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北京市（东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区）

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天津市（和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、）

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石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）

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保定市（莲池区、竞秀区）  廊坊市（安次区、广阳区，固安）

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太原市（迎泽区，万柏林区，杏花岭区，小店区，尖草坪区。）

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大同市（城区、南郊区、新荣区）

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榆林市（榆阳区,横山区）朝阳市（双塔区、龙城区）

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南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区）  成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）

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常州市（天宁区、钟楼区、新北区、武进区）

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苏州市（吴中区、相城区、姑苏区（原平江区、沧浪区、金阊区）、工业园区、高新区（虎丘区）、吴江区，原吴江市）

常熟市（方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)

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大模型如何跟智能终端结合，阿里云打了个样

1961 年，「人工智能之父」约翰·麦卡锡的教授提出了一个划时代的构想——Utility Computing（公共计算服务）。

在他看来，计算服务或将变得像电话服务一样普及，成为社会上一种全新的、重要的工业基础。

后来，麦卡锡的预言似乎成真了，云计算开始逐渐走进现实。

人工智能之父与云计算预言者双重身份的重叠，仿佛也预示着 AI 与云计算之间命中注定的缘分。

今天，爱范儿在阿里云深圳 AI 峰会上获悉，主流手机、PC、汽车厂商已在大模型领域与阿里云深度合作，提升产品智能化体验。

当 AI 无处不在，云计算也无处不在。

AI 爆发的基建

阿里云智能集团副总裁、公共云首席解决方案架构师韩鸿源，在今天举行的 AI 智领者峰会会场上带来了云计算加速 AI 爆发的开场演讲。

韩鸿源表示，今天绝大部分跟 AI 相关的工作，其实是承载在云上的，绝大部分组织使用了这些云的能力，也是通过在云上使用更有效地让它们发挥作用。

从计算、数据、开发、部署各个方向来讲，今天的生成式 AI 对所有的技术能力提出非常多新的挑战，这些挑战包括计算能力提升到今天大家看到的 EFLOP（音）级别的能力需求，包括持续运行一个训练任务，可能需要运行周或者月级别的时长才能让它拿到有效的结果。

随着 AI 应用的不断深入，云计算也在不断地进行自我革新。

作为一家云计算公司，阿里云持续在追求一个极致的性能和弹性方向上的持续提升，来有效地支撑从存储计算网络到软件能力层面各个方面的提升需求。

例如，数据库响应每年双十一和所有促销活动里面的业务压力，包括像大数据里面流失去处理每秒钟几亿次，每秒钟几亿 TB 级的这种存储量。

云计算的发展正在朝着无需用户直接管理服务器的方向演进。

简单来说，当用户去使用这些云上服务能力的时候，并不需要感知这些物理服务器的存在，可以更有效地使用这个服务，从而大大简化企业使用 IT 计算能力的难度和方便大家开发新的应用。

韩鸿源认为，从 2006 年云计算诞生开始，云计算经历一个快速发展的迭代过程，云和云上承载的应用相互促进，形成今天云计算蓬勃的趋势。

当从应用的角度去审视云计算，我们所访问的是 AI 模型服务，都不是简单的原始推理服务。

推理服务的背后，隐藏着复杂的技术链条和处理流程。每一次 API 的调用，都需要经过层层的串入环节，才能最终实现模型的推理和输出。

对于用户来说，他们更关注的是如何与模型建立良好的接口，如何有效地利用模型的能力，而不是深入到模型的内部，去探究它是如何被训练出来的。

使用一个基础模型，并不意味着你需要从头开始训练它。

从 IaaS、PaaS 到 IaaS、PaaS+MaaS 三个方向，这就好比房东不仅提供住的地方和设施，还额外提供了清洁、保安等服务，让你住得更省心。

而在这个充满可能性的 AI 时代，有太多的现成服务可以供我们选择和使用，而阿里云便是极具性价比的厂商之一。

大模型如何跟智能终端结合

软、硬件结合是大模型的发展方向。

特别是随着多模态大模型的能力不断增强，手机、个人电脑、头显、汽车、机器人等智能终端有望迎来新的爆发。

七年前中途失明的生活博主「宝哥和他的导盲犬」曾用视频记录他使用「vivo 看见」乘高铁出行的全过程。

通过这个 App，他「看见」了高铁窗外的风景、桌上的水杯，「分清」了酒店里的洗漱用品。

「vivo 看见」为他描述路边的月季花，唤起了他似曾相识的童年回忆。而这些「有温度」的场景背后，正是得益于 vivo 自研蓝心大模型的支持。

从去年开始，vivo 加紧大模型的研发，基于阿里云 PAI 机器学习的千卡大模型预训练性能接近 LLaMA 水平。

目前，vivo 蓝心大模型已包含十亿、百亿、千亿三个参数量级、五款不同尺寸。

有了大模型的加持，「vivo 看见」不仅可以在镜头对准周围环境和物品时自动播报画面内容及文字信息，还可切换到文字、卡证、条码等多种识别模式，并进行多轮对话，获取更多画面细节，同时支持常见物品查找。

郝雄还表示，未来 vivo 还将与阿里云在算力、大模型和生态应用等方面持续合作，进一步提升智能化体验。

除了手机，汽车也正在成为重要的智能终端。

小鹏汽车也在会上宣布，已在智能座舱场景中新增接入阿里云通义千问。基于小鹏自研大模型 XGPT 和通义千问等模型升级后的车载助理「小 P」可以在用户说「有点冷」时，准确理解意图、调节车内温度。在发布量产上车的端到端大模型后，小鹏成为同时将大模型落地座舱和智驾的车企。

软、硬件结合是大模型的发展方向。特别是随着多模态大模型的能力不断增强，手机、个人电脑、头显、汽车、机器人等智能终端有望迎来新的爆发。苹果、Google、特斯拉都已宣布正式入局。在国内，联想 AI PC 已接入了通义千问等大模型，并于 5 月 10 日正式发售。

通义千问系列自 2023 年 4 月发布以来，不断迭代更新，到 2.0 版时，其能力已比肩业界领先水平，2.5 版本更是在理解能力、逻辑推理等能力上均有大幅提升。

并且，阿里云的开源贡献，更是为整个 AI 社区的发展注入了强大的动力。

从 7B 到 14B，一直迭代到 72B，再到今年 4 月份开放的千亿级参数的通义千问模型，用韩鸿源的话来说，通义今天可能是市场上开放的参数最大最完整最成体系的模型系列。

此外，阿里云还搭建了一个大模型的开放平台——魔搭社区。

这是由阿里达摩院与中国计算机学会开源发展委员会联合推出的 AI 模型开源社区，旨在降低 AI 应用门槛，推动 AI 技术的普及和创新。

开发者可以在社区中上传、存储和管理他们的机器学习模型，并进行版本控制和注释，以便更好地跟踪和管理模型的演变。

作为一个开源平台，魔搭社区支持社区成员参与模型的开发、改进和分享，一同促进模型生态的开放，让整个 AI 的环境得到更蓬勃的发展。

正如韩鸿源在峰会上所说的那样：

今天在云上去结合我的生成式 AI 模型服务能力，构建新一代的应用，或者去改造现有的应用里面加入更多的智能能力，这个可能是我们目前最希望和大家一起探讨和持续发展的方向，也希望后续能跟大家有更多的机会，在这件事情上展开更多的合作。

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