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新乡市(封丘县、凤泉区、红旗区、卫滨区、卫辉市、辉县市、原阳县、延津县、牧野区、长垣市、获嘉县、新乡县)
沈阳市(法库县、于洪区、和平区、大东区、皇姑区、新民市、沈北新区、康平县、沈河区、铁西区、苏家屯区、辽中区、浑南区)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、云龙县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、永平县、洱源县、宾川县、剑川县、祥云县、大理市、鹤庆县)
通辽市(扎鲁特旗、科尔沁区、库伦旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、开鲁县、奈曼旗)
吉林市(昌邑区、船营区、丰满区、舒兰市、桦甸市、永吉县、蛟河市、磐石市、龙潭区)
菏泽市(定陶区、成武县、巨野县、东明县、郓城县、鄄城县、曹县、单县、牡丹区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、双塔区、龙城区、朝阳县、凌源市、北票市)
南京市(六合区、溧水区、栖霞区、浦口区、江宁区、鼓楼区、高淳区、建邺区、玄武区、秦淮区、雨花台区)
甘南藏族自治州(碌曲县、临潭县、玛曲县、舟曲县、夏河县、合作市、卓尼县、迭部县)
南通市(如东县、启东市、如皋市、海安市、崇川区、通州区、海门区)
南宁市(宾阳县、西乡塘区、武鸣区、江南区、青秀区、隆安县、邕宁区、横州市、马山县、上林县、兴宁区、良庆区)
信阳市(息县、淮滨县、平桥区、商城县、潢川县、浉河区、光山县、固始县、罗山县、新县)
德阳市(广汉市、罗江区、绵竹市、中江县、旌阳区、什邡市)
三沙市(西沙区、南沙区)
盐城市(射阳县、亭湖区、建湖县、阜宁县、大丰区、滨海县、盐都区、东台市、响水县)
佛山市(三水区、高明区、南海区、禅城区、顺德区)
商丘市(睢阳区、虞城县、民权县、夏邑县、梁园区、永城市、睢县、宁陵县、柘城县)
南平市(邵武市、延平区、顺昌县、建瓯市、浦城县、武夷山市、光泽县、建阳区、松溪县、政和县)
梧州市(长洲区、岑溪市、龙圩区、蒙山县、万秀区、藤县、苍梧县)
和田地区(策勒县、民丰县、和田县、洛浦县、和田市、于田县、墨玉县、皮山县)
临夏回族自治州(临夏县、永靖县、和政县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏市、广河县)
周口市(郸城县、淮阳区、川汇区、商水县、鹿邑县、太康县、沈丘县、项城市、扶沟县、西华县)
泉州市(安溪县、德化县、洛江区、丰泽区、金门县、石狮市、鲤城区、永春县、泉港区、晋江市、惠安县、南安市)
澳门特别行政区
那曲市(聂荣县、色尼区、嘉黎县、班戈县、索县、双湖县、安多县、比如县、尼玛县、申扎县、巴青县)
陇南市(康县、两当县、宕昌县、武都区、礼县、徽县、成县、文县、西和县)
克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区)
汕头市(潮阳区、龙湖区、南澳县、濠江区、潮南区、金平区、澄海区)
西藏自治区
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县)
百色市(田林县、靖西市、田东县、凌云县、乐业县、隆林各族自治县、德保县、田阳区、右江区、西林县、那坡县、平果市)
济源市
长春市(双阳区、农安县、九台区、二道区、朝阳区、南关区、德惠市、榆树市、绿园区、公主岭市、宽城区)
成都市(锦江区、双流区、蒲江县、金牛区、龙泉驿区、新都区、新津区、郫都区、简阳市、彭州市、崇州市、大邑县、武侯区、邛崃市、成华区、都江堰市、金堂县、青白江区、青羊区、温江区)
银川市(西夏区、兴庆区、贺兰县、金凤区、灵武市、永宁县)
伊春市(伊美区、汤旺县、嘉荫县、铁力市、大箐山县、乌翠区、友好区、丰林县、金林区、南岔县)
文山壮族苗族自治州(砚山县、丘北县、富宁县、麻栗坡县、马关县、文山市、西畴县、广南县)
延安市(宜川县、洛川县、吴起县、延长县、志丹县、富县、黄陵县、延川县、黄龙县、甘泉县、安塞区、子长市、宝塔区)
吕梁市(柳林县、文水县、中阳县、离石区、方山县、汾阳市、石楼县、兴县、交城县、孝义市、交口县、临县、岚县)
