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三亚市(天涯区、崖州区、吉阳区、海棠区)
抚顺市(新宾满族自治县、新抚区、顺城区、东洲区、抚顺县、清原满族自治县、望花区)
盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)
濮阳市(台前县、濮阳县、清丰县、华龙区、南乐县、范县)
平顶山市(舞钢市、鲁山县、叶县、郏县、石龙区、新华区、湛河区、卫东区、宝丰县、汝州市)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、呼图壁县、奇台县、昌吉市、阜康市、吉木萨尔县、玛纳斯县)
南昌市(青山湖区、东湖区、南昌县、新建区、西湖区、安义县、青云谱区、进贤县、红谷滩区)
香港特别行政区
昌都市(察雅县、左贡县、类乌齐县、八宿县、丁青县、边坝县、江达县、洛隆县、贡觉县、卡若区、芒康县)
眉山市(彭山区、东坡区、青神县、仁寿县、洪雅县、丹棱县)
中山市
德阳市(中江县、旌阳区、罗江区、广汉市、绵竹市、什邡市)
大连市(中山区、长海县、普兰店区、西岗区、旅顺口区、庄河市、甘井子区、瓦房店市、沙河口区、金州区)
遂宁市(船山区、蓬溪县、射洪市、安居区、大英县)
菏泽市(定陶区、单县、牡丹区、巨野县、成武县、东明县、曹县、鄄城县、郓城县)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、凤凰县、永顺县、龙山县、保靖县、泸溪县、花垣县、古丈县)
保定市(高碑店市、涞源县、清苑区、竞秀区、阜平县、容城县、定兴县、博野县、望都县、蠡县、高阳县、莲池区、易县、安国市、唐县、徐水区、曲阳县、涞水县、满城区、安新县、涿州市、定州市、顺平县、雄县)
舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
临沂市(莒南县、兰山区、费县、沂水县、临沭县、罗庄区、河东区、沂南县、郯城县、平邑县、蒙阴县、兰陵县)
洛阳市(老城区、伊川县、洛龙区、新安县、嵩县、涧西区、西工区、洛宁县、宜阳县、孟津区、偃师区、瀍河回族区、栾川县、汝阳县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
临夏回族自治州(临夏县、东乡族自治县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、广河县、永靖县、和政县)
张家口市(崇礼区、怀安县、蔚县、尚义县、怀来县、宣化区、下花园区、沽源县、康保县、桥东区、阳原县、万全区、涿鹿县、赤城县、张北县、桥西区)
铜川市(印台区、耀州区、王益区、宜君县)
凉山彝族自治州(普格县、木里藏族自治县、金阳县、会东县、冕宁县、宁南县、昭觉县、甘洛县、西昌市、越西县、喜德县、德昌县、美姑县、会理市、布拖县、盐源县、雷波县)
江门市(开平市、江海区、恩平市、蓬江区、台山市、新会区、鹤山市)
吉安市(万安县、遂川县、泰和县、吉安县、安福县、永丰县、吉水县、峡江县、青原区、吉州区、新干县、井冈山市、永新县)
金昌市(永昌县、金川区)
攀枝花市(东区、米易县、盐边县、西区、仁和区)
毕节市(七星关区、赫章县、纳雍县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、织金县、大方县)
秦皇岛市(抚宁区、山海关区、北戴河区、青龙满族自治县、卢龙县、昌黎县、海港区)
呼和浩特市(新城区、赛罕区、托克托县、清水河县、武川县、玉泉区、土默特左旗、回民区、和林格尔县)
商洛市(商南县、镇安县、山阳县、洛南县、商州区、柞水县、丹凤县)
平凉市(崆峒区、庄浪县、静宁县、泾川县、崇信县、华亭市、灵台县)
拉萨市(城关区、堆龙德庆区、曲水县、尼木县、林周县、墨竹工卡县、达孜区、当雄县)
澳门特别行政区
日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)
烟台市(莱阳市、牟平区、龙口市、蓬莱区、福山区、莱州市、芝罘区、招远市、栖霞市、海阳市、莱山区)
石河子市(昆玉市、可克达拉市、铁门关市、图木舒克市、北屯市、胡杨河市、白杨市、阿拉尔市、五家渠市、双河市、新星市)
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南通市(海门区、启东市、如皋市、通州区、如东县、海安市、崇川区)
伊犁哈萨克自治州(昭苏县、伊宁市、霍城县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、尼勒克县、伊宁县、奎屯市、新源县、特克斯县)
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五指山市(万宁市、定安县、东方市、琼中黎族苗族自治县、文昌市、澄迈县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、临高县、乐东黎族自治县、屯昌县、陵水黎族自治县)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、龙沙区、富裕县、碾子山区、讷河市、依安县、富拉尔基区、克山县、铁锋区、甘南县、梅里斯达斡尔族区、建华区、拜泉县、泰来县、克东县、龙江县)
株洲市(攸县、天元区、醴陵市、炎陵县、茶陵县、芦淞区、渌口区、石峰区、荷塘区)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区、白碱滩区)
铁岭市(银州区、开原市、昌图县、清河区、调兵山市、西丰县、铁岭县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
十堰市(丹江口市、郧西县、张湾区、竹山县、竹溪县、郧阳区、茅箭区、房县)
柳州市(柳北区、柳南区、柳城县、柳江区、融安县、城中区、鱼峰区、鹿寨县、三江侗族自治县、融水苗族自治县)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)
佳木斯市(汤原县、同江市、东风区、前进区、向阳区、抚远市、郊区、富锦市、桦川县、桦南县)
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广安市(前锋区、华蓥市、岳池县、武胜县、广安区、邻水县)
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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