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宿州市(萧县、灵璧县、泗县、埇桥区、砀山县)

三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)

湘潭市(湘乡市、湘潭县、韶山市、岳塘区、雨湖区)

盘锦市(双台子区、盘山县、大洼区、兴隆台区)  雅安市(石棉县、汉源县、宝兴县、荥经县、天全县、名山区、雨城区、芦山县)

淮安市(金湖县、涟水县、淮阴区、清江浦区、盱眙县、淮安区、洪泽区)

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

赤峰市(宁城县、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、红山区、松山区、林西县、巴林左旗、敖汉旗、元宝山区、巴林右旗)

阳泉市(矿区、平定县、城区、郊区、盂县)  六安市(霍山县、霍邱县、裕安区、金寨县、金安区、舒城县、叶集区)

池州市(石台县、贵池区、青阳县、东至县)

三沙市(西沙区、南沙区)

秦皇岛市(山海关区、海港区、北戴河区、抚宁区、卢龙县、青龙满族自治县、昌黎县)

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县、瓜州县、玉门市、敦煌市、金塔县、肃州区)

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

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

黄冈市(罗田县、红安县、英山县、蕲春县、浠水县、麻城市、黄州区、武穴市、团风县、黄梅县)

遵义市(余庆县、湄潭县、凤冈县、习水县、赤水市、桐梓县、正安县、红花岗区、绥阳县、播州区、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市)

南昌市(青云谱区、安义县、东湖区、红谷滩区、青山湖区、南昌县、西湖区、进贤县、新建区)

遂宁市(射洪市、船山区、安居区、蓬溪县、大英县)

梅州市(梅县区、蕉岭县、平远县、梅江区、五华县、大埔县、丰顺县、兴宁市)

甘孜藏族自治州(泸定县、道孚县、九龙县、白玉县、石渠县、康定市、雅江县、炉霍县、色达县、稻城县、得荣县、巴塘县、德格县、丹巴县、新龙县、理塘县、甘孜县、乡城县)

恩施土家族苗族自治州(利川市、来凤县、巴东县、建始县、鹤峰县、恩施市、咸丰县、宣恩县)

江门市(蓬江区、台山市、鹤山市、江海区、恩平市、开平市、新会区)

本溪市(明山区、本溪满族自治县、溪湖区、平山区、南芬区、桓仁满族自治县)

南通市(海门区、如东县、海安市、通州区、如皋市、启东市、崇川区)

淮南市(田家庵区、潘集区、谢家集区、大通区、八公山区、寿县、凤台县)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

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

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陇南市(成县、礼县、宕昌县、西和县、徽县、文县、康县、武都区、两当县)

抚顺市(新宾满族自治县、顺城区、东洲区、抚顺县、新抚区、望花区、清原满族自治县)

景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)

嘉兴市(桐乡市、海宁市、海盐县、嘉善县、平湖市、南湖区、秀洲区)  三明市(明溪县、建宁县、三元区、大田县、永安市、泰宁县、沙县区、尤溪县、清流县、将乐县、宁化县)

双鸭山市(宝清县、饶河县、宝山区、集贤县、岭东区、尖山区、友谊县、四方台区)

金昌市(金川区、永昌县)

衡阳市(石鼓区、耒阳市、常宁市、珠晖区、南岳区、衡东县、衡南县、衡阳县、衡山县、雁峰区、祁东县、蒸湘区)阜阳市(界首市、颍州区、颍东区、颍泉区、临泉县、太和县、颍上县、阜南县)

济源市  崇左市(江州区、大新县、龙州县、宁明县、扶绥县、凭祥市、天等县)

嘉峪关市

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

宁德市(福鼎市、霞浦县、柘荣县、寿宁县、古田县、周宁县、福安市、蕉城区、屏南县)三门峡市(陕州区、义马市、灵宝市、卢氏县、渑池县、湖滨区)

黑河市(北安市、孙吴县、五大连池市、逊克县、嫩江市、爱辉区)

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滨州市(邹平市、滨城区、无棣县、阳信县、博兴县、惠民县、沾化区)

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云浮市(郁南县、云安区、罗定市、新兴县、云城区)

株洲市(芦淞区、石峰区、茶陵县、荷塘区、攸县、天元区、醴陵市、炎陵县、渌口区)

无锡市(惠山区、宜兴市、滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、江阴市)

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营口市(站前区、西市区、鲅鱼圈区、老边区、盖州市、大石桥市)

广元市(旺苍县、昭化区、苍溪县、朝天区、青川县、剑阁县、利州区)

阿克苏地区(新和县、拜城县、温宿县、乌什县、柯坪县、库车市、阿瓦提县、沙雅县、阿克苏市)

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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。

　　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。