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娄底市(娄星区、新化县、双峰县、冷水江市、涟源市)

驻马店市(新蔡县、泌阳县、正阳县、西平县、驿城区、确山县、上蔡县、遂平县、汝南县、平舆县)

宜宾市(南溪区、兴文县、叙州区、筠连县、屏山县、江安县、长宁县、珙县、翠屏区、高县)

滁州市(南谯区、全椒县、来安县、定远县、凤阳县、琅琊区、明光市、天长市)  张掖市(高台县、甘州区、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县)

盘锦市(双台子区、大洼区、盘山县、兴隆台区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

黑河市(爱辉区、五大连池市、孙吴县、北安市、逊克县、嫩江市)达州市(达川区、开江县、大竹县、通川区、万源市、渠县、宣汉县)

绍兴市(上虞区、越城区、嵊州市、柯桥区、新昌县、诸暨市)  石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

乌兰察布市(四子王旗、商都县、察哈尔右翼中旗、凉城县、兴和县、集宁区、察哈尔右翼前旗、丰镇市、察哈尔右翼后旗、化德县、卓资县)

湘潭市(岳塘区、湘潭县、韶山市、湘乡市、雨湖区)

威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)

柳州市(鹿寨县、柳北区、三江侗族自治县、柳江区、城中区、柳南区、鱼峰区、融安县、柳城县、融水苗族自治县)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、大方县、赫章县、黔西市、纳雍县、七星关区、织金县、金沙县)

楚雄彝族自治州(永仁县、楚雄市、牟定县、南华县、元谋县、双柏县、大姚县、姚安县、禄丰市、武定县)

松原市(宁江区、长岭县、乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

朔州市(朔城区、右玉县、山阴县、平鲁区、应县、怀仁市)

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

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

贵阳市(花溪区、息烽县、开阳县、云岩区、白云区、乌当区、南明区、清镇市、观山湖区、修文县)

玉林市(福绵区、容县、兴业县、博白县、玉州区、北流市、陆川县)

滨州市(惠民县、博兴县、沾化区、滨城区、无棣县、阳信县、邹平市)

嘉峪关市

保山市(昌宁县、腾冲市、隆阳区、施甸县、龙陵县)

三亚市(天涯区、吉阳区、崖州区、海棠区)

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

拉萨市(城关区、达孜区、林周县、曲水县、尼木县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、当雄县)

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大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

凉山彝族自治州(普格县、德昌县、美姑县、木里藏族自治县、西昌市、喜德县、冕宁县、甘洛县、盐源县、金阳县、昭觉县、会理市、越西县、布拖县、宁南县、会东县、雷波县)

锡林郭勒盟(二连浩特市、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、正镶白旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、多伦县、正蓝旗、镶黄旗、西乌珠穆沁旗)

温州市(洞头区、苍南县、泰顺县、鹿城区、瓯海区、龙湾区、乐清市、瑞安市、平阳县、文成县、永嘉县、龙港市)  江门市(鹤山市、恩平市、台山市、开平市、新会区、蓬江区、江海区)

遂宁市(大英县、船山区、蓬溪县、安居区、射洪市)

阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)

宜昌市(当阳市、五峰土家族自治县、远安县、夷陵区、伍家岗区、秭归县、枝江市、长阳土家族自治县、西陵区、宜都市、猇亭区、兴山县、点军区)西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)  渭南市(华州区、韩城市、白水县、合阳县、富平县、潼关县、大荔县、华阴市、临渭区、澄城县、蒲城县)

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

自贡市(富顺县、贡井区、自流井区、荣县、大安区、沿滩区)

茂名市(化州市、茂南区、高州市、电白区、信宜市)重庆市(开州区、梁平区、垫江县、长寿区、合川区、北碚区、彭水苗族土家族自治县、渝中区、大足区、丰都县、南川区、南岸区、武隆区、万州区、江北区、綦江区、江津区、渝北区、奉节县、潼南区、巫山县、铜梁区、城口县、大渡口区、巴南区、涪陵区、巫溪县、荣昌区、黔江区、九龙坡区、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、云阳县、永川区、忠县、石柱土家族自治县、璧山区、沙坪坝区)

新疆维吾尔自治区

丽江市(华坪县、古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县)

昭通市(威信县、昭阳区、绥江县、鲁甸县、水富市、盐津县、永善县、彝良县、镇雄县、大关县、巧家县)

铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)

本溪市(溪湖区、明山区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、平山区)

日照市(岚山区、莒县、五莲县、东港区)

钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

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

淮安市(涟水县、盱眙县、清江浦区、淮阴区、淮安区、金湖县、洪泽区)

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

玉树藏族自治州(治多县、杂多县、曲麻莱县、称多县、囊谦县、玉树市)

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

宿州市(埇桥区、砀山县、泗县、灵璧县、萧县)

聊城市(东阿县、高唐县、茌平区、阳谷县、莘县、东昌府区、临清市、冠县)

青岛市(莱西市、平度市、市北区、即墨区、城阳区、胶州市、崂山区、李沧区、市南区、黄岛区)

济源市

　　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。