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大庆市(肇源县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、萨尔图区、大同区、龙凤区、林甸县、肇州县)
荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、沙洋县、东宝区)
桂林市(平乐县、叠彩区、永福县、灵川县、雁山区、灌阳县、兴安县、恭城瑶族自治县、资源县、秀峰区、龙胜各族自治县、荔浦市、七星区、象山区、临桂区、全州县、阳朔县)
上海市(崇明区、嘉定区、闵行区、青浦区、普陀区、浦东新区、奉贤区、虹口区、杨浦区、长宁区、松江区、黄浦区、徐汇区、宝山区、金山区、静安区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)
新余市(渝水区、分宜县)
酒泉市(瓜州县、金塔县、敦煌市、玉门市、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区)
青岛市(胶州市、莱西市、崂山区、李沧区、城阳区、黄岛区、即墨区、市南区、平度市、市北区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、博乐市、精河县)
晋中市(昔阳县、寿阳县、灵石县、平遥县、介休市、左权县、太谷区、榆社县、和顺县、祁县、榆次区)
凉山彝族自治州(美姑县、喜德县、越西县、会东县、盐源县、德昌县、会理市、西昌市、昭觉县、普格县、冕宁县、木里藏族自治县、宁南县、金阳县、布拖县、雷波县、甘洛县)
晋城市(泽州县、城区、阳城县、高平市、沁水县、陵川县)
呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、根河市、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗、扎兰屯市、牙克石市、海拉尔区、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、阿荣旗、扎赉诺尔区、满洲里市)
衡阳市(衡山县、南岳区、蒸湘区、石鼓区、衡阳县、雁峰区、珠晖区、衡南县、耒阳市、祁东县、常宁市、衡东县)
石家庄市(辛集市、高邑县、栾城区、新乐市、灵寿县、井陉矿区、桥西区、藁城区、行唐县、赞皇县、裕华区、新华区、赵县、鹿泉区、元氏县、晋州市、深泽县、无极县、正定县、平山县、井陉县、长安区)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、册亨县、安龙县、望谟县、兴仁市、贞丰县、兴义市、普安县)
玉林市(兴业县、玉州区、容县、北流市、福绵区、陆川县、博白县)
天水市(甘谷县、清水县、秦安县、张家川回族自治县、麦积区、秦州区、武山县)
清远市(连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、清新区、连州市、清城区、英德市、阳山县、佛冈县)
宣城市(广德市、郎溪县、绩溪县、泾县、旌德县、宁国市、宣州区)
亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
葫芦岛市(南票区、绥中县、兴城市、龙港区、连山区、建昌县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)
包头市(九原区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、东河区、昆都仑区、白云鄂博矿区、青山区、石拐区)
芜湖市(鸠江区、繁昌区、南陵县、弋江区、无为市、湾沚区、镜湖区)
塔城地区(托里县、额敏县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市、沙湾市)
阿勒泰地区(青河县、布尔津县、福海县、阿勒泰市、吉木乃县、哈巴河县、富蕴县)
果洛藏族自治州(甘德县、班玛县、达日县、玛多县、久治县、玛沁县)
邢台市(南宫市、巨鹿县、信都区、任泽区、新河县、广宗县、威县、隆尧县、内丘县、柏乡县、临城县、平乡县、清河县、襄都区、南和区、宁晋县、临西县、沙河市)
福州市(马尾区、仓山区、福清市、闽清县、平潭县、连江县、台江区、罗源县、永泰县、晋安区、闽侯县、鼓楼区、长乐区)
驻马店市(驿城区、确山县、正阳县、遂平县、汝南县、新蔡县、西平县、平舆县、泌阳县、上蔡县)
龙岩市(上杭县、永定区、武平县、连城县、漳平市、长汀县、新罗区)
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三沙市(南沙区、西沙区)
连云港市(灌云县、东海县、赣榆区、灌南县、连云区、海州区)
绵阳市(盐亭县、江油市、游仙区、平武县、三台县、北川羌族自治县、梓潼县、安州区、涪城区)
汉中市(留坝县、洋县、城固县、西乡县、宁强县、汉台区、镇巴县、略阳县、南郑区、佛坪县、勉县)
黔南布依族苗族自治州(贵定县、瓮安县、独山县、龙里县、都匀市、三都水族自治县、福泉市、惠水县、平塘县、罗甸县、长顺县、荔波县)
乌兰察布市(商都县、察哈尔右翼前旗、化德县、集宁区、四子王旗、兴和县、凉城县、丰镇市、卓资县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗)
江门市(蓬江区、鹤山市、台山市、开平市、江海区、恩平市、新会区)
十堰市(竹溪县、郧阳区、竹山县、郧西县、张湾区、房县、茅箭区、丹江口市)
娄底市(涟源市、双峰县、新化县、冷水江市、娄星区)
安康市(旬阳市、白河县、宁陕县、镇坪县、岚皋县、平利县、紫阳县、汉阴县、汉滨区、石泉县)
吕梁市(孝义市、岚县、交城县、石楼县、兴县、中阳县、汾阳市、离石区、文水县、柳林县、交口县、临县、方山县)
拉萨市(曲水县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、尼木县、达孜区、城关区、当雄县、林周县)
临沂市(沂水县、兰山区、罗庄区、费县、莒南县、平邑县、河东区、临沭县、沂南县、兰陵县、蒙阴县、郯城县)
四平市(铁西区、铁东区、伊通满族自治县、梨树县、双辽市)
太原市(晋源区、小店区、尖草坪区、迎泽区、阳曲县、古交市、清徐县、杏花岭区、万柏林区、娄烦县)
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嘉峪关市
莆田市(荔城区、秀屿区、涵江区、城厢区、仙游县)
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朔州市(山阴县、应县、朔城区、右玉县、怀仁市、平鲁区)
宁德市(古田县、屏南县、福鼎市、周宁县、霞浦县、蕉城区、柘荣县、寿宁县、福安市)
烟台市(蓬莱区、莱山区、招远市、栖霞市、芝罘区、莱州市、莱阳市、福山区、海阳市、牟平区、龙口市)
聊城市(东阿县、临清市、高唐县、茌平区、冠县、阳谷县、莘县、东昌府区)
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抚州市(东乡区、金溪县、宜黄县、乐安县、崇仁县、资溪县、广昌县、南城县、南丰县、黎川县、临川区)
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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。
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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