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佳木斯市(抚远市、同江市、前进区、桦川县、东风区、富锦市、桦南县、郊区、向阳区、汤原县)
娄底市(双峰县、新化县、娄星区、冷水江市、涟源市)
桂林市(龙胜各族自治县、秀峰区、全州县、阳朔县、恭城瑶族自治县、灵川县、叠彩区、兴安县、资源县、七星区、临桂区、平乐县、永福县、荔浦市、象山区、雁山区、灌阳县)
晋中市(太谷区、左权县、和顺县、寿阳县、榆社县、昔阳县、平遥县、灵石县、榆次区、介休市、祁县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
阳泉市(盂县、郊区、矿区、城区、平定县)
亳州市(涡阳县、利辛县、谯城区、蒙城县)
温州市(龙湾区、文成县、瓯海区、永嘉县、苍南县、瑞安市、龙港市、洞头区、泰顺县、鹿城区、乐清市、平阳县)
长春市(南关区、朝阳区、二道区、榆树市、公主岭市、双阳区、绿园区、农安县、宽城区、九台区、德惠市)
九江市(都昌县、共青城市、德安县、瑞昌市、庐山市、柴桑区、濂溪区、永修县、湖口县、彭泽县、武宁县、浔阳区、修水县)
连云港市(赣榆区、灌南县、海州区、连云区、灌云县、东海县)
韶关市(曲江区、乐昌市、翁源县、南雄市、武江区、乳源瑶族自治县、新丰县、浈江区、仁化县、始兴县)
铜仁市(沿河土家族自治县、万山区、印江土家族苗族自治县、碧江区、石阡县、思南县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、江口县、德江县)
湖州市(南浔区、安吉县、长兴县、德清县、吴兴区)
伊春市(嘉荫县、南岔县、铁力市、汤旺县、友好区、乌翠区、金林区、丰林县、伊美区、大箐山县)
泸州市(古蔺县、泸县、纳溪区、叙永县、江阳区、龙马潭区、合江县)
辽源市(龙山区、东辽县、东丰县、西安区)
镇江市(京口区、丹徒区、扬中市、润州区、丹阳市、句容市)
香港特别行政区
黄山市(黄山区、休宁县、屯溪区、徽州区、歙县、黟县、祁门县)
乌鲁木齐市(新市区、天山区、达坂城区、乌鲁木齐县、头屯河区、水磨沟区、米东区、沙依巴克区)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)
黄冈市(黄梅县、武穴市、团风县、红安县、蕲春县、黄州区、英山县、罗田县、浠水县、麻城市)
丹东市(振兴区、元宝区、凤城市、宽甸满族自治县、振安区、东港市)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市)
武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)
景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)
铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)
郑州市(管城回族区、上街区、中牟县、巩义市、新郑市、二七区、新密市、中原区、金水区、荥阳市、惠济区、登封市)
绍兴市(新昌县、越城区、嵊州市、诸暨市、柯桥区、上虞区)
肇庆市(四会市、端州区、高要区、封开县、德庆县、怀集县、鼎湖区、广宁县)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、龙山县、泸溪县、保靖县、永顺县、凤凰县、花垣县、吉首市)
贵港市(覃塘区、港南区、平南县、桂平市、港北区)
南昌市(西湖区、安义县、红谷滩区、青山湖区、青云谱区、南昌县、东湖区、新建区、进贤县)
来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、象州县、兴宾区、忻城县、合山市)
兰州市(永登县、城关区、西固区、七里河区、红古区、安宁区、榆中县、皋兰县)
拉萨市(堆龙德庆区、城关区、曲水县、当雄县、尼木县、墨竹工卡县、达孜区、林周县)
林芝市(工布江达县、墨脱县、察隅县、朗县、波密县、米林市、巴宜区)
西安市(阎良区、长安区、新城区、雁塔区、未央区、鄠邑区、高陵区、周至县、莲湖区、临潼区、蓝田县、碑林区、灞桥区)
定西市(临洮县、陇西县、漳县、渭源县、通渭县、岷县、安定区)
赤峰市(红山区、松山区、林西县、巴林左旗、克什克腾旗、敖汉旗、巴林右旗、翁牛特旗、元宝山区、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、宁城县)
