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海南藏族自治州(贵南县、兴海县、同德县、贵德县、共和县)

衡阳市(衡山县、常宁市、石鼓区、祁东县、耒阳市、蒸湘区、衡东县、衡南县、珠晖区、南岳区、衡阳县、雁峰区)

莆田市(仙游县、城厢区、秀屿区、涵江区、荔城区)

扬州市(仪征市、宝应县、邗江区、高邮市、广陵区、江都区)

常德市(安乡县、桃源县、石门县、津市市、临澧县、鼎城区、澧县、汉寿县、武陵区)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)

保山市(隆阳区、施甸县、昌宁县、腾冲市、龙陵县)

昌都市(芒康县、江达县、八宿县、贡觉县、察雅县、丁青县、左贡县、边坝县、卡若区、洛隆县、类乌齐县)

阜阳市(太和县、阜南县、界首市、颍东区、颍泉区、临泉县、颍州区、颍上县)

廊坊市(三河市、霸州市、大厂回族自治县、大城县、香河县、固安县、广阳区、文安县、永清县、安次区)

嘉兴市(秀洲区、桐乡市、南湖区、平湖市、海宁市、嘉善县、海盐县)

红河哈尼族彝族自治州(绿春县、建水县、石屏县、开远市、屏边苗族自治县、泸西县、个旧市、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、红河县、元阳县、弥勒市)

张家口市(赤城县、张北县、怀安县、桥东区、万全区、康保县、蔚县、沽源县、下花园区、阳原县、尚义县、崇礼区、桥西区、宣化区、涿鹿县、怀来县)

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

咸宁市(赤壁市、通城县、咸安区、嘉鱼县、崇阳县、通山县)

长治市(潞州区、沁源县、上党区、黎城县、平顺县、长子县、屯留区、武乡县、潞城区、沁县、壶关县、襄垣县)

宿迁市(宿城区、宿豫区、泗阳县、泗洪县、沭阳县)

日喀则市(康马县、仲巴县、南木林县、定结县、桑珠孜区、萨嘎县、昂仁县、聂拉木县、仁布县、岗巴县、亚东县、吉隆县、谢通门县、拉孜县、萨迦县、白朗县、江孜县、定日县)

汕头市(潮南区、潮阳区、金平区、澄海区、龙湖区、濠江区、南澳县)

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

三明市(建宁县、明溪县、泰宁县、大田县、清流县、将乐县、宁化县、永安市、尤溪县、沙县区、三元区)

韶关市(始兴县、南雄市、乳源瑶族自治县、仁化县、翁源县、浈江区、武江区、曲江区、新丰县、乐昌市)

常州市(新北区、钟楼区、金坛区、天宁区、武进区、溧阳市)

巴中市(巴州区、恩阳区、南江县、通江县、平昌县)

那曲市(索县、聂荣县、班戈县、尼玛县、嘉黎县、比如县、安多县、双湖县、巴青县、申扎县、色尼区)

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牡丹江市(阳明区、东安区、海林市、爱民区、林口县、宁安市、西安区、穆棱市、绥芬河市、东宁市)

盐城市(阜宁县、大丰区、东台市、响水县、建湖县、亭湖区、射阳县、盐都区、滨海县)

池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县)

漳州市(芗城区、南靖县、东山县、云霄县、长泰区、龙海区、诏安县、漳浦县、平和县、龙文区、华安县)

怀化市(鹤城区、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、辰溪县、会同县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、溆浦县、中方县)

安庆市(岳西县、大观区、太湖县、宿松县、桐城市、怀宁县、潜山市、望江县、迎江区、宜秀区)

普洱市(墨江哈尼族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)

淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)

玉溪市(澄江市、江川区、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、华宁县、通海县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县)

白城市(通榆县、镇赉县、洮南市、洮北区、大安市)

宿州市(砀山县、萧县、埇桥区、灵璧县、泗县)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

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泉州市(南安市、丰泽区、鲤城区、德化县、永春县、洛江区、石狮市、泉港区、金门县、晋江市、惠安县、安溪县)

铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)

洛阳市(老城区、洛龙区、偃师区、嵩县、西工区、涧西区、宜阳县、新安县、伊川县、栾川县、洛宁县、孟津区、汝阳县、瀍河回族区)

长春市(德惠市、宽城区、双阳区、九台区、南关区、榆树市、公主岭市、绿园区、朝阳区、二道区、农安县)

漯河市(源汇区、召陵区、舞阳县、郾城区、临颍县)

武汉市(武昌区、汉阳区、江岸区、洪山区、汉南区、青山区、黄陂区、江汉区、蔡甸区、东西湖区、硚口区、新洲区、江夏区)

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鞍山市(台安县、铁西区、岫岩满族自治县、立山区、千山区、海城市、铁东区)

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

防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)

上海市(崇明区、静安区、虹口区、浦东新区、杨浦区、金山区、嘉定区、徐汇区、普陀区、黄浦区、青浦区、长宁区、宝山区、松江区、奉贤区、闵行区)

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眉山市(仁寿县、丹棱县、洪雅县、东坡区、青神县、彭山区)

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电话：2025 榆林市(绥德县、榆阳区、佳县、靖边县、神木市、横山区、府谷县、吴堡县、清涧县、定边县、子洲县、米脂县)

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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。

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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