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白城市(洮南市、洮北区、通榆县、大安市、镇赉县)
贵港市(平南县、港南区、港北区、覃塘区、桂平市)
广元市(朝天区、利州区、苍溪县、青川县、剑阁县、昭化区、旺苍县)
呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、海拉尔区、满洲里市、牙克石市、扎赉诺尔区、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、阿荣旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、根河市)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
雅安市(荥经县、名山区、芦山县、汉源县、宝兴县、天全县、石棉县、雨城区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、尉犁县、轮台县、且末县、博湖县、焉耆回族自治县、和静县、若羌县、和硕县)
黄山市(歙县、休宁县、徽州区、黄山区、祁门县、黟县、屯溪区)
兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、扎赉特旗)
池州市(贵池区、青阳县、石台县、东至县)
濮阳市(华龙区、台前县、清丰县、濮阳县、南乐县、范县)
苏州市(虎丘区、姑苏区、相城区、吴中区、张家港市、常熟市、昆山市、吴江区、太仓市)
塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、乌苏市、塔城市、额敏县、沙湾市)
宜宾市(兴文县、江安县、屏山县、筠连县、高县、南溪区、翠屏区、珙县、长宁县、叙州区)
广西壮族自治区
宣城市(旌德县、泾县、宁国市、宣州区、广德市、绩溪县、郎溪县)
安庆市(大观区、桐城市、宜秀区、宿松县、怀宁县、太湖县、潜山市、望江县、岳西县、迎江区)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、乌兰县、都兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县)
乌鲁木齐市(达坂城区、乌鲁木齐县、新市区、米东区、沙依巴克区、头屯河区、天山区、水磨沟区)
周口市(淮阳区、西华县、项城市、沈丘县、鹿邑县、川汇区、郸城县、太康县、扶沟县、商水县)
玉林市(福绵区、容县、兴业县、博白县、玉州区、北流市、陆川县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
晋中市(和顺县、榆社县、灵石县、寿阳县、平遥县、太谷区、祁县、左权县、昔阳县、榆次区、介休市)
景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
河池市(宜州区、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、天峨县、南丹县、巴马瑶族自治县、东兰县、凤山县、都安瑶族自治县)
延边朝鲜族自治州(和龙市、龙井市、安图县、汪清县、图们市、敦化市、珲春市、延吉市)
昌都市(江达县、八宿县、芒康县、洛隆县、边坝县、左贡县、丁青县、卡若区、贡觉县、类乌齐县、察雅县)
武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)
营口市(老边区、西市区、盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区)
赣州市(会昌县、安远县、赣县区、上犹县、寻乌县、兴国县、信丰县、南康区、石城县、龙南市、大余县、定南县、章贡区、于都县、全南县、宁都县、瑞金市、崇义县)
乐山市(沐川县、五通桥区、犍为县、夹江县、市中区、峨边彝族自治县、沙湾区、马边彝族自治县、井研县、金口河区、峨眉山市)
黄石市(铁山区、大冶市、下陆区、阳新县、西塞山区、黄石港区)
绍兴市(上虞区、诸暨市、新昌县、柯桥区、越城区、嵊州市)
南通市(海门区、海安市、如东县、如皋市、崇川区、启东市、通州区)
天津市(北辰区、红桥区、东丽区、南开区、河西区、宁河区、宝坻区、静海区、河北区、河东区、津南区、和平区、蓟州区、滨海新区、西青区、武清区)
玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、治多县、称多县)
儋州市
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、准格尔旗、达拉特旗、东胜区、伊金霍洛旗、杭锦旗、乌审旗、康巴什区、鄂托克旗)
拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、城关区、林周县、当雄县、墨竹工卡县、曲水县、达孜区)
衡阳市(石鼓区、耒阳市、雁峰区、衡阳县、蒸湘区、南岳区、衡东县、珠晖区、衡南县、衡山县、祁东县、常宁市)
甘南藏族自治州(卓尼县、临潭县、碌曲县、合作市、舟曲县、玛曲县、迭部县、夏河县)
常州市(新北区、武进区、天宁区、金坛区、溧阳市、钟楼区)
西宁市(城东区、大通回族土族自治县、湟源县、城西区、城中区、城北区、湟中区)
山南市(错那市、隆子县、措美县、桑日县、洛扎县、扎囊县、曲松县、加查县、贡嘎县、琼结县、乃东区、浪卡子县)
汉中市(镇巴县、略阳县、汉台区、南郑区、留坝县、洋县、城固县、勉县、宁强县、西乡县、佛坪县)
贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、八步区、钟山县、昭平县)
果洛藏族自治州(班玛县、久治县、玛沁县、甘德县、达日县、玛多县)
泰安市(泰山区、东平县、岱岳区、肥城市、新泰市、宁阳县)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
厦门市(集美区、海沧区、湖里区、思明区、翔安区、同安区)
澳门特别行政区
黑河市(孙吴县、爱辉区、逊克县、五大连池市、北安市、嫩江市)
潍坊市(昌乐县、寿光市、诸城市、青州市、潍城区、坊子区、安丘市、奎文区、临朐县、昌邑市、高密市、寒亭区)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
烟台市(栖霞市、福山区、芝罘区、海阳市、蓬莱区、莱州市、莱山区、莱阳市、牟平区、龙口市、招远市)
唐山市(滦州市、丰南区、曹妃甸区、古冶区、路南区、乐亭县、滦南县、丰润区、迁安市、玉田县、迁西县、路北区、遵化市、开平区)
长沙市(长沙县、望城区、天心区、宁乡市、开福区、浏阳市、岳麓区、雨花区、芙蓉区)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
盐城市(建湖县、滨海县、射阳县、东台市、盐都区、亭湖区、响水县、大丰区、阜宁县)
临沧市(云县、凤庆县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、永德县、临翔区、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
永州市(江华瑶族自治县、道县、双牌县、东安县、宁远县、零陵区、祁阳市、蓝山县、新田县、江永县、冷水滩区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)
伊春市(汤旺县、友好区、嘉荫县、丰林县、金林区、伊美区、乌翠区、南岔县、铁力市、大箐山县)
舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)
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恩施土家族苗族自治州(来凤县、建始县、巴东县、咸丰县、恩施市、利川市、鹤峰县、宣恩县)
鸡西市(恒山区、城子河区、鸡东县、梨树区、滴道区、虎林市、鸡冠区、麻山区、密山市)
常德市(临澧县、安乡县、津市市、汉寿县、鼎城区、桃源县、武陵区、石门县、澧县)
本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县、明山区、平山区)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、梁河县、芒市、陇川县、盈江县)
百色市(西林县、田阳区、凌云县、隆林各族自治县、平果市、靖西市、那坡县、乐业县、田林县、德保县、右江区、田东县)
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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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