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安康市(平利县、旬阳市、白河县、汉滨区、紫阳县、石泉县、镇坪县、岚皋县、汉阴县、宁陕县)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、晴隆县、兴仁市、册亨县、普安县、兴义市、望谟县、安龙县)
济南市(莱芜区、济阳区、长清区、商河县、历城区、平阴县、历下区、槐荫区、市中区、天桥区、钢城区、章丘区)
日喀则市(仲巴县、仁布县、昂仁县、萨嘎县、吉隆县、谢通门县、亚东县、定结县、康马县、南木林县、白朗县、拉孜县、江孜县、桑珠孜区、定日县、聂拉木县、岗巴县、萨迦县)
驻马店市(汝南县、正阳县、驿城区、确山县、泌阳县、平舆县、西平县、遂平县、上蔡县、新蔡县)
商洛市(镇安县、商南县、山阳县、洛南县、柞水县、商州区、丹凤县)
四平市(铁西区、铁东区、梨树县、伊通满族自治县、双辽市)
莆田市(秀屿区、城厢区、仙游县、涵江区、荔城区)
常州市(天宁区、溧阳市、钟楼区、新北区、金坛区、武进区)
日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)
崇左市(大新县、龙州县、宁明县、凭祥市、天等县、江州区、扶绥县)
广元市(利州区、苍溪县、剑阁县、青川县、旺苍县、朝天区、昭化区)
塔城地区(额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、托里县、乌苏市、沙湾市、裕民县)
咸宁市(嘉鱼县、咸安区、崇阳县、通山县、赤壁市、通城县)
安庆市(太湖县、宜秀区、宿松县、潜山市、望江县、桐城市、迎江区、岳西县、怀宁县、大观区)
辽源市(龙山区、东辽县、东丰县、西安区)
武汉市(汉南区、江岸区、洪山区、黄陂区、江汉区、硚口区、汉阳区、东西湖区、新洲区、武昌区、江夏区、蔡甸区、青山区)
晋中市(平遥县、昔阳县、太谷区、灵石县、祁县、寿阳县、榆社县、左权县、榆次区、介休市、和顺县)
黑河市(嫩江市、北安市、五大连池市、逊克县、爱辉区、孙吴县)
朝阳市(建平县、凌源市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、北票市、龙城区)
德阳市(绵竹市、广汉市、中江县、什邡市、罗江区、旌阳区)
攀枝花市(仁和区、米易县、盐边县、西区、东区)
蚌埠市(龙子湖区、怀远县、五河县、淮上区、蚌山区、禹会区、固镇县)
揭阳市(揭西县、揭东区、普宁市、榕城区、惠来县)
丹东市(振兴区、振安区、元宝区、东港市、凤城市、宽甸满族自治县)
泰安市(肥城市、新泰市、泰山区、岱岳区、宁阳县、东平县)
湖州市(吴兴区、南浔区、安吉县、长兴县、德清县)
温州市(瓯海区、龙湾区、乐清市、泰顺县、鹿城区、洞头区、龙港市、苍南县、平阳县、永嘉县、瑞安市、文成县)
甘南藏族自治州(玛曲县、夏河县、卓尼县、碌曲县、迭部县、临潭县、合作市、舟曲县)
广安市(武胜县、华蓥市、广安区、邻水县、前锋区、岳池县)
锦州市(凌河区、太和区、古塔区、黑山县、北镇市、义县、凌海市)
澳门特别行政区
乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、兴和县、四子王旗、商都县、凉城县、察哈尔右翼前旗、卓资县、集宁区、化德县)
中山市
汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)
益阳市(南县、资阳区、赫山区、沅江市、桃江县、安化县)
固原市(西吉县、隆德县、原州区、泾源县、彭阳县)
拉萨市(城关区、林周县、墨竹工卡县、达孜区、当雄县、曲水县、尼木县、堆龙德庆区)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
晋城市(沁水县、陵川县、城区、阳城县、高平市、泽州县)
邵阳市(新宁县、隆回县、新邵县、武冈市、邵东市、城步苗族自治县、洞口县、北塔区、大祥区、双清区、邵阳县、绥宁县)
吉林市(磐石市、龙潭区、丰满区、船营区、永吉县、舒兰市、昌邑区、蛟河市、桦甸市)
安顺市(西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)
临沧市(凤庆县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、云县、沧源佤族自治县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
