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全国服务区域：
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
南昌市(进贤县、青云谱区、南昌县、新建区、东湖区、青山湖区、红谷滩区、安义县、西湖区)
牡丹江市(东宁市、西安区、林口县、宁安市、穆棱市、阳明区、海林市、爱民区、东安区、绥芬河市)
嘉兴市(南湖区、平湖市、海盐县、桐乡市、嘉善县、秀洲区、海宁市)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
荆门市(京山市、钟祥市、掇刀区、沙洋县、东宝区)
内江市(隆昌市、市中区、资中县、威远县、东兴区)
白城市(大安市、镇赉县、洮南市、洮北区、通榆县)
甘孜藏族自治州(丹巴县、巴塘县、道孚县、理塘县、石渠县、稻城县、德格县、雅江县、炉霍县、泸定县、白玉县、新龙县、甘孜县、色达县、乡城县、康定市、九龙县、得荣县)
信阳市(新县、潢川县、固始县、光山县、浉河区、淮滨县、平桥区、息县、罗山县、商城县)
兰州市(七里河区、榆中县、皋兰县、安宁区、红古区、永登县、城关区、西固区)
东营市(利津县、河口区、广饶县、垦利区、东营区)
广安市(华蓥市、武胜县、广安区、邻水县、岳池县、前锋区)
六盘水市(水城区、盘州市、钟山区、六枝特区)
绥化市(明水县、绥棱县、兰西县、海伦市、肇东市、望奎县、北林区、庆安县、青冈县、安达市)
海南藏族自治州(贵南县、同德县、共和县、贵德县、兴海县)
沈阳市(浑南区、和平区、康平县、苏家屯区、于洪区、沈河区、大东区、皇姑区、新民市、沈北新区、法库县、辽中区、铁西区)
莆田市(城厢区、荔城区、秀屿区、涵江区、仙游县)
白山市(靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、江源区)
遵义市(余庆县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、绥阳县、赤水市、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、汇川区、仁怀市、习水县、红花岗区、正安县、播州区)
新疆维吾尔自治区
肇庆市(怀集县、德庆县、四会市、端州区、鼎湖区、广宁县、高要区、封开县)
郴州市(临武县、嘉禾县、永兴县、宜章县、桂东县、汝城县、苏仙区、北湖区、桂阳县、资兴市、安仁县)
许昌市(鄢陵县、长葛市、魏都区、襄城县、建安区、禹州市)
日喀则市(萨迦县、康马县、萨嘎县、桑珠孜区、吉隆县、定结县、拉孜县、仲巴县、定日县、聂拉木县、谢通门县、昂仁县、白朗县、仁布县、岗巴县、南木林县、亚东县、江孜县)
朝阳市(凌源市、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、龙城区、建平县、双塔区)
广元市(旺苍县、朝天区、苍溪县、青川县、剑阁县、昭化区、利州区)
玉树藏族自治州(治多县、称多县、玉树市、杂多县、囊谦县、曲麻莱县)
铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)
宣城市(宁国市、广德市、旌德县、泾县、宣州区、绩溪县、郎溪县)
金昌市(永昌县、金川区)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、册亨县、贞丰县、兴义市、普安县、安龙县、兴仁市、望谟县)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、乌审旗、杭锦旗、康巴什区、达拉特旗、东胜区、准格尔旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)
衡阳市(蒸湘区、耒阳市、衡阳县、衡山县、祁东县、石鼓区、南岳区、衡东县、常宁市、雁峰区、珠晖区、衡南县)
三门峡市(湖滨区、灵宝市、卢氏县、渑池县、义马市、陕州区)
邯郸市(复兴区、馆陶县、邱县、峰峰矿区、涉县、魏县、武安市、肥乡区、鸡泽县、临漳县、丛台区、大名县、广平县、成安县、曲周县、邯山区、磁县、永年区)
自贡市(沿滩区、自流井区、富顺县、贡井区、大安区、荣县)
辽阳市(白塔区、太子河区、宏伟区、弓长岭区、灯塔市、文圣区、辽阳县)
枣庄市(滕州市、市中区、台儿庄区、山亭区、薛城区、峄城区)
鞍山市(铁西区、铁东区、千山区、岫岩满族自治县、台安县、立山区、海城市)
临沧市(凤庆县、永德县、镇康县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、沧源佤族自治县)
黄冈市(团风县、罗田县、麻城市、黄州区、蕲春县、英山县、黄梅县、武穴市、红安县、浠水县)
贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区、钟山县)
桂林市(资源县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、平乐县、永福县、临桂区、全州县、灌阳县、象山区、七星区、荔浦市、阳朔县、秀峰区、兴安县、叠彩区、雁山区、灵川县)
秦皇岛市(海港区、卢龙县、抚宁区、北戴河区、昌黎县、山海关区、青龙满族自治县)
安阳市(汤阴县、安阳县、龙安区、殷都区、内黄县、林州市、文峰区、北关区、滑县)
甘南藏族自治州(碌曲县、临潭县、卓尼县、夏河县、玛曲县、合作市、舟曲县、迭部县)
安康市(石泉县、白河县、镇坪县、宁陕县、平利县、汉阴县、紫阳县、岚皋县、旬阳市、汉滨区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
保山市(昌宁县、龙陵县、腾冲市、施甸县、隆阳区)
咸阳市(杨陵区、彬州市、泾阳县、武功县、旬邑县、礼泉县、淳化县、永寿县、三原县、乾县、兴平市、长武县、渭城区、秦都区)
昆明市(东川区、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、官渡区、石林彝族自治县、西山区、盘龙区、宜良县、呈贡区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、五华区、晋宁区)
林芝市(米林市、朗县、察隅县、波密县、墨脱县、巴宜区、工布江达县)
清远市(连州市、清新区、佛冈县、连南瑶族自治县、清城区、英德市、连山壮族瑶族自治县、阳山县)
泉州市(德化县、泉港区、鲤城区、安溪县、晋江市、南安市、永春县、惠安县、洛江区、石狮市、金门县、丰泽区)
海东市(平安区、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、乐都区、化隆回族自治县)
毕节市(大方县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、赫章县、黔西市、七星关区、织金县、金沙县)
济源市
荆州市(公安县、监利市、沙市区、松滋市、荆州区、石首市、洪湖市、江陵县)
焦作市(山阳区、温县、马村区、武陟县、博爱县、中站区、沁阳市、解放区、孟州市、修武县)
石家庄市(深泽县、赵县、灵寿县、鹿泉区、栾城区、新华区、辛集市、无极县、井陉县、高邑县、赞皇县、元氏县、长安区、晋州市、藁城区、桥西区、井陉矿区、平山县、正定县、新乐市、裕华区、行唐县)
三明市(将乐县、宁化县、三元区、泰宁县、明溪县、永安市、建宁县、尤溪县、沙县区、清流县、大田县)
乌鲁木齐市(天山区、乌鲁木齐县、达坂城区、头屯河区、米东区、新市区、沙依巴克区、水磨沟区)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
河源市(连平县、源城区、和平县、紫金县、龙川县、东源县)
澳门特别行政区
五指山市(澄迈县、定安县、文昌市、陵水黎族自治县、东方市、白沙黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、万宁市、屯昌县、乐东黎族自治县、临高县、昌江黎族自治县、琼海市、琼中黎族苗族自治县)
吉安市(泰和县、遂川县、万安县、新干县、吉水县、安福县、青原区、吉州区、永新县、永丰县、井冈山市、吉安县、峡江县)
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、黑水县、壤塘县、茂县、红原县、金川县、九寨沟县、松潘县、小金县、理县、阿坝县、马尔康市、汶川县)
运城市(新绛县、盐湖区、稷山县、夏县、永济市、平陆县、闻喜县、河津市、万荣县、垣曲县、芮城县、绛县、临猗县)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
阿勒泰地区(青河县、布尔津县、富蕴县、哈巴河县、吉木乃县、福海县、阿勒泰市)
朔州市(右玉县、平鲁区、朔城区、山阴县、怀仁市、应县)
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博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)
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濮阳市(华龙区、濮阳县、范县、清丰县、南乐县、台前县)
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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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