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台州市(仙居县、椒江区、路桥区、临海市、天台县、玉环市、黄岩区、三门县、温岭市)








龙岩市(长汀县、漳平市、武平县、上杭县、永定区、连城县、新罗区)








鞍山市(岫岩满族自治县、立山区、铁东区、台安县、海城市、千山区、铁西区)








保山市(腾冲市、昌宁县、龙陵县、隆阳区、施甸县)  景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)








绥化市(安达市、兰西县、庆安县、明水县、肇东市、绥棱县、望奎县、海伦市、青冈县、北林区)








果洛藏族自治州(玛沁县、久治县、班玛县、玛多县、甘德县、达日县)








金华市(东阳市、永康市、婺城区、浦江县、金东区、磐安县、义乌市、武义县、兰溪市)








新疆维吾尔自治区  菏泽市(巨野县、曹县、鄄城县、定陶区、牡丹区、成武县、郓城县、东明县、单县)








湘潭市(湘潭县、岳塘区、雨湖区、韶山市、湘乡市)








阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)








安庆市(怀宁县、望江县、宜秀区、太湖县、大观区、岳西县、迎江区、宿松县、潜山市、桐城市)








临汾市(霍州市、侯马市、洪洞县、翼城县、隰县、浮山县、汾西县、吉县、永和县、襄汾县、古县、尧都区、安泽县、乡宁县、曲沃县、大宁县、蒲县)








丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县)








舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)








抚州市(金溪县、宜黄县、南丰县、南城县、黎川县、资溪县、东乡区、临川区、崇仁县、乐安县、广昌县)








广元市(昭化区、利州区、青川县、剑阁县、朝天区、旺苍县、苍溪县)








云浮市(罗定市、云安区、云城区、新兴县、郁南县)








乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、头屯河区、达坂城区、天山区、新市区、米东区、沙依巴克区、水磨沟区)








苏州市(常熟市、昆山市、张家港市、虎丘区、太仓市、姑苏区、吴江区、吴中区、相城区)








肇庆市(怀集县、鼎湖区、高要区、广宁县、四会市、端州区、封开县、德庆县)








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铁岭市(昌图县、清河区、调兵山市、铁岭县、银州区、西丰县、开原市)








青岛市(平度市、市北区、城阳区、莱西市、胶州市、李沧区、市南区、崂山区、黄岛区、即墨区)








海南藏族自治州(共和县、同德县、贵德县、兴海县、贵南县)








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重庆市(九龙坡区、秀山土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、江津区、丰都县、大足区、南川区、云阳县、大渡口区、奉节县、巴南区、永川区、开州区、綦江区、沙坪坝区、江北区、酉阳土家族苗族自治县、巫溪县、荣昌区、潼南区、渝中区、合川区、武隆区、南岸区、北碚区、巫山县、铜梁区、梁平区、城口县、垫江县、忠县、长寿区、万州区、石柱土家族自治县、璧山区、渝北区、黔江区、涪陵区)








商丘市(民权县、虞城县、柘城县、梁园区、宁陵县、夏邑县、睢县、永城市、睢阳区)








临沧市(凤庆县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、云县、镇康县、永德县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)








铜川市(王益区、印台区、耀州区、宜君县)  大理白族自治州(永平县、弥渡县、洱源县、鹤庆县、南涧彝族自治县、大理市、祥云县、宾川县、漾濞彝族自治县、云龙县、巍山彝族回族自治县、剑川县)








湖州市(长兴县、安吉县、南浔区、德清县、吴兴区)








达州市(大竹县、宣汉县、渠县、达川区、开江县、通川区、万源市)








西藏自治区洛阳市(洛龙区、宜阳县、偃师区、伊川县、涧西区、洛宁县、汝阳县、栾川县、西工区、孟津区、老城区、新安县、瀍河回族区、嵩县)








海东市(民和回族土族自治县、乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、化隆回族自治县)  丹东市(元宝区、凤城市、宽甸满族自治县、振兴区、东港市、振安区)








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五指山市(陵水黎族自治县、琼海市、万宁市、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、东方市、昌江黎族自治县、定安县、屯昌县、白沙黎族自治县、临高县、澄迈县、文昌市)盐城市(滨海县、射阳县、响水县、建湖县、东台市、阜宁县、亭湖区、盐都区、大丰区)








邵阳市(新邵县、新宁县、双清区、大祥区、隆回县、武冈市、邵阳县、洞口县、绥宁县、邵东市、北塔区、城步苗族自治县)








萍乡市(莲花县、芦溪县、湘东区、安源区、上栗县)








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呼和浩特市(托克托县、玉泉区、和林格尔县、武川县、赛罕区、新城区、土默特左旗、回民区、清水河县)








南通市(如东县、通州区、海门区、海安市、崇川区、启东市、如皋市)








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无锡市(滨湖区、新吴区、梁溪区、江阴市、锡山区、惠山区、宜兴市)








大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)








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陇南市(康县、宕昌县、文县、成县、两当县、礼县、徽县、武都区、西和县)

  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。

  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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