开封市(顺河回族区、禹王台区、杞县、祥符区、鼓楼区、龙亭区、通许县、兰考县、尉氏县)
清远市(佛冈县、连山壮族瑶族自治县、英德市、连州市、清新区、阳山县、连南瑶族自治县、清城区)
玉林市(玉州区、博白县、福绵区、容县、北流市、陆川县、兴业县)
铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)
河源市(紫金县、连平县、龙川县、和平县、东源县、源城区)
北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)
株洲市(炎陵县、攸县、石峰区、天元区、渌口区、荷塘区、芦淞区、醴陵市、茶陵县)
马鞍山市(雨山区、博望区、含山县、和县、当涂县、花山区)
荆州市(监利市、松滋市、洪湖市、石首市、荆州区、公安县、江陵县、沙市区)
石河子市(铁门关市、昆玉市、胡杨河市、可克达拉市、阿拉尔市、新星市、图木舒克市、白杨市、五家渠市、北屯市、双河市)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、九原区、石拐区、固阳县、东河区、昆都仑区、土默特右旗、青山区、白云鄂博矿区)
伊春市(铁力市、汤旺县、丰林县、乌翠区、伊美区、大箐山县、嘉荫县、金林区、南岔县、友好区)
泸州市(纳溪区、泸县、合江县、古蔺县、江阳区、叙永县、龙马潭区)
南京市(江宁区、建邺区、雨花台区、浦口区、六合区、高淳区、溧水区、玄武区、鼓楼区、秦淮区、栖霞区)
汉中市(洋县、西乡县、略阳县、勉县、佛坪县、汉台区、留坝县、南郑区、宁强县、城固县、镇巴县)
海东市(互助土族自治县、乐都区、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)
葫芦岛市(南票区、龙港区、绥中县、兴城市、连山区、建昌县)
达州市(渠县、开江县、达川区、大竹县、通川区、万源市、宣汉县)
盐城市(盐都区、东台市、响水县、阜宁县、滨海县、射阳县、亭湖区、大丰区、建湖县)
襄阳市(谷城县、老河口市、宜城市、樊城区、南漳县、襄州区、襄城区、保康县、枣阳市)
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湘西土家族苗族自治州(花垣县、龙山县、凤凰县、保靖县、吉首市、永顺县、古丈县、泸溪县)
牡丹江市(爱民区、穆棱市、西安区、林口县、东宁市、海林市、绥芬河市、阳明区、东安区、宁安市)
梅州市(梅江区、丰顺县、兴宁市、大埔县、梅县区、平远县、蕉岭县、五华县)
漯河市(源汇区、临颍县、舞阳县、召陵区、郾城区)
白山市(江源区、靖宇县、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县)
吴忠市(盐池县、同心县、利通区、红寺堡区、青铜峡市)
阿勒泰地区(哈巴河县、福海县、吉木乃县、阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、青河县)
安阳市(北关区、殷都区、内黄县、安阳县、文峰区、林州市、滑县、龙安区、汤阴县)
儋州市
昭通市(巧家县、威信县、永善县、绥江县、昭阳区、大关县、盐津县、彝良县、镇雄县、鲁甸县、水富市)
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六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)
三明市(沙县区、三元区、尤溪县、明溪县、泰宁县、将乐县、宁化县、永安市、清流县、大田县、建宁县)
福州市(平潭县、福清市、连江县、永泰县、晋安区、鼓楼区、闽侯县、马尾区、长乐区、闽清县、仓山区、罗源县、台江区)
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惠州市(惠城区、惠阳区、龙门县、博罗县、惠东县)
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博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
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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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