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








黔东南苗族侗族自治州(黎平县、从江县、凯里市、三穗县、剑河县、榕江县、台江县、黄平县、麻江县、岑巩县、锦屏县、天柱县、雷山县、丹寨县、镇远县、施秉县)








黑河市(逊克县、孙吴县、五大连池市、爱辉区、嫩江市、北安市)








淮安市(淮阴区、涟水县、盱眙县、清江浦区、洪泽区、金湖县、淮安区)  本溪市(南芬区、明山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、溪湖区、平山区)








玉树藏族自治州(杂多县、曲麻莱县、玉树市、称多县、治多县、囊谦县)








海南藏族自治州(共和县、贵德县、同德县、贵南县、兴海县)








上海市(浦东新区、静安区、闵行区、青浦区、崇明区、虹口区、长宁区、普陀区、松江区、宝山区、奉贤区、金山区、杨浦区、黄浦区、徐汇区、嘉定区)








和田地区(和田市、和田县、皮山县、策勒县、于田县、墨玉县、洛浦县、民丰县)  安康市(平利县、镇坪县、白河县、汉滨区、石泉县、汉阴县、紫阳县、岚皋县、宁陕县、旬阳市)








贵港市(覃塘区、桂平市、港南区、平南县、港北区)








铁岭市(调兵山市、银州区、开原市、清河区、铁岭县、昌图县、西丰县)








新余市(分宜县、渝水区)








中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)








葫芦岛市(绥中县、兴城市、连山区、建昌县、龙港区、南票区)








石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)








长沙市(开福区、宁乡市、芙蓉区、长沙县、天心区、雨花区、岳麓区、浏阳市、望城区)








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








文山壮族苗族自治州(西畴县、马关县、麻栗坡县、富宁县、丘北县、广南县、文山市、砚山县)








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








周口市(商水县、太康县、扶沟县、川汇区、鹿邑县、郸城县、沈丘县、西华县、项城市、淮阳区)








泰安市(东平县、泰山区、新泰市、宁阳县、肥城市、岱岳区)








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








咸宁市(崇阳县、通山县、咸安区、通城县、嘉鱼县、赤壁市)








新疆维吾尔自治区








凉山彝族自治州(会东县、德昌县、布拖县、昭觉县、喜德县、雷波县、越西县、宁南县、木里藏族自治县、盐源县、西昌市、普格县、冕宁县、金阳县、甘洛县、美姑县、会理市)








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








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佛山市(南海区、顺德区、禅城区、三水区、高明区)
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陇南市(康县、文县、徽县、宕昌县、礼县、武都区、西和县、成县、两当县)








十堰市(茅箭区、郧阳区、竹山县、竹溪县、房县、丹江口市、郧西县、张湾区)








牡丹江市(东宁市、海林市、西安区、阳明区、穆棱市、宁安市、林口县、东安区、爱民区、绥芬河市)








宜宾市(筠连县、叙州区、屏山县、江安县、南溪区、高县、珙县、长宁县、翠屏区、兴文县)  韶关市(翁源县、新丰县、南雄市、浈江区、乐昌市、曲江区、武江区、仁化县、始兴县、乳源瑶族自治县)








三沙市(南沙区、西沙区)








松原市(乾安县、扶余市、长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)








海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县)赣州市(兴国县、赣县区、石城县、瑞金市、上犹县、定南县、章贡区、会昌县、大余县、龙南市、崇义县、于都县、南康区、寻乌县、信丰县、全南县、安远县、宁都县)








重庆市(万州区、江北区、忠县、彭水苗族土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、奉节县、长寿区、开州区、巫溪县、城口县、垫江县、江津区、武隆区、铜梁区、云阳县、巴南区、涪陵区、南岸区、梁平区、南川区、石柱土家族自治县、黔江区、丰都县、渝北区、渝中区、大渡口区、九龙坡区、荣昌区、潼南区、大足区、沙坪坝区、巫山县、永川区、綦江区、酉阳土家族苗族自治县、合川区、璧山区、北碚区)  铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)








吴忠市(利通区、盐池县、青铜峡市、同心县、红寺堡区)








铜陵市(义安区、铜官区、枞阳县、郊区)








朝阳市(建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、龙城区、北票市、朝阳县、双塔区)吉林市(磐石市、蛟河市、丰满区、永吉县、船营区、舒兰市、昌邑区、桦甸市、龙潭区)








西藏自治区








淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)








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来宾市(忻城县、金秀瑶族自治县、武宣县、合山市、象州县、兴宾区)








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








河源市(源城区、东源县、和平县、紫金县、连平县、龙川县)








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








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乌鲁木齐市(头屯河区、沙依巴克区、达坂城区、新市区、天山区、乌鲁木齐县、米东区、水磨沟区)








岳阳市(君山区、湘阴县、华容县、临湘市、平江县、岳阳楼区、汨罗市、云溪区、岳阳县)








株洲市(石峰区、醴陵市、荷塘区、渌口区、茶陵县、炎陵县、天元区、攸县、芦淞区)








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








呼伦贝尔市(扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、海拉尔区、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、阿荣旗、满洲里市、新巴尔虎左旗、额尔古纳市、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、根河市)








黄山市(祁门县、黄山区、歙县、休宁县、徽州区、黟县、屯溪区)








三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)








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

  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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