鸣区、江南区、马山县、上林县、隆安县、邕宁区、兴宁区、西乡塘区、横州市、良庆区、宾阳县)
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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。
新闻结尾
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