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濮阳市(清丰县、台前县、南乐县、濮阳县、范县、华龙区)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)
西宁市(湟源县、大通回族土族自治县、城北区、湟中区、城西区、城中区、城东区)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
甘南藏族自治州(临潭县、玛曲县、碌曲县、合作市、夏河县、卓尼县、舟曲县、迭部县)
威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)
阳江市(江城区、阳西县、阳春市、阳东区)
清远市(佛冈县、连山壮族瑶族自治县、英德市、清新区、连州市、清城区、连南瑶族自治县、阳山县)
遵义市(仁怀市、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、桐梓县、湄潭县、正安县、播州区、习水县、红花岗区、赤水市、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、绥阳县)
阿坝藏族羌族自治州(茂县、若尔盖县、金川县、理县、红原县、松潘县、九寨沟县、马尔康市、小金县、壤塘县、阿坝县、汶川县、黑水县)
无锡市(滨湖区、新吴区、惠山区、梁溪区、锡山区、宜兴市、江阴市)
朔州市(怀仁市、右玉县、平鲁区、应县、朔城区、山阴县)
鹤壁市(淇县、山城区、淇滨区、鹤山区、浚县)
惠州市(博罗县、惠城区、龙门县、惠东县、惠阳区)
阿勒泰地区(福海县、吉木乃县、阿勒泰市、布尔津县、哈巴河县、富蕴县、青河县)
本溪市(南芬区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、溪湖区、明山区、平山区)
辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
宿迁市(宿豫区、泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿城区)
五指山市(昌江黎族自治县、东方市、澄迈县、文昌市、临高县、保亭黎族苗族自治县、万宁市、琼中黎族苗族自治县、琼海市、屯昌县、陵水黎族自治县、定安县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县)
昆明市(盘龙区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、东川区、呈贡区、晋宁区、官渡区、西山区、五华区、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、嵩明县、富民县、宜良县)
福州市(连江县、长乐区、闽侯县、福清市、永泰县、闽清县、罗源县、平潭县、仓山区、鼓楼区、马尾区、台江区、晋安区)
贵阳市(清镇市、南明区、白云区、修文县、花溪区、观山湖区、息烽县、乌当区、云岩区、开阳县)
朝阳市(朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、凌源市、北票市、龙城区、建平县)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
抚州市(黎川县、崇仁县、东乡区、资溪县、广昌县、乐安县、南城县、宜黄县、金溪县、南丰县、临川区)
定西市(通渭县、临洮县、陇西县、安定区、漳县、渭源县、岷县)
固原市(隆德县、原州区、泾源县、西吉县、彭阳县)
广州市(天河区、越秀区、白云区、从化区、南沙区、海珠区、荔湾区、增城区、花都区、黄埔区、番禺区)
锡林郭勒盟(二连浩特市、阿巴嘎旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、多伦县、镶黄旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、太仆寺旗、锡林浩特市、正蓝旗、东乌珠穆沁旗)
济源市
吴忠市(盐池县、红寺堡区、青铜峡市、同心县、利通区)
果洛藏族自治州(达日县、玛多县、班玛县、玛沁县、久治县、甘德县)
云浮市(新兴县、云城区、罗定市、郁南县、云安区)
晋城市(陵川县、高平市、沁水县、城区、阳城县、泽州县)
九江市(修水县、德安县、庐山市、浔阳区、共青城市、瑞昌市、彭泽县、柴桑区、濂溪区、湖口县、永修县、武宁县、都昌县)
巴中市(恩阳区、平昌县、巴州区、通江县、南江县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、温泉县、博乐市)
澳门特别行政区
洛阳市(偃师区、新安县、老城区、瀍河回族区、洛宁县、宜阳县、涧西区、汝阳县、栾川县、伊川县、嵩县、洛龙区、孟津区、西工区)
酒泉市(敦煌市、肃北蒙古族自治县、金塔县、瓜州县、玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县)
南充市(顺庆区、嘉陵区、阆中市、仪陇县、高坪区、西充县、南部县、蓬安县、营山县)
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毕节市(大方县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、织金县、七星关区、黔西市、纳雍县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、都兰县、格尔木市、德令哈市、天峻县)
张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)
泰州市(靖江市、海陵区、泰兴市、姜堰区、高港区、兴化市)
安康市(旬阳市、紫阳县、汉阴县、石泉县、镇坪县、汉滨区、白河县、平利县、岚皋县、宁陕县)
宣城市(广德市、宣州区、绩溪县、郎溪县、旌德县、宁国市、泾县)
大理白族自治州(漾濞彝族自治县、祥云县、洱源县、云龙县、剑川县、弥渡县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、永平县、大理市、宾川县、南涧彝族自治县)
儋州市
合肥市(蜀山区、庐阳区、包河区、肥东县、长丰县、瑶海区、庐江县、肥西县、巢湖市)
阳泉市(郊区、城区、矿区、平定县、盂县)
淮安市(清江浦区、涟水县、淮阴区、金湖县、淮安区、洪泽区、盱眙县)
阿里地区(札达县、噶尔县、革吉县、日土县、措勤县、改则县、普兰县)
白城市(大安市、镇赉县、洮南市、通榆县、洮北区)
攀枝花市(仁和区、西区、米易县、盐边县、东区)
龙岩市(新罗区、永定区、武平县、漳平市、上杭县、连城县、长汀县)
镇江市(润州区、丹阳市、扬中市、丹徒区、京口区、句容市)
梅州市(蕉岭县、丰顺县、五华县、平远县、兴宁市、大埔县、梅县区、梅江区)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、乌鲁木齐县、新市区、达坂城区、头屯河区、水磨沟区、天山区、米东区)
曲靖市(马龙区、罗平县、富源县、麒麟区、宣威市、师宗县、沾益区、会泽县、陆良县)
黄石市(大冶市、阳新县、下陆区、黄石港区、铁山区、西塞山区)
衡阳市(衡东县、南岳区、耒阳市、祁东县、常宁市、石鼓区、衡南县、珠晖区、蒸湘区、衡山县、雁峰区、衡阳县)
乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼后旗、凉城县、察哈尔右翼前旗、卓资县、化德县、集宁区、四子王旗、商都县、察哈尔右翼中旗、兴和县)
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盐城市(大丰区、建湖县、射阳县、响水县、亭湖区、阜宁县、盐都区、东台市、滨海县)
深圳市(光明区、盐田区、罗湖区、南山区、坪山区、龙华区、龙岗区、福田区、宝安区)
双鸭山市(四方台区、尖山区、集贤县、饶河县、宝清县、宝山区、友谊县、岭东区)
林芝市(朗县、波密县、墨脱县、米林市、察隅县、巴宜区、工布江达县)
兰州市(皋兰县、西固区、城关区、七里河区、榆中县、永登县、红古区、安宁区)
肇庆市(封开县、端州区、德庆县、鼎湖区、四会市、广宁县、怀集县、高要区)
银川市(金凤区、贺兰县、灵武市、西夏区、兴庆区、永宁县)
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娄底市(娄星区、新化县、双峰县、涟源市、冷水江市)
苏州市(常熟市、太仓市、姑苏区、相城区、虎丘区、吴江区、吴中区、张家港市、昆山市)
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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。
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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