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定期回访机制：我们会定期对维修过的家电进行回访，确保长期稳定运行。
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全国服务区域：
黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县)
长春市(双阳区、公主岭市、朝阳区、二道区、农安县、绿园区、榆树市、九台区、南关区、德惠市、宽城区)
宜宾市(兴文县、江安县、叙州区、筠连县、珙县、高县、长宁县、南溪区、翠屏区、屏山县)
吴忠市(盐池县、青铜峡市、利通区、同心县、红寺堡区)
池州市(贵池区、青阳县、石台县、东至县)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
沈阳市(沈河区、皇姑区、浑南区、法库县、新民市、辽中区、康平县、沈北新区、于洪区、大东区、和平区、苏家屯区、铁西区)
徐州市(邳州市、新沂市、沛县、云龙区、丰县、贾汪区、鼓楼区、泉山区、铜山区、睢宁县)
漯河市(临颍县、召陵区、郾城区、源汇区、舞阳县)
呼和浩特市(回民区、武川县、玉泉区、和林格尔县、清水河县、新城区、赛罕区、托克托县、土默特左旗)
达州市(大竹县、达川区、渠县、万源市、宣汉县、通川区、开江县)
菏泽市(牡丹区、郓城县、单县、东明县、曹县、鄄城县、成武县、定陶区、巨野县)
萍乡市(湘东区、莲花县、安源区、芦溪县、上栗县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
宜昌市(西陵区、猇亭区、伍家岗区、长阳土家族自治县、当阳市、兴山县、秭归县、枝江市、宜都市、夷陵区、远安县、五峰土家族自治县、点军区)
漳州市(诏安县、龙文区、东山县、华安县、芗城区、长泰区、漳浦县、南靖县、平和县、云霄县、龙海区)
汉中市(城固县、宁强县、佛坪县、西乡县、勉县、汉台区、洋县、留坝县、略阳县、镇巴县、南郑区)
甘孜藏族自治州(雅江县、巴塘县、新龙县、康定市、九龙县、白玉县、道孚县、泸定县、丹巴县、德格县、炉霍县、甘孜县、乡城县、稻城县、得荣县、石渠县、理塘县、色达县)
宁夏回族自治区
果洛藏族自治州(甘德县、玛多县、班玛县、久治县、玛沁县、达日县)
庆阳市(镇原县、合水县、宁县、华池县、环县、庆城县、正宁县、西峰区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、凌源市、建平县、双塔区、龙城区、朝阳县)
威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)
肇庆市(广宁县、高要区、四会市、鼎湖区、德庆县、端州区、怀集县、封开县)
葫芦岛市(绥中县、南票区、兴城市、龙港区、连山区、建昌县)
黑河市(嫩江市、北安市、逊克县、孙吴县、五大连池市、爱辉区)
焦作市(武陟县、沁阳市、孟州市、解放区、修武县、博爱县、温县、山阳区、中站区、马村区)
枣庄市(市中区、薛城区、台儿庄区、峄城区、山亭区、滕州市)
白山市(长白朝鲜族自治县、临江市、抚松县、浑江区、靖宇县、江源区)
景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)
呼伦贝尔市(海拉尔区、扎兰屯市、牙克石市、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、根河市、扎赉诺尔区、阿荣旗)
合肥市(长丰县、巢湖市、瑶海区、肥西县、肥东县、蜀山区、庐阳区、包河区、庐江县)
佳木斯市(前进区、桦川县、抚远市、汤原县、同江市、东风区、富锦市、郊区、桦南县、向阳区)
蚌埠市(淮上区、龙子湖区、怀远县、蚌山区、五河县、禹会区、固镇县)
许昌市(魏都区、禹州市、建安区、鄢陵县、襄城县、长葛市)
日喀则市(谢通门县、定结县、萨迦县、定日县、桑珠孜区、白朗县、仲巴县、康马县、仁布县、南木林县、昂仁县、聂拉木县、岗巴县、萨嘎县、拉孜县、吉隆县、江孜县、亚东县)
林芝市(巴宜区、朗县、米林市、工布江达县、察隅县、波密县、墨脱县)
商洛市(山阳县、商南县、洛南县、丹凤县、镇安县、柞水县、商州区)
昌吉回族自治州(阜康市、玛纳斯县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、呼图壁县、奇台县)
衡阳市(衡东县、衡山县、耒阳市、祁东县、衡阳县、衡南县、南岳区、珠晖区、雁峰区、蒸湘区、常宁市、石鼓区)
