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金华市(永康市、武义县、义乌市、东阳市、婺城区、金东区、浦江县、磐安县、兰溪市)
开封市(杞县、祥符区、尉氏县、龙亭区、顺河回族区、兰考县、鼓楼区、通许县、禹王台区)
昭通市(威信县、水富市、永善县、昭阳区、大关县、巧家县、绥江县、彝良县、镇雄县、盐津县、鲁甸县)
泸州市(龙马潭区、叙永县、泸县、合江县、江阳区、纳溪区、古蔺县)
烟台市(莱阳市、招远市、牟平区、龙口市、莱山区、蓬莱区、芝罘区、栖霞市、莱州市、海阳市、福山区)
内江市(隆昌市、资中县、东兴区、市中区、威远县)
秦皇岛市(卢龙县、抚宁区、昌黎县、山海关区、海港区、青龙满族自治县、北戴河区)
株洲市(天元区、石峰区、荷塘区、芦淞区、渌口区、攸县、炎陵县、茶陵县、醴陵市)
铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)
衡阳市(南岳区、衡山县、耒阳市、祁东县、雁峰区、衡南县、衡东县、石鼓区、蒸湘区、珠晖区、衡阳县、常宁市)
晋中市(昔阳县、平遥县、榆次区、灵石县、祁县、寿阳县、和顺县、太谷区、左权县、榆社县、介休市)
甘孜藏族自治州(色达县、炉霍县、巴塘县、新龙县、得荣县、稻城县、康定市、九龙县、白玉县、雅江县、道孚县、石渠县、乡城县、甘孜县、丹巴县、泸定县、德格县、理塘县)
金昌市(永昌县、金川区)
保山市(隆阳区、施甸县、腾冲市、龙陵县、昌宁县)
盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)
周口市(郸城县、西华县、淮阳区、太康县、沈丘县、扶沟县、鹿邑县、川汇区、项城市、商水县)
邢台市(沙河市、襄都区、南和区、新河县、巨鹿县、信都区、柏乡县、内丘县、威县、平乡县、清河县、临西县、临城县、南宫市、任泽区、宁晋县、广宗县、隆尧县)
通辽市(开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、奈曼旗、库伦旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、湘乡市、岳塘区、韶山市)
贵阳市(清镇市、南明区、息烽县、开阳县、白云区、乌当区、云岩区、修文县、观山湖区、花溪区)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
邵阳市(双清区、新宁县、邵阳县、洞口县、邵东市、新邵县、绥宁县、北塔区、大祥区、武冈市、隆回县、城步苗族自治县)
驻马店市(确山县、正阳县、上蔡县、泌阳县、驿城区、新蔡县、平舆县、遂平县、西平县、汝南县)
桂林市(全州县、象山区、平乐县、临桂区、荔浦市、七星区、兴安县、灌阳县、龙胜各族自治县、灵川县、恭城瑶族自治县、资源县、叠彩区、秀峰区、雁山区、阳朔县、永福县)
张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)
普洱市(西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县)
鹤岗市(绥滨县、兴山区、向阳区、东山区、南山区、萝北县、工农区、兴安区)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、德令哈市、都兰县、格尔木市、乌兰县)
林芝市(巴宜区、墨脱县、察隅县、米林市、波密县、工布江达县、朗县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
庆阳市(华池县、正宁县、镇原县、合水县、环县、庆城县、西峰区、宁县)
阜新市(太平区、彰武县、清河门区、阜新蒙古族自治县、新邱区、海州区、细河区)
宜宾市(珙县、南溪区、叙州区、江安县、筠连县、长宁县、高县、翠屏区、兴文县、屏山县)
梅州市(五华县、大埔县、梅县区、平远县、兴宁市、蕉岭县、丰顺县、梅江区)
包头市(石拐区、青山区、昆都仑区、九原区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、土默特右旗、固阳县)
日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)
南宁市(江南区、宾阳县、兴宁区、良庆区、横州市、上林县、武鸣区、马山县、隆安县、西乡塘区、青秀区、邕宁区)
嘉兴市(秀洲区、嘉善县、南湖区、海宁市、海盐县、桐乡市、平湖市)
南京市(六合区、栖霞区、溧水区、鼓楼区、玄武区、江宁区、雨花台区、浦口区、高淳区、秦淮区、建邺区)