崇左市(大新县、扶绥县、宁明县、龙州县、江州区、天等县、凭祥市)
合肥市(肥东县、巢湖市、庐江县、长丰县、蜀山区、肥西县、瑶海区、包河区、庐阳区)
雅安市(石棉县、天全县、荥经县、雨城区、芦山县、汉源县、名山区、宝兴县)
宁夏回族自治区
阜新市(新邱区、细河区、阜新蒙古族自治县、清河门区、海州区、太平区、彰武县)
杭州市(桐庐县、富阳区、建德市、西湖区、钱塘区、拱墅区、临平区、上城区、淳安县、余杭区、滨江区、萧山区、临安区)
承德市(双滦区、滦平县、丰宁满族自治县、隆化县、平泉市、鹰手营子矿区、兴隆县、宽城满族自治县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、承德县)
常州市(金坛区、天宁区、溧阳市、钟楼区、新北区、武进区)
昌都市(芒康县、察雅县、类乌齐县、卡若区、边坝县、江达县、洛隆县、丁青县、贡觉县、八宿县、左贡县)
济南市(钢城区、济阳区、市中区、历下区、平阴县、莱芜区、长清区、槐荫区、天桥区、商河县、章丘区、历城区)
安康市(汉滨区、岚皋县、旬阳市、汉阴县、紫阳县、石泉县、宁陕县、镇坪县、白河县、平利县)
扬州市(江都区、高邮市、仪征市、邗江区、广陵区、宝应县)
随州市(随县、广水市、曾都区)
三门峡市(渑池县、义马市、卢氏县、灵宝市、湖滨区、陕州区)
海南藏族自治州(贵南县、共和县、同德县、兴海县、贵德县)
山南市(错那市、加查县、扎囊县、隆子县、贡嘎县、浪卡子县、琼结县、乃东区、曲松县、洛扎县、桑日县、措美县)
黔南布依族苗族自治州(都匀市、三都水族自治县、长顺县、惠水县、福泉市、荔波县、瓮安县、罗甸县、龙里县、独山县、贵定县、平塘县)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、乌拉特前旗、乌拉特后旗、临河区、磴口县、杭锦后旗、五原县)
温州市(鹿城区、文成县、乐清市、瓯海区、洞头区、苍南县、永嘉县、瑞安市、龙港市、泰顺县、龙湾区、平阳县)
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沧州市(海兴县、沧县、东光县、任丘市、新华区、孟村回族自治县、盐山县、运河区、泊头市、黄骅市、肃宁县、河间市、吴桥县、献县、青县、南皮县)
葫芦岛市(建昌县、南票区、龙港区、绥中县、连山区、兴城市)
白城市(大安市、通榆县、洮南市、洮北区、镇赉县)
南阳市(桐柏县、社旗县、方城县、邓州市、西峡县、卧龙区、新野县、唐河县、内乡县、镇平县、南召县、宛城区、淅川县)
白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、抚松县、江源区、临江市、靖宇县)
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威海市(乳山市、荣成市、文登区、环翠区)
泰州市(靖江市、海陵区、高港区、姜堰区、兴化市、泰兴市)
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内蒙古自治区
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晋中市(平遥县、寿阳县、榆次区、左权县、和顺县、祁县、榆社县、太谷区、灵石县、介休市、昔阳县)
孝感市(安陆市、云梦县、应城市、大悟县、孝南区、汉川市、孝昌县)
临沧市(镇康县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、临翔区、云县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县)
松原市(乾安县、长岭县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)
衡水市(桃城区、阜城县、饶阳县、武邑县、武强县、安平县、景县、枣强县、深州市、冀州区、故城县)
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。
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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