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合肥市(肥西县、庐江县、庐阳区、瑶海区、巢湖市、蜀山区、包河区、肥东县、长丰县)

和田地区(和田市、民丰县、策勒县、皮山县、和田县、墨玉县、洛浦县、于田县)

黄山市(屯溪区、徽州区、歙县、黟县、休宁县、祁门县、黄山区)

铜仁市(江口县、思南县、德江县、松桃苗族自治县、碧江区、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、万山区、石阡县)  许昌市(禹州市、魏都区、鄢陵县、襄城县、建安区、长葛市)

鹤岗市(兴安区、绥滨县、南山区、工农区、萝北县、向阳区、东山区、兴山区)

肇庆市(怀集县、德庆县、鼎湖区、四会市、封开县、广宁县、高要区、端州区)

海东市(平安区、化隆回族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)

海南藏族自治州(兴海县、贵德县、同德县、贵南县、共和县)  锦州市(太和区、义县、北镇市、古塔区、黑山县、凌河区、凌海市)

香港特别行政区

黄石市(黄石港区、铁山区、西塞山区、大冶市、阳新县、下陆区)

福州市(平潭县、连江县、马尾区、仓山区、闽清县、永泰县、台江区、长乐区、闽侯县、鼓楼区、福清市、晋安区、罗源县)

保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)

淄博市(博山区、张店区、临淄区、沂源县、淄川区、桓台县、周村区、高青县)

兴安盟(科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、突泉县)

庆阳市(环县、镇原县、正宁县、合水县、华池县、庆城县、西峰区、宁县)

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

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

清远市(连山壮族瑶族自治县、连州市、佛冈县、连南瑶族自治县、英德市、清城区、阳山县、清新区)

北京市(丰台区、通州区、怀柔区、朝阳区、东城区、密云区、平谷区、石景山区、门头沟区、大兴区、延庆区、顺义区、昌平区、房山区、西城区、海淀区)

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

伊犁哈萨克自治州(伊宁县、巩留县、霍尔果斯市、霍城县、新源县、奎屯市、伊宁市、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、昭苏县)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

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

南充市(高坪区、蓬安县、西充县、南部县、顺庆区、阆中市、仪陇县、嘉陵区、营山县)

内江市(市中区、资中县、东兴区、隆昌市、威远县)

惠州市(龙门县、博罗县、惠东县、惠城区、惠阳区)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

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安阳市(滑县、北关区、汤阴县、内黄县、安阳县、龙安区、殷都区、林州市、文峰区)

眉山市(青神县、洪雅县、丹棱县、东坡区、彭山区、仁寿县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、梁河县、瑞丽市、盈江县)

淮南市(八公山区、寿县、凤台县、田家庵区、潘集区、谢家集区、大通区)  银川市(金凤区、贺兰县、永宁县、兴庆区、西夏区、灵武市)

金昌市(永昌县、金川区)

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

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、乌兰县、德令哈市、茫崖市、天峻县、都兰县)池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)  北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)

阿勒泰地区(福海县、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、青河县、吉木乃县、阿勒泰市)

广安市(前锋区、华蓥市、岳池县、邻水县、武胜县、广安区)

秦皇岛市(北戴河区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、海港区、抚宁区、山海关区)长治市(屯留区、壶关县、黎城县、长子县、沁源县、武乡县、平顺县、襄垣县、潞州区、沁县、上党区、潞城区)

台州市(温岭市、仙居县、临海市、三门县、椒江区、天台县、路桥区、黄岩区、玉环市)

定西市(通渭县、岷县、渭源县、安定区、陇西县、漳县、临洮县)

葫芦岛市(南票区、绥中县、建昌县、龙港区、连山区、兴城市)

大连市(沙河口区、西岗区、金州区、普兰店区、甘井子区、旅顺口区、中山区、庄河市、瓦房店市、长海县)

济宁市(曲阜市、兖州区、鱼台县、梁山县、微山县、任城区、泗水县、汶上县、嘉祥县、金乡县、邹城市)

巴中市(通江县、平昌县、南江县、恩阳区、巴州区)

随州市(广水市、曾都区、随县)

苏州市(虎丘区、常熟市、昆山市、张家港市、吴中区、姑苏区、吴江区、太仓市、相城区)

沈阳市(铁西区、康平县、苏家屯区、皇姑区、辽中区、新民市、法库县、沈河区、于洪区、沈北新区、和平区、大东区、浑南区)

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

辽源市(东辽县、东丰县、龙山区、西安区)

汕头市(金平区、濠江区、澄海区、南澳县、龙湖区、潮阳区、潮南区)

达州市(达川区、通川区、渠县、开江县、大竹县、宣汉县、万源市)

晋中市(昔阳县、灵石县、榆次区、寿阳县、左权县、祁县、榆社县、平遥县、和顺县、介休市、太谷区)

徐州市(新沂市、泉山区、鼓楼区、丰县、邳州市、铜山区、睢宁县、沛县、贾汪区、云龙区)

扬州市(高邮市、邗江区、广陵区、江都区、仪征市、宝应县)

　　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。