喀什地区(叶城县、麦盖提县、喀什市、伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、巴楚县、岳普湖县、泽普县、疏附县、疏勒县、英吉沙县)
山南市(桑日县、扎囊县、贡嘎县、洛扎县、曲松县、乃东区、琼结县、措美县、浪卡子县、加查县、隆子县、错那市)
赣州市(全南县、寻乌县、赣县区、定南县、于都县、瑞金市、兴国县、上犹县、南康区、会昌县、大余县、崇义县、章贡区、宁都县、石城县、信丰县、安远县、龙南市)
宿州市(泗县、砀山县、萧县、埇桥区、灵璧县)
清远市(佛冈县、连山壮族瑶族自治县、阳山县、清新区、清城区、英德市、连南瑶族自治县、连州市)
成都市(温江区、金牛区、武侯区、双流区、锦江区、彭州市、青白江区、成华区、龙泉驿区、大邑县、都江堰市、崇州市、新津区、郫都区、简阳市、蒲江县、邛崃市、青羊区、新都区、金堂县)
鹤岗市(向阳区、南山区、工农区、东山区、绥滨县、兴山区、萝北县、兴安区)
云浮市(云安区、郁南县、新兴县、云城区、罗定市)
呼和浩特市(土默特左旗、新城区、清水河县、托克托县、回民区、玉泉区、赛罕区、和林格尔县、武川县)
十堰市(郧西县、张湾区、丹江口市、竹山县、竹溪县、茅箭区、房县、郧阳区)
朔州市(朔城区、山阴县、怀仁市、平鲁区、右玉县、应县)
五指山市(文昌市、昌江黎族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市、白沙黎族自治县、临高县、定安县、万宁市、屯昌县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县)
大庆市(龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、肇州县、林甸县、肇源县、萨尔图区、让胡路区、红岗区)
台州市(椒江区、路桥区、黄岩区、三门县、玉环市、临海市、仙居县、温岭市、天台县)
遂宁市(安居区、射洪市、蓬溪县、大英县、船山区)
曲靖市(麒麟区、罗平县、富源县、宣威市、沾益区、会泽县、陆良县、师宗县、马龙区)
南通市(通州区、海安市、崇川区、如东县、如皋市、启东市、海门区)
庆阳市(宁县、镇原县、西峰区、正宁县、合水县、环县、华池县、庆城县)
邵阳市(邵东市、双清区、城步苗族自治县、邵阳县、新邵县、大祥区、北塔区、武冈市、洞口县、绥宁县、新宁县、隆回县)
延边朝鲜族自治州(珲春市、延吉市、图们市、安图县、龙井市、敦化市、和龙市、汪清县)
齐齐哈尔市(讷河市、梅里斯达斡尔族区、克东县、拜泉县、泰来县、铁锋区、富裕县、富拉尔基区、碾子山区、甘南县、龙江县、龙沙区、依安县、克山县、建华区、昂昂溪区)
鸡西市(虎林市、城子河区、麻山区、鸡冠区、密山市、梨树区、滴道区、恒山区、鸡东县)
孝感市(孝昌县、汉川市、云梦县、大悟县、安陆市、孝南区、应城市)
邯郸市(武安市、磁县、肥乡区、鸡泽县、大名县、涉县、永年区、复兴区、丛台区、魏县、邱县、广平县、成安县、临漳县、邯山区、曲周县、馆陶县、峰峰矿区)
昌都市(八宿县、江达县、察雅县、芒康县、边坝县、贡觉县、类乌齐县、丁青县、左贡县、洛隆县、卡若区)
果洛藏族自治州(久治县、达日县、班玛县、甘德县、玛沁县、玛多县)
自贡市(荣县、大安区、贡井区、沿滩区、自流井区、富顺县)
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青岛市(崂山区、胶州市、市北区、即墨区、平度市、莱西市、李沧区、黄岛区、城阳区、市南区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
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毕节市(织金县、大方县、七星关区、纳雍县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、赫章县)
衡阳市(衡南县、耒阳市、衡阳县、祁东县、雁峰区、珠晖区、常宁市、石鼓区、衡山县、蒸湘区、南岳区、衡东县)
广州市(番禺区、增城区、黄埔区、海珠区、从化区、白云区、天河区、花都区、荔湾区、南沙区、越秀区)
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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