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吉林市(蛟河市、昌邑区、桦甸市、舒兰市、龙潭区、永吉县、船营区、磐石市、丰满区)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、兴海县、共和县、同德县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县、泽库县)

固原市(西吉县、原州区、彭阳县、泾源县、隆德县)  葫芦岛市(建昌县、南票区、兴城市、连山区、龙港区、绥中县)

朝阳市(北票市、凌源市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、朝阳县、建平县)

玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、玉树市、曲麻莱县、称多县、杂多县)

广州市(海珠区、从化区、黄埔区、番禺区、增城区、花都区、越秀区、荔湾区、天河区、白云区、南沙区)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、梁河县、盈江县、陇川县、芒市)  和田地区(皮山县、和田市、和田县、策勒县、于田县、墨玉县、民丰县、洛浦县)

呼和浩特市(新城区、回民区、托克托县、赛罕区、清水河县、土默特左旗、武川县、玉泉区、和林格尔县)

盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)

泸州市(古蔺县、龙马潭区、叙永县、合江县、江阳区、泸县、纳溪区)

陇南市(成县、徽县、两当县、文县、西和县、礼县、武都区、宕昌县、康县)

眉山市(丹棱县、仁寿县、彭山区、洪雅县、东坡区、青神县)

北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)

常德市(临澧县、安乡县、津市市、石门县、桃源县、澧县、武陵区、汉寿县、鼎城区)

泰安市(岱岳区、宁阳县、新泰市、肥城市、东平县、泰山区)

天水市(麦积区、秦州区、甘谷县、张家川回族自治县、武山县、清水县、秦安县)

昌都市(边坝县、八宿县、察雅县、贡觉县、芒康县、类乌齐县、卡若区、江达县、丁青县、左贡县、洛隆县)

四平市(伊通满族自治县、双辽市、梨树县、铁东区、铁西区)

鸡西市(恒山区、密山市、麻山区、城子河区、虎林市、滴道区、鸡冠区、梨树区、鸡东县)

舟山市(普陀区、定海区、嵊泗县、岱山县)

兰州市(皋兰县、榆中县、安宁区、城关区、红古区、七里河区、永登县、西固区)

广元市(青川县、昭化区、苍溪县、利州区、剑阁县、旺苍县、朝天区)

荆门市(掇刀区、钟祥市、沙洋县、东宝区、京山市)

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

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

厦门市(翔安区、同安区、湖里区、海沧区、集美区、思明区)

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香港特别行政区

马鞍山市(和县、花山区、雨山区、当涂县、博望区、含山县)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)  钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)

茂名市(茂南区、化州市、高州市、信宜市、电白区)

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

六安市(舒城县、霍邱县、金寨县、霍山县、叶集区、金安区、裕安区)佛山市(高明区、南海区、三水区、禅城区、顺德区)

新疆维吾尔自治区  西宁市(城北区、城西区、城东区、城中区、湟源县、大通回族土族自治县、湟中区)

丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县、华坪县、宁蒗彝族自治县)

海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)

通化市(辉南县、东昌区、通化县、柳河县、集安市、二道江区、梅河口市)南平市(邵武市、延平区、顺昌县、光泽县、浦城县、政和县、武夷山市、建阳区、松溪县、建瓯市)

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

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

温州市(文成县、鹿城区、瑞安市、泰顺县、平阳县、瓯海区、洞头区、龙港市、龙湾区、乐清市、苍南县、永嘉县)

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

张家口市(尚义县、下花园区、怀安县、宣化区、张北县、万全区、崇礼区、赤城县、阳原县、桥西区、康保县、涿鹿县、怀来县、桥东区、蔚县、沽源县)

郑州市(上街区、新郑市、中牟县、登封市、新密市、中原区、金水区、管城回族区、惠济区、二七区、巩义市、荥阳市)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区)

渭南市(蒲城县、临渭区、潼关县、韩城市、白水县、合阳县、富平县、澄城县、华州区、华阴市、大荔县)

白城市(洮南市、大安市、镇赉县、洮北区、通榆县)

包头市(达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、昆都仑区、东河区、石拐区、青山区、九原区、土默特右旗、固阳县)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

甘南藏族自治州(合作市、迭部县、卓尼县、玛曲县、碌曲县、夏河县、临潭县、舟曲县)

东营市(利津县、东营区、河口区、垦利区、广饶县)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

黑河市(爱辉区、五大连池市、逊克县、北安市、嫩江市、孙吴县)

汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)

　　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。

　　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。