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贵阳市(开阳县、花溪区、云岩区、白云区、息烽县、观山湖区、清镇市、南明区、乌当区、修文县)








宿州市(砀山县、埇桥区、灵璧县、泗县、萧县)








池州市(青阳县、贵池区、石台县、东至县)








包头市(青山区、石拐区、固阳县、九原区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、东河区、昆都仑区、白云鄂博矿区)  南平市(建阳区、政和县、浦城县、光泽县、顺昌县、建瓯市、武夷山市、邵武市、松溪县、延平区)








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








防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)








石家庄市(栾城区、深泽县、长安区、井陉矿区、赞皇县、藁城区、辛集市、无极县、平山县、裕华区、元氏县、灵寿县、正定县、井陉县、新华区、桥西区、鹿泉区、新乐市、高邑县、赵县、行唐县、晋州市)








哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)  宜宾市(叙州区、长宁县、珙县、兴文县、屏山县、南溪区、翠屏区、筠连县、高县、江安县)








南通市(海门区、启东市、如东县、通州区、崇川区、海安市、如皋市)








嘉峪关市








哈尔滨市(巴彦县、尚志市、双城区、平房区、呼兰区、道外区、五常市、阿城区、道里区、延寿县、依兰县、香坊区、方正县、木兰县、通河县、南岗区、松北区、宾县)








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








雅安市(荥经县、汉源县、名山区、雨城区、石棉县、天全县、宝兴县、芦山县)








宣城市(旌德县、广德市、郎溪县、宣州区、宁国市、绩溪县、泾县)








鹤岗市(兴山区、兴安区、萝北县、东山区、工农区、向阳区、南山区、绥滨县)








茂名市(电白区、高州市、信宜市、茂南区、化州市)








辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)








张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)








连云港市(赣榆区、海州区、灌南县、东海县、连云区、灌云县)








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








临汾市(曲沃县、侯马市、洪洞县、汾西县、安泽县、襄汾县、翼城县、霍州市、永和县、尧都区、吉县、蒲县、乡宁县、隰县、大宁县、浮山县、古县)








滨州市(滨城区、沾化区、博兴县、阳信县、无棣县、惠民县、邹平市)








昆明市(东川区、石林彝族自治县、官渡区、嵩明县、安宁市、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、富民县、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、盘龙区、五华区、西山区、晋宁区)








邢台市(南和区、临城县、新河县、沙河市、柏乡县、威县、巨鹿县、隆尧县、任泽区、宁晋县、内丘县、广宗县、清河县、临西县、信都区、平乡县、南宫市、襄都区)








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








新余市(分宜县、渝水区)








南充市(高坪区、营山县、仪陇县、蓬安县、顺庆区、南部县、阆中市、西充县、嘉陵区)
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黄山市(黟县、徽州区、休宁县、黄山区、歙县、屯溪区、祁门县)








蚌埠市(淮上区、怀远县、五河县、龙子湖区、固镇县、禹会区、蚌山区)








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








曲靖市(师宗县、富源县、沾益区、罗平县、马龙区、宣威市、会泽县、陆良县、麒麟区)  临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、临夏市、广河县、东乡族自治县、永靖县、临夏县、和政县)








扬州市(宝应县、江都区、广陵区、邗江区、仪征市、高邮市)








衡水市(阜城县、武邑县、冀州区、饶阳县、枣强县、深州市、景县、桃城区、武强县、安平县、故城县)








沈阳市(皇姑区、新民市、苏家屯区、大东区、和平区、康平县、于洪区、沈河区、沈北新区、法库县、辽中区、浑南区、铁西区)龙岩市(永定区、长汀县、武平县、新罗区、连城县、漳平市、上杭县)








周口市(扶沟县、商水县、川汇区、淮阳区、鹿邑县、太康县、西华县、郸城县、沈丘县、项城市)  鞍山市(立山区、海城市、铁东区、岫岩满族自治县、千山区、台安县、铁西区)








保山市(隆阳区、腾冲市、施甸县、龙陵县、昌宁县)








十堰市(竹溪县、郧阳区、郧西县、竹山县、丹江口市、茅箭区、张湾区、房县)








临沂市(河东区、临沭县、莒南县、费县、沂南县、兰陵县、平邑县、郯城县、罗庄区、沂水县、兰山区、蒙阴县)湘潭市(湘乡市、韶山市、雨湖区、岳塘区、湘潭县)








云浮市(罗定市、云安区、新兴县、云城区、郁南县)








保定市(涿州市、莲池区、高阳县、高碑店市、蠡县、博野县、安国市、阜平县、唐县、易县、清苑区、安新县、竞秀区、徐水区、涞水县、定兴县、雄县、顺平县、定州市、满城区、望都县、容城县、曲阳县、涞源县)








邵阳市(隆回县、邵阳县、新宁县、城步苗族自治县、邵东市、双清区、绥宁县、洞口县、新邵县、大祥区、武冈市、北塔区)








果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、甘德县、班玛县、久治县、玛多县)








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








宜春市(奉新县、袁州区、万载县、宜丰县、高安市、丰城市、樟树市、靖安县、铜鼓县、上高县)








东莞市








酒泉市(肃州区、玉门市、肃北蒙古族自治县、敦煌市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)








钦州市(钦北区、浦北县、钦南区、灵山县)








肇庆市(四会市、高要区、封开县、德庆县、怀集县、端州区、鼎湖区、广宁县)








枣庄市(山亭区、台儿庄区、市中区、薛城区、峄城区、滕州市)








海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)








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








泰州市(海陵区、高港区、泰兴市、兴化市、靖江市、姜堰区)