孝感市(云梦县、汉川市、大悟县、孝昌县、应城市、安陆市、孝南区)
六盘水市(钟山区、水城区、盘州市、六枝特区)
新乡市(新乡县、卫辉市、封丘县、牧野区、卫滨区、原阳县、凤泉区、长垣市、红旗区、获嘉县、辉县市、延津县)
大连市(中山区、金州区、沙河口区、普兰店区、庄河市、长海县、西岗区、旅顺口区、瓦房店市、甘井子区)
衡水市(武邑县、枣强县、饶阳县、阜城县、桃城区、故城县、安平县、深州市、冀州区、景县、武强县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
银川市(金凤区、永宁县、兴庆区、贺兰县、灵武市、西夏区)
北京市(房山区、门头沟区、顺义区、朝阳区、密云区、怀柔区、昌平区、石景山区、大兴区、西城区、平谷区、海淀区、东城区、延庆区、通州区、丰台区)
营口市(大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、老边区、站前区、盖州市)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
岳阳市(云溪区、临湘市、汨罗市、岳阳县、华容县、平江县、湘阴县、岳阳楼区、君山区)
汉中市(南郑区、城固县、洋县、镇巴县、略阳县、汉台区、西乡县、宁强县、佛坪县、勉县、留坝县)
南通市(海安市、通州区、海门区、启东市、崇川区、如东县、如皋市)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
塔城地区(额敏县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、托里县、乌苏市、裕民县)
香港特别行政区
喀什地区(疏勒县、疏附县、喀什市、叶城县、岳普湖县、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、巴楚县、莎车县、麦盖提县、泽普县)
马鞍山市(博望区、花山区、含山县、当涂县、和县、雨山区)
辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)
黔东南苗族侗族自治州(雷山县、天柱县、麻江县、榕江县、从江县、丹寨县、黄平县、台江县、黎平县、剑河县、岑巩县、锦屏县、镇远县、凯里市、施秉县、三穗县)
西安市(蓝田县、高陵区、长安区、灞桥区、阎良区、鄠邑区、雁塔区、临潼区、新城区、莲湖区、碑林区、周至县、未央区)
辽阳市(辽阳县、文圣区、灯塔市、太子河区、弓长岭区、宏伟区、白塔区)
邯郸市(涉县、峰峰矿区、邱县、馆陶县、成安县、邯山区、曲周县、魏县、武安市、磁县、永年区、复兴区、广平县、丛台区、肥乡区、鸡泽县、大名县、临漳县)
玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、称多县、治多县)
那曲市(色尼区、双湖县、嘉黎县、巴青县、安多县、比如县、申扎县、尼玛县、索县、聂荣县、班戈县)
漳州市(云霄县、龙海区、南靖县、龙文区、长泰区、漳浦县、东山县、诏安县、平和县、芗城区、华安县)
崇左市(江州区、大新县、扶绥县、宁明县、凭祥市、龙州县、天等县)
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扬州市(高邮市、广陵区、仪征市、邗江区、宝应县、江都区)
赤峰市(红山区、宁城县、松山区、元宝山区、翁牛特旗、敖汉旗、林西县、喀喇沁旗、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、克什克腾旗)
湖州市(安吉县、吴兴区、长兴县、德清县、南浔区)
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兴安盟(科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、扎赉特旗、阿尔山市、突泉县)
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唐山市(玉田县、丰南区、开平区、滦南县、古冶区、丰润区、滦州市、路南区、迁西县、路北区、迁安市、遵化市、曹妃甸区、乐亭县)
沧州市(东光县、盐山县、任丘市、泊头市、南皮县、肃宁县、河间市、新华区、海兴县、沧县、黄骅市、献县、孟村回族自治县、吴桥县、青县、运河区)
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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