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全国服务区域:
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、玛纳斯县、阜康市、呼图壁县、奇台县、昌吉市、木垒哈萨克自治县)
廊坊市(安次区、霸州市、文安县、香河县、广阳区、三河市、大城县、固安县、永清县、大厂回族自治县)
朝阳市(建平县、龙城区、北票市、凌源市、朝阳县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
邢台市(隆尧县、南和区、宁晋县、沙河市、临西县、任泽区、襄都区、巨鹿县、南宫市、清河县、新河县、柏乡县、平乡县、临城县、内丘县、广宗县、威县、信都区)
遵义市(桐梓县、习水县、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、湄潭县、播州区、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、赤水市、仁怀市、汇川区、余庆县、正安县、凤冈县)
广西壮族自治区
兰州市(城关区、安宁区、七里河区、榆中县、红古区、皋兰县、西固区、永登县)
北京市(顺义区、延庆区、密云区、大兴区、门头沟区、昌平区、海淀区、通州区、东城区、丰台区、朝阳区、房山区、平谷区、怀柔区、石景山区、西城区)
崇左市(凭祥市、龙州县、大新县、扶绥县、江州区、天等县、宁明县)
池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)
北海市(铁山港区、合浦县、海城区、银海区)
绵阳市(三台县、梓潼县、北川羌族自治县、游仙区、盐亭县、涪城区、平武县、江油市、安州区)
济宁市(梁山县、兖州区、微山县、泗水县、任城区、嘉祥县、曲阜市、邹城市、鱼台县、汶上县、金乡县)
南平市(邵武市、武夷山市、建瓯市、建阳区、政和县、延平区、顺昌县、松溪县、浦城县、光泽县)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、杭锦后旗、磴口县、乌拉特后旗、乌拉特前旗、五原县、临河区)
宣城市(旌德县、宣州区、绩溪县、泾县、广德市、宁国市、郎溪县)
梧州市(藤县、岑溪市、蒙山县、苍梧县、万秀区、龙圩区、长洲区)
自贡市(沿滩区、大安区、贡井区、富顺县、荣县、自流井区)
清远市(连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清新区、英德市、阳山县、连南瑶族自治县、连州市、清城区)
南充市(西充县、营山县、仪陇县、蓬安县、南部县、高坪区、顺庆区、嘉陵区、阆中市)
乐山市(金口河区、犍为县、峨眉山市、市中区、夹江县、沐川县、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、五通桥区、沙湾区、井研县)
昭通市(永善县、威信县、绥江县、盐津县、大关县、巧家县、鲁甸县、水富市、彝良县、镇雄县、昭阳区)
芜湖市(繁昌区、南陵县、湾沚区、镜湖区、弋江区、鸠江区、无为市)
泉州市(惠安县、石狮市、晋江市、洛江区、泉港区、南安市、鲤城区、安溪县、金门县、德化县、永春县、丰泽区)
开封市(祥符区、杞县、兰考县、通许县、顺河回族区、禹王台区、尉氏县、龙亭区、鼓楼区)
大连市(甘井子区、长海县、金州区、旅顺口区、沙河口区、西岗区、普兰店区、中山区、庄河市、瓦房店市)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
河池市(宜州区、金城江区、天峨县、东兰县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、南丹县)
黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、镇远县、黎平县、施秉县、从江县、榕江县、三穗县、剑河县、岑巩县、麻江县、丹寨县、黄平县、凯里市、雷山县、台江县、天柱县)
运城市(稷山县、万荣县、绛县、夏县、临猗县、永济市、河津市、平陆县、新绛县、闻喜县、芮城县、垣曲县、盐湖区)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
金昌市(金川区、永昌县)
漳州市(龙海区、华安县、云霄县、漳浦县、南靖县、长泰区、芗城区、平和县、龙文区、东山县、诏安县)
晋中市(寿阳县、昔阳县、介休市、和顺县、祁县、榆社县、平遥县、太谷区、左权县、榆次区、灵石县)
湘潭市(岳塘区、湘乡市、雨湖区、湘潭县、韶山市)
四平市(铁西区、梨树县、双辽市、铁东区、伊通满族自治县)
烟台市(招远市、莱阳市、龙口市、牟平区、莱山区、栖霞市、芝罘区、莱州市、福山区、蓬莱区、海阳市)
