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柳州市(融水苗族自治县、融安县、柳城县、鱼峰区、城中区、鹿寨县、柳江区、三江侗族自治县、柳南区、柳北区)
朔州市(右玉县、山阴县、怀仁市、朔城区、平鲁区、应县)
岳阳市(平江县、汨罗市、华容县、湘阴县、云溪区、岳阳县、岳阳楼区、临湘市、君山区)
北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)
南阳市(南召县、宛城区、方城县、桐柏县、淅川县、西峡县、卧龙区、唐河县、社旗县、内乡县、镇平县、新野县、邓州市)
石家庄市(裕华区、新乐市、栾城区、高邑县、鹿泉区、赞皇县、平山县、行唐县、无极县、辛集市、长安区、新华区、晋州市、正定县、井陉矿区、元氏县、灵寿县、藁城区、深泽县、井陉县、赵县、桥西区)
上海市(崇明区、浦东新区、闵行区、宝山区、杨浦区、嘉定区、松江区、普陀区、虹口区、奉贤区、徐汇区、青浦区、黄浦区、长宁区、静安区、金山区)
阳泉市(平定县、城区、盂县、郊区、矿区)
张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)
吴忠市(盐池县、红寺堡区、利通区、青铜峡市、同心县)
连云港市(赣榆区、东海县、连云区、灌云县、灌南县、海州区)
七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)
邢台市(南和区、襄都区、临城县、平乡县、南宫市、隆尧县、巨鹿县、内丘县、临西县、沙河市、宁晋县、威县、柏乡县、清河县、信都区、广宗县、新河县、任泽区)
长春市(二道区、德惠市、绿园区、宽城区、九台区、公主岭市、双阳区、农安县、榆树市、朝阳区、南关区)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、满洲里市、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、额尔古纳市、阿荣旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、牙克石市、海拉尔区、根河市)
沧州市(沧县、青县、黄骅市、肃宁县、海兴县、南皮县、孟村回族自治县、任丘市、献县、泊头市、运河区、河间市、吴桥县、盐山县、东光县、新华区)
德州市(陵城区、庆云县、禹城市、德城区、平原县、临邑县、齐河县、宁津县、夏津县、武城县、乐陵市)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、宣恩县、鹤峰县、巴东县、利川市、来凤县、咸丰县、建始县)
襄阳市(襄州区、宜城市、谷城县、枣阳市、老河口市、襄城区、樊城区、保康县、南漳县)
成都市(温江区、邛崃市、龙泉驿区、大邑县、崇州市、青白江区、新津区、蒲江县、锦江区、成华区、新都区、青羊区、金牛区、都江堰市、郫都区、双流区、彭州市、武侯区、简阳市、金堂县)
广元市(苍溪县、朝天区、利州区、剑阁县、青川县、昭化区、旺苍县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿图什市、阿合奇县)
新疆维吾尔自治区
台州市(黄岩区、椒江区、温岭市、天台县、路桥区、仙居县、三门县、玉环市、临海市)
兰州市(城关区、永登县、安宁区、榆中县、红古区、七里河区、皋兰县、西固区)
保山市(腾冲市、隆阳区、昌宁县、施甸县、龙陵县)
淄博市(临淄区、周村区、张店区、高青县、博山区、桓台县、沂源县、淄川区)
郴州市(汝城县、桂东县、宜章县、临武县、安仁县、嘉禾县、北湖区、永兴县、桂阳县、资兴市、苏仙区)
咸阳市(秦都区、永寿县、礼泉县、旬邑县、淳化县、渭城区、兴平市、彬州市、泾阳县、杨陵区、长武县、武功县、三原县、乾县)
昆明市(晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、东川区、官渡区、西山区、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、呈贡区、安宁市、富民县、盘龙区、石林彝族自治县、宜良县、五华区)
合肥市(蜀山区、庐江县、包河区、巢湖市、瑶海区、长丰县、肥东县、肥西县、庐阳区)
林芝市(工布江达县、波密县、巴宜区、察隅县、墨脱县、米林市、朗县)
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泰州市(高港区、泰兴市、兴化市、靖江市、姜堰区、海陵区)
吕梁市(柳林县、石楼县、汾阳市、离石区、临县、孝义市、方山县、交口县、文水县、中阳县、兴县、交城县、岚县)
包头市(昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、土默特右旗、固阳县、石拐区、白云鄂博矿区、青山区、东河区)
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宝鸡市(太白县、渭滨区、扶风县、眉县、麟游县、陈仓区、金台区、岐山县、凤县、陇县、凤翔区、千阳县)
凉山彝族自治州(昭觉县、德昌县、西昌市、会理市、宁南县、金阳县、越西县、会东县、盐源县、美姑县、雷波县、布拖县、冕宁县、木里藏族自治县、普格县、甘洛县、喜德县)
渭南市(蒲城县、大荔县、华州区、富平县、白水县、合阳县、华阴市、临渭区、韩城市、潼关县、澄城县)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、望谟县、晴隆县、兴义市、册亨县、兴仁市、普安县、安龙县)
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四平市(铁东区、伊通满族自治县、梨树县、铁西区、双辽市)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、福泉市、龙里县、三都水族自治县、惠水县、荔波县、瓮安县、贵定县、都匀市、长顺县、独山县、平塘县)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)
湛江市(廉江市、霞山区、雷州市、吴川市、坡头区、徐闻县、赤坎区、麻章区、遂溪县)
长沙市(望城区、芙蓉区、天心区、宁乡市、雨花区、浏阳市、长沙县、开福区、岳麓区)
湘潭市(湘潭县、岳塘区、湘乡市、韶山市、雨湖区)
淮安市(涟水县、清江浦区、金湖县、淮阴区、洪泽区、盱眙县、淮安区)
天津市(宝坻区、滨海新区、西青区、东丽区、静海区、蓟州区、和平区、河北区、河西区、南开区、红桥区、武清区、北辰区、宁河区、津南区、河东区)
商洛市(丹凤县、山阳县、商州区、镇安县、商南县、柞水县、洛南县)
赣州市(崇义县、瑞金市、信丰县、宁都县、大余县、兴国县、石城县、章贡区、寻乌县、全南县、于都县、会昌县、龙南市、安远县、南康区、定南县、上犹县、赣县区)
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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