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广州市(花都区、海珠区、天河区、番禺区、荔湾区、南沙区、黄埔区、增城区、白云区、越秀区、从化区)
秦皇岛市(北戴河区、青龙满族自治县、抚宁区、海港区、卢龙县、山海关区、昌黎县)
上饶市(德兴市、玉山县、余干县、婺源县、鄱阳县、广丰区、万年县、铅山县、横峰县、弋阳县、广信区、信州区)
宿州市(灵璧县、泗县、萧县、砀山县、埇桥区)
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抚顺市(顺城区、清原满族自治县、新抚区、望花区、新宾满族自治县、东洲区、抚顺县)
宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区)
广元市(苍溪县、昭化区、利州区、青川县、旺苍县、朝天区、剑阁县)
洛阳市(伊川县、西工区、栾川县、新安县、洛龙区、宜阳县、汝阳县、涧西区、老城区、孟津区、偃师区、嵩县、瀍河回族区、洛宁县)
钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)
莆田市(涵江区、城厢区、秀屿区、仙游县、荔城区)
巴中市(通江县、巴州区、南江县、恩阳区、平昌县)
南京市(浦口区、高淳区、鼓楼区、建邺区、雨花台区、栖霞区、江宁区、溧水区、六合区、秦淮区、玄武区)
天水市(甘谷县、秦安县、武山县、张家川回族自治县、麦积区、清水县、秦州区)
防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、尉犁县、和硕县、博湖县、轮台县、和静县、库尔勒市、焉耆回族自治县、若羌县)
周口市(商水县、项城市、淮阳区、沈丘县、西华县、扶沟县、太康县、川汇区、郸城县、鹿邑县)
永州市(零陵区、冷水滩区、双牌县、祁阳市、东安县、蓝山县、宁远县、江永县、新田县、道县、江华瑶族自治县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
孝感市(孝昌县、应城市、大悟县、汉川市、安陆市、孝南区、云梦县)
淄博市(张店区、淄川区、博山区、高青县、桓台县、周村区、沂源县、临淄区)
渭南市(蒲城县、富平县、合阳县、华阴市、临渭区、白水县、大荔县、潼关县、华州区、澄城县、韩城市)
三沙市(南沙区、西沙区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
百色市(西林县、平果市、田阳区、凌云县、德保县、田林县、隆林各族自治县、那坡县、田东县、乐业县、右江区、靖西市)
乌兰察布市(丰镇市、凉城县、察哈尔右翼前旗、化德县、察哈尔右翼后旗、四子王旗、察哈尔右翼中旗、集宁区、商都县、兴和县、卓资县)
威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)
拉萨市(墨竹工卡县、当雄县、曲水县、达孜区、林周县、堆龙德庆区、城关区、尼木县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、吉首市、泸溪县、古丈县、花垣县、永顺县、龙山县、保靖县)
齐齐哈尔市(铁锋区、甘南县、富裕县、梅里斯达斡尔族区、拜泉县、克东县、富拉尔基区、龙沙区、龙江县、昂昂溪区、泰来县、碾子山区、建华区、克山县、讷河市、依安县)
东莞市
海北藏族自治州(祁连县、海晏县、门源回族自治县、刚察县)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
佳木斯市(东风区、富锦市、向阳区、前进区、郊区、桦南县、抚远市、同江市、桦川县、汤原县)
哈尔滨市(阿城区、道里区、双城区、通河县、呼兰区、巴彦县、木兰县、五常市、平房区、道外区、尚志市、方正县、依兰县、香坊区、延寿县、南岗区、宾县、松北区)
怀化市(沅陵县、麻阳苗族自治县、溆浦县、通道侗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、鹤城区、芷江侗族自治县、洪江市、新晃侗族自治县、中方县)
嘉峪关市
无锡市(惠山区、锡山区、宜兴市、梁溪区、滨湖区、江阴市、新吴区)
邵阳市(邵阳县、大祥区、城步苗族自治县、隆回县、新邵县、洞口县、北塔区、双清区、绥宁县、邵东市、新宁县、武冈市)
嘉兴市(桐乡市、秀洲区、海盐县、嘉善县、平湖市、南湖区、海宁市)
兴安盟(突泉县、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)
宝鸡市(陇县、千阳县、金台区、凤县、眉县、渭滨区、凤翔区、岐山县、陈仓区、太白县、扶风县、麟游县)
商洛市(洛南县、山阳县、丹凤县、商南县、商州区、镇安县、柞水县)
江门市(蓬江区、新会区、恩平市、开平市、江海区、鹤山市、台山市)
商丘市(夏邑县、睢阳区、宁陵县、虞城县、柘城县、民权县、梁园区、永城市、睢县)
昆明市(寻甸回族彝族自治县、晋宁区、宜良县、安宁市、西山区、呈贡区、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、盘龙区、东川区、富民县、石林彝族自治县、五华区)
庆阳市(合水县、庆城县、镇原县、华池县、宁县、正宁县、西峰区、环县)
丹东市(宽甸满族自治县、振安区、元宝区、东港市、凤城市、振兴区)
淮南市(田家庵区、谢家集区、寿县、八公山区、大通区、凤台县、潘集区)
烟台市(栖霞市、福山区、莱州市、龙口市、牟平区、海阳市、莱山区、蓬莱区、招远市、芝罘区、莱阳市)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)
梧州市(藤县、岑溪市、长洲区、万秀区、龙圩区、蒙山县、苍梧县)
三门峡市(义马市、湖滨区、灵宝市、渑池县、陕州区、卢氏县)
盘锦市(大洼区、盘山县、兴隆台区、双台子区)
阿里地区(普兰县、改则县、措勤县、札达县、革吉县、日土县、噶尔县)
温州市(平阳县、乐清市、苍南县、瑞安市、龙湾区、泰顺县、文成县、鹿城区、洞头区、瓯海区、永嘉县、龙港市)
儋州市
汉中市(留坝县、勉县、佛坪县、南郑区、洋县、略阳县、汉台区、西乡县、宁强县、镇巴县、城固县)
延边朝鲜族自治州(图们市、安图县、延吉市、汪清县、敦化市、龙井市、和龙市、珲春市)
银川市(西夏区、灵武市、永宁县、兴庆区、贺兰县、金凤区)
台州市(玉环市、仙居县、路桥区、椒江区、温岭市、临海市、天台县、三门县、黄岩区)
镇江市(丹徒区、扬中市、京口区、句容市、丹阳市、润州区)
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葫芦岛市(南票区、兴城市、建昌县、连山区、龙港区、绥中县)
伊春市(嘉荫县、伊美区、丰林县、金林区、铁力市、乌翠区、友好区、南岔县、汤旺县、大箐山县)
开封市(尉氏县、兰考县、祥符区、鼓楼区、杞县、顺河回族区、通许县、禹王台区、龙亭区)
七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)
鞍山市(铁西区、立山区、铁东区、海城市、岫岩满族自治县、千山区、台安县)
张家口市(桥东区、张北县、沽源县、赤城县、尚义县、桥西区、涿鹿县、下花园区、万全区、怀来县、崇礼区、康保县、蔚县、宣化区、怀安县、阳原县)
忻州市(岢岚县、神池县、宁武县、偏关县、定襄县、代县、繁峙县、五寨县、保德县、河曲县、五台县、忻府区、原平市、静乐县)
衡水市(桃城区、景县、武邑县、故城县、阜城县、枣强县、饶阳县、安平县、武强县、深州市、冀州区)
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黄山市(徽州区、黟县、休宁县、黄山区、歙县、祁门县、屯溪区)
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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中国可控核聚变技术再突破足