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周口市(扶沟县、淮阳区、西华县、川汇区、沈丘县、商水县、鹿邑县、项城市、太康县、郸城县)
辽源市(东辽县、东丰县、龙山区、西安区)
锦州市(凌海市、北镇市、太和区、古塔区、凌河区、黑山县、义县) 哈尔滨市(平房区、木兰县、阿城区、宾县、方正县、双城区、道外区、巴彦县、南岗区、松北区、香坊区、道里区、依兰县、延寿县、呼兰区、尚志市、五常市、通河县)
潍坊市(寿光市、青州市、寒亭区、安丘市、坊子区、高密市、潍城区、奎文区、诸城市、昌邑市、昌乐县、临朐县)
大连市(庄河市、甘井子区、长海县、普兰店区、旅顺口区、西岗区、沙河口区、瓦房店市、中山区、金州区)
西宁市(城西区、湟中区、湟源县、大通回族土族自治县、城北区、城东区、城中区)
伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、霍尔果斯市、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、巩留县、新源县、昭苏县、伊宁县、伊宁市、奎屯市) 乐山市(峨边彝族自治县、五通桥区、夹江县、井研县、峨眉山市、沐川县、金口河区、市中区、沙湾区、马边彝族自治县、犍为县)
阜新市(新邱区、清河门区、太平区、阜新蒙古族自治县、细河区、彰武县、海州区)
抚州市(东乡区、临川区、资溪县、广昌县、宜黄县、崇仁县、乐安县、南城县、金溪县、南丰县、黎川县)
厦门市(湖里区、翔安区、同安区、海沧区、思明区、集美区)
太原市(阳曲县、晋源区、娄烦县、尖草坪区、清徐县、万柏林区、古交市、迎泽区、杏花岭区、小店区)
遂宁市(蓬溪县、大英县、射洪市、安居区、船山区)
金昌市(永昌县、金川区)
鹤壁市(浚县、淇滨区、鹤山区、山城区、淇县)
天津市(北辰区、武清区、和平区、宝坻区、河北区、河东区、宁河区、滨海新区、蓟州区、河西区、西青区、津南区、红桥区、静海区、东丽区、南开区)
吉林市(磐石市、蛟河市、舒兰市、丰满区、桦甸市、龙潭区、永吉县、船营区、昌邑区)
南宁市(横州市、兴宁区、邕宁区、西乡塘区、隆安县、江南区、上林县、武鸣区、青秀区、良庆区、马山县、宾阳县)
泸州市(泸县、古蔺县、叙永县、合江县、江阳区、龙马潭区、纳溪区)
庆阳市(镇原县、华池县、合水县、正宁县、宁县、环县、庆城县、西峰区)
贺州市(八步区、富川瑶族自治县、钟山县、昭平县、平桂区)
甘南藏族自治州(迭部县、卓尼县、临潭县、舟曲县、碌曲县、玛曲县、合作市、夏河县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
广西壮族自治区
娄底市(涟源市、新化县、娄星区、双峰县、冷水江市)
邯郸市(武安市、馆陶县、复兴区、鸡泽县、涉县、成安县、大名县、永年区、丛台区、峰峰矿区、肥乡区、邱县、磁县、曲周县、临漳县、广平县、魏县、邯山区)
新乡市(牧野区、卫辉市、延津县、原阳县、新乡县、卫滨区、凤泉区、获嘉县、辉县市、封丘县、长垣市、红旗区)
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三亚市(海棠区、崖州区、吉阳区、天涯区)
武汉市(江岸区、蔡甸区、汉南区、江汉区、洪山区、新洲区、青山区、江夏区、黄陂区、硚口区、汉阳区、武昌区、东西湖区)
衡水市(饶阳县、深州市、武强县、安平县、桃城区、武邑县、枣强县、阜城县、景县、故城县、冀州区)
淄博市(博山区、张店区、临淄区、周村区、高青县、沂源县、桓台县、淄川区) 淮南市(潘集区、大通区、凤台县、谢家集区、八公山区、田家庵区、寿县)
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鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
三门峡市(义马市、灵宝市、渑池县、卢氏县、湖滨区、陕州区)巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、尉犁县、轮台县、若羌县、库尔勒市、焉耆回族自治县、和静县、且末县、和硕县)
喀什地区(疏附县、麦盖提县、叶城县、莎车县、巴楚县、疏勒县、泽普县、喀什市、岳普湖县、伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县) 榆林市(靖边县、神木市、子洲县、清涧县、米脂县、绥德县、府谷县、横山区、吴堡县、定边县、佳县、榆阳区)
大同市(天镇县、云州区、左云县、新荣区、浑源县、广灵县、平城区、阳高县、云冈区、灵丘县)
抚顺市(抚顺县、新抚区、新宾满族自治县、东洲区、顺城区、望花区、清原满族自治县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)泉州市(洛江区、金门县、丰泽区、南安市、晋江市、惠安县、石狮市、德化县、安溪县、永春县、泉港区、鲤城区)
朔州市(山阴县、朔城区、平鲁区、右玉县、怀仁市、应县)
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德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、陇川县、盈江县、梁河县)
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塔城地区(额敏县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、沙湾市、塔城市、裕民县)
池州市(青阳县、石台县、东至县、贵池区)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、正蓝旗、正镶白旗、多伦县、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、镶黄旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、太仆寺旗)
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潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
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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。
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”。
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”。
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。
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。