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巴中市(巴州区、通江县、恩阳区、南江县、平昌县)

梅州市(梅县区、大埔县、平远县、五华县、梅江区、兴宁市、丰顺县、蕉岭县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

张掖市(民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、山丹县、高台县、甘州区)  景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)

锡林郭勒盟(锡林浩特市、正镶白旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、镶黄旗、正蓝旗、多伦县、苏尼特左旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市)

鞍山市(铁东区、岫岩满族自治县、铁西区、海城市、千山区、立山区、台安县)

漯河市(舞阳县、召陵区、郾城区、临颍县、源汇区)

安庆市(宜秀区、迎江区、宿松县、太湖县、潜山市、桐城市、岳西县、怀宁县、大观区、望江县)  曲靖市(麒麟区、富源县、罗平县、师宗县、会泽县、沾益区、宣威市、陆良县、马龙区)

蚌埠市(五河县、固镇县、龙子湖区、禹会区、蚌山区、淮上区、怀远县)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

宿迁市(宿城区、沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿豫区)

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

鄂尔多斯市(准格尔旗、杭锦旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、东胜区、达拉特旗、乌审旗、鄂托克前旗、康巴什区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

扬州市(高邮市、江都区、广陵区、邗江区、仪征市、宝应县)

自贡市(荣县、富顺县、贡井区、自流井区、大安区、沿滩区)

攀枝花市(盐边县、米易县、仁和区、西区、东区)

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

大理白族自治州(宾川县、漾濞彝族自治县、弥渡县、剑川县、永平县、祥云县、南涧彝族自治县、洱源县、巍山彝族回族自治县、云龙县、鹤庆县、大理市)

六盘水市(六枝特区、水城区、钟山区、盘州市)

玉溪市(江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、红塔区、通海县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县、澄江市)

延安市(黄陵县、延川县、宜川县、富县、子长市、延长县、志丹县、洛川县、黄龙县、安塞区、宝塔区、吴起县、甘泉县)

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

庆阳市(正宁县、华池县、庆城县、宁县、环县、西峰区、合水县、镇原县)

黄山市(歙县、祁门县、黟县、黄山区、徽州区、休宁县、屯溪区)

本溪市(溪湖区、南芬区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、平山区、明山区)

桂林市(临桂区、资源县、兴安县、七星区、平乐县、灵川县、雁山区、灌阳县、叠彩区、象山区、阳朔县、秀峰区、全州县、龙胜各族自治县、永福县、荔浦市、恭城瑶族自治县)

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

临沂市(沂水县、罗庄区、莒南县、沂南县、蒙阴县、兰陵县、平邑县、郯城县、费县、兰山区、临沭县、河东区)

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

酒泉市(玉门市、瓜州县、金塔县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、敦煌市)  哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

娄底市(双峰县、娄星区、涟源市、冷水江市、新化县)

宁夏回族自治区

德州市(宁津县、临邑县、平原县、夏津县、武城县、陵城区、乐陵市、庆云县、德城区、齐河县、禹城市)中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

兰州市(安宁区、永登县、七里河区、榆中县、西固区、红古区、城关区、皋兰县)  绍兴市(上虞区、诸暨市、越城区、嵊州市、新昌县、柯桥区)

白城市(洮南市、大安市、通榆县、镇赉县、洮北区)

池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)

无锡市(惠山区、宜兴市、新吴区、江阴市、滨湖区、锡山区、梁溪区)张家口市(沽源县、尚义县、蔚县、赤城县、怀来县、桥西区、崇礼区、桥东区、宣化区、康保县、下花园区、万全区、涿鹿县、阳原县、张北县、怀安县)

儋州市

嘉兴市(嘉善县、海宁市、平湖市、桐乡市、南湖区、海盐县、秀洲区)

贵港市(港南区、港北区、平南县、覃塘区、桂平市)

阿里地区(革吉县、日土县、札达县、噶尔县、措勤县、普兰县、改则县)

南宁市(上林县、武鸣区、马山县、良庆区、宾阳县、横州市、兴宁区、青秀区、西乡塘区、隆安县、江南区、邕宁区)

商洛市(洛南县、丹凤县、商南县、柞水县、镇安县、山阳县、商州区)

宿州市(砀山县、埇桥区、萧县、灵璧县、泗县)

内蒙古自治区

南通市(海门区、通州区、崇川区、海安市、如皋市、如东县、启东市)

湖州市(安吉县、南浔区、德清县、长兴县、吴兴区)

阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)

聊城市(阳谷县、茌平区、临清市、莘县、东阿县、东昌府区、高唐县、冠县)

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

荆门市(沙洋县、钟祥市、掇刀区、东宝区、京山市)

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

镇江市(丹徒区、扬中市、句容市、润州区、京口区、丹阳市)

　　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。

　　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。

　　新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“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。

　　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。