中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)








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

  2025年4月21日,第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”在河北廊坊成功开幕。此次会议由中国核学会指导、中国核学会核聚变与等离子体物理分会主办、新奥集团承办。会议吸引了核聚变与人工智能领域的逾200位专家学者和科研精英齐聚一堂,共同探讨AI加速核聚变商业化的有效路径,为全球能源转型出谋划策。

第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”会场

  在为期三天的会议中,专家们围绕人工智能技术在核聚变领域的应用,包括装置运行控制、工程技术、数据分析等关键环节的赋能潜力展开深度研讨。

  奥氢硼聚变重大突破 鼓舞聚变科研

  就在本次会议开幕前的4月16日,新奥集团能源研究院的球形环氢硼聚变装置“玄龙-50U”取得重大技术突破,在国际上首次实现氢硼聚变等离子体100万安培放电。

  新奥能源研究院院长刘敏胜博士在会议开场致辞中,对新奥商用聚变能源技术路线和“玄龙-50U”实验的最新重大突破进行了深入介绍。他表示:“‘玄龙-50U’兆安电流实验成功解决了电流产生和维持过程中的关键技术难题,让等离子体电流达到1MA,温度达到四千万度。这是全球首次实现兆安级氢硼等离子体放电。该成果验证了氢硼燃料在磁约束条件下实现高参数放电的科学可行性”。

  新奥的此项技术突破标志着中国在球形环氢硼聚变研究领域跃入高参数运行的新阶段,跻身国际先进行列,成为聚变商业化进程的重要里程碑。

  这次新奥聚变的突破也得到专家们的认可。中核集团核工业西南物理研究院聚变科学所党委书记李永革在开幕式上也表示:“中国环流三号托卡马克实现双亿度等离子体放电、新奥集团‘玄龙-50U’装置实现国际首次氢硼等离子体100万安培放电等近期重大成果极大鼓舞了聚变科研人员,相信在未来,受控核聚变技术的突破将从根本上解决人类的能源问题”。

新奥聚变实验装置“玄龙-50U”实现兆安级等离子体电流

  新奥“5+N”方案利用AI加速聚变研究

  参加此次会议的专家们普遍认为,人工智能凭借高效处理海量实验数据、精准模拟复杂核聚变反应过程的能力,将大幅缩短研发周期、降低成本,已然成为核聚变商业化的“加速器”。人工智能可革新聚变研发范式,在控制调优、实验设计等方面提升效率,聚变能源也能为人工智能发展提供强大的能源支撑。

  新奥近年来在聚变智能的应用探索中成绩优异,借助数智球形环等载体,将聚变装置知识数字化,结合人工智能技术,满足聚变反应堆全生命周期管理需求,有力地推动了球形环氢硼聚变技术研发。

  在等离子体破裂预测方面,新奥建立数据库并上线模型,召回率达83.3%,误报率5.3%,可提前30ms进行预测;中性束调优应用机器学习算法,预测打火准确率超90%,2025年,新奥还将扩大参数范围预测并实现自动化、智能化;此外,新奥还开展了诊断集成分析和平衡设计等项目,为聚变领域的发展注入了强大动力。

  新奥在2024年制订了3个层次的聚变人工智能实施策略,2025年进一步优化为“5+N”实施方案。“5”是智能控制、聚变智能体、数字孪生等致力于用人工智能解决新奥聚变商业化核心问题的5个方向,“N”是等离子体破裂预测、中性束调优、诊断集成分析等人工智能与聚变技术领域的N个融合应用。同时,新奥根据外部大模型技术的发展趋势,专注“数据-应用”两端,充分利用开源模型资源推动自身发展。

  新奥还坚持生态合作路径,与北京大学、南开大学等高校进行战略合作,成立聚变智能联合实验室,开展聚变物理与人工智能学科交叉研究,为行业培养高端后备人才,全力加速聚变技术突破的步伐。

新奥聚变实验装置“玄龙-50U”

  研发投入数十亿元新奥矢志加速聚变商业化

  在会议期间,与会专家们还实地参访了新奥能源研究院的聚变实验室,深入了解新奥在核聚变领域的研发能力。

  回溯新奥的聚变研发历程,新奥从2017年开始进入聚变能源研究领域。在技术研发投入方面,新奥已累计投入数十亿元,组建了300余人的国际化、高层次的聚变研发团队,形成坚实的科研力量。其自主设计建造的我国首座中等规模球形环物理实验装置“玄龙-50”,历经4年稳定运行后,于2024年升级为“玄龙-50U”,快速跻身大型磁约束实验平台先进行列。

  此次实现100万安培放电突破的“玄龙-50U”装置,在实验中采用高浓度氢硼燃料,成功攻克球形环等离子体电流高效产生的技术难题。这一成果,让新奥在全球核聚变研究领域脱颖而出。对比国际上其他研究机构,美国核聚变能源企业(TAETechnologies)与日本国立聚变科学研究所(NIFS)合作,在2023年虽实现氢硼聚变实验,但未达百万安培级电流,“玄龙-50U”凭借此次突破,成为全球首个实现该成果的装置。目前,新奥正并行推进整体参数国际领先的下一代氢硼热核聚变实验装置“和龙-2”的建设,预计2027年建成。

  此次会议的成功举办,为核聚变与人工智能领域科技人员搭建起综合性交流平台,深化了两大领域的技术融合应用,也为学术界与产业界协同发展创造新契机。随着AI与核聚变技术融合不断深入,新奥集团也将持续协同各方共同发力,加速推进聚变能源商业化进程,为全球能源结构转型与可持续发展带来新的希望。

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