喀什地区(疏勒县、伽师县、叶城县、巴楚县、岳普湖县、泽普县、疏附县、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、麦盖提县、喀什市)
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朔州市(平鲁区、朔城区、应县、山阴县、右玉县、怀仁市)
安阳市(龙安区、北关区、滑县、安阳县、汤阴县、林州市、文峰区、殷都区、内黄县)
莆田市(秀屿区、涵江区、仙游县、荔城区、城厢区)
雅安市(宝兴县、雨城区、荥经县、名山区、天全县、芦山县、石棉县、汉源县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
武威市(民勤县、古浪县、天祝藏族自治县、凉州区)
平顶山市(舞钢市、湛河区、叶县、新华区、鲁山县、汝州市、郏县、石龙区、卫东区、宝丰县)
昌都市(洛隆县、卡若区、芒康县、类乌齐县、察雅县、边坝县、左贡县、丁青县、江达县、八宿县、贡觉县)
聊城市(东阿县、临清市、冠县、阳谷县、莘县、东昌府区、高唐县、茌平区)
衢州市(柯城区、开化县、常山县、衢江区、龙游县、江山市)
金昌市(金川区、永昌县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
晋城市(泽州县、城区、陵川县、阳城县、沁水县、高平市)
三亚市(崖州区、吉阳区、海棠区、天涯区)
铁岭市(清河区、银州区、西丰县、调兵山市、昌图县、铁岭县、开原市)
烟台市(蓬莱区、莱州市、海阳市、莱山区、莱阳市、牟平区、龙口市、芝罘区、招远市、福山区、栖霞市)
海东市(民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、乐都区)
梅州市(蕉岭县、平远县、丰顺县、梅江区、大埔县、兴宁市、梅县区、五华县)
鹤岗市(兴安区、绥滨县、工农区、向阳区、萝北县、东山区、南山区、兴山区)
黄冈市(浠水县、黄梅县、黄州区、蕲春县、麻城市、罗田县、团风县、英山县、武穴市、红安县)
郴州市(北湖区、资兴市、桂阳县、汝城县、苏仙区、桂东县、嘉禾县、临武县、宜章县、安仁县、永兴县)
文山壮族苗族自治州(砚山县、广南县、麻栗坡县、丘北县、富宁县、西畴县、马关县、文山市)
阳江市(阳春市、江城区、阳西县、阳东区)
崇左市(扶绥县、龙州县、大新县、宁明县、江州区、凭祥市、天等县)
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丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、振兴区、东港市、振安区)
七台河市(新兴区、桃山区、茄子河区、勃利县)
南通市(崇川区、海安市、如皋市、通州区、海门区、如东县、启东市)
定西市(临洮县、安定区、漳县、岷县、渭源县、通渭县、陇西县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、特克斯县、奎屯市、昭苏县、巩留县、霍城县、伊宁县、尼勒克县、新源县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县)
新余市(渝水区、分宜县)
平凉市(泾川县、华亭市、灵台县、庄浪县、崇信县、静宁县、崆峒区)
株洲市(渌口区、荷塘区、天元区、石峰区、攸县、茶陵县、炎陵县、醴陵市、芦淞区)
吉安市(吉安县、青原区、遂川县、永丰县、永新县、吉水县、吉州区、井冈山市、泰和县、峡江县、新干县、安福县、万安县)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)
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淮安市(淮阴区、金湖县、清江浦区、淮安区、洪泽区、涟水县、盱眙县)
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九江市(柴桑区、武宁县、湖口县、修水县、濂溪区、永修县、德安县、共青城市、彭泽县、庐山市、浔阳区、都昌县、瑞昌市)
保定市(顺平县、涞源县、蠡县、雄县、满城区、竞秀区、安新县、唐县、徐水区、曲阳县、易县、阜平县、望都县、高碑店市、安国市、定兴县、博野县、高阳县、涿州市、清苑区、莲池区、涞水县、容城县、定州市)
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。
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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