温州市(瑞安市、龙港市、龙湾区、瓯海区、泰顺县、洞头区、鹿城区、永嘉县、苍南县、乐清市、文成县、平阳县)
商丘市(虞城县、睢县、宁陵县、柘城县、永城市、梁园区、夏邑县、睢阳区、民权县)
丽水市(青田县、云和县、庆元县、松阳县、遂昌县、龙泉市、莲都区、缙云县、景宁畲族自治县)
延安市(宝塔区、黄陵县、延川县、安塞区、黄龙县、洛川县、甘泉县、志丹县、吴起县、延长县、富县、子长市、宜川县)
盐城市(建湖县、响水县、盐都区、东台市、大丰区、阜宁县、射阳县、亭湖区、滨海县)
普洱市(墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
威海市(文登区、乳山市、荣成市、环翠区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、茫崖市、格尔木市、都兰县、天峻县、乌兰县)
唐山市(迁西县、迁安市、路北区、滦南县、滦州市、路南区、开平区、玉田县、丰南区、乐亭县、遵化市、古冶区、丰润区、曹妃甸区)
林芝市(墨脱县、朗县、波密县、察隅县、巴宜区、米林市、工布江达县)
德阳市(旌阳区、什邡市、广汉市、中江县、绵竹市、罗江区)
通化市(梅河口市、柳河县、东昌区、二道江区、集安市、辉南县、通化县)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、松潘县、若尔盖县、马尔康市、茂县、九寨沟县、壤塘县、黑水县、金川县、阿坝县、理县、汶川县、小金县)
杭州市(临平区、余杭区、滨江区、萧山区、西湖区、桐庐县、钱塘区、上城区、拱墅区、临安区、富阳区、建德市、淳安县)
黑河市(北安市、孙吴县、逊克县、爱辉区、五大连池市、嫩江市)
徐州市(睢宁县、新沂市、云龙区、沛县、鼓楼区、贾汪区、丰县、铜山区、邳州市、泉山区)
渭南市(潼关县、华阴市、大荔县、富平县、华州区、韩城市、澄城县、白水县、蒲城县、临渭区、合阳县)
贵阳市(观山湖区、开阳县、南明区、修文县、息烽县、云岩区、花溪区、清镇市、乌当区、白云区)
黄石市(下陆区、西塞山区、黄石港区、大冶市、铁山区、阳新县)
呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、扎兰屯市、根河市、满洲里市、鄂伦春自治旗、牙克石市、额尔古纳市、鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、阿荣旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、海拉尔区)
齐齐哈尔市(拜泉县、泰来县、依安县、甘南县、龙江县、讷河市、碾子山区、富拉尔基区、克东县、富裕县、昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、铁锋区、龙沙区、克山县、建华区)
南昌市(西湖区、安义县、青山湖区、红谷滩区、南昌县、进贤县、东湖区、新建区、青云谱区)
宜宾市(高县、翠屏区、江安县、叙州区、南溪区、筠连县、长宁县、屏山县、兴文县、珙县)
广安市(邻水县、广安区、华蓥市、武胜县、前锋区、岳池县)
咸宁市(通山县、崇阳县、通城县、咸安区、赤壁市、嘉鱼县)
雅安市(石棉县、荥经县、宝兴县、汉源县、雨城区、天全县、芦山县、名山区)
岳阳市(临湘市、华容县、平江县、汨罗市、云溪区、君山区、湘阴县、岳阳楼区、岳阳县)
三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)
曲靖市(会泽县、师宗县、陆良县、马龙区、麒麟区、罗平县、富源县、沾益区、宣威市)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、同德县、兴海县、共和县)
抚州市(临川区、崇仁县、乐安县、黎川县、金溪县、资溪县、宜黄县、东乡区、广昌县、南城县、南丰县)
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湖州市(吴兴区、德清县、长兴县、南浔区、安吉县)
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汉中市(勉县、镇巴县、留坝县、洋县、西乡县、宁强县、汉台区、略阳县、城固县、南郑区、佛坪县)
绍兴市(诸暨市、柯桥区、嵊州市、新昌县、上虞区、越城区)
邵阳市(隆回县、大祥区、北塔区、邵阳县、新宁县、城步苗族自治县、绥宁县、双清区、洞口县、新邵县、邵东市、武冈市)
阿克苏地区(沙雅县、温宿县、柯坪县、乌什县、拜城县、库车市、阿克苏市、阿瓦提县、新和县)
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。
新闻结尾
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