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贺州市(富川瑶族自治县、八步区、昭平县、平桂区、钟山县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、吉首市、凤凰县、保靖县、古丈县、龙山县、永顺县、泸溪县)
安康市(石泉县、镇坪县、紫阳县、岚皋县、白河县、汉阴县、旬阳市、平利县、宁陕县、汉滨区)
阳江市(阳春市、江城区、阳东区、阳西县)
甘南藏族自治州(卓尼县、玛曲县、舟曲县、夏河县、碌曲县、临潭县、合作市、迭部县)
营口市(大石桥市、站前区、鲅鱼圈区、老边区、西市区、盖州市)
济源市
兴安盟(乌兰浩特市、突泉县、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗)
拉萨市(达孜区、林周县、堆龙德庆区、尼木县、墨竹工卡县、当雄县、曲水县、城关区)
巴彦淖尔市(临河区、乌拉特前旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、五原县、杭锦后旗)
大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
广安市(前锋区、广安区、邻水县、岳池县、华蓥市、武胜县)
郴州市(永兴县、桂阳县、桂东县、安仁县、汝城县、嘉禾县、资兴市、临武县、宜章县、北湖区、苏仙区)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
东莞市
德阳市(绵竹市、中江县、广汉市、罗江区、什邡市、旌阳区)
三沙市(西沙区、南沙区)
河源市(和平县、紫金县、东源县、龙川县、源城区、连平县)
湛江市(吴川市、坡头区、霞山区、廉江市、赤坎区、雷州市、麻章区、遂溪县、徐闻县)
六安市(金寨县、金安区、裕安区、叶集区、舒城县、霍邱县、霍山县)
徐州市(云龙区、邳州市、沛县、鼓楼区、贾汪区、丰县、泉山区、铜山区、睢宁县、新沂市)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)
临沂市(罗庄区、沂南县、沂水县、费县、兰陵县、兰山区、临沭县、莒南县、河东区、平邑县、郯城县、蒙阴县)
安庆市(桐城市、迎江区、怀宁县、宿松县、望江县、大观区、太湖县、宜秀区、潜山市、岳西县)
吉林市(永吉县、舒兰市、蛟河市、磐石市、龙潭区、丰满区、船营区、桦甸市、昌邑区)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、霍城县、尼勒克县、伊宁县、奎屯市、霍尔果斯市、昭苏县、新源县、巩留县)
吴忠市(红寺堡区、利通区、同心县、盐池县、青铜峡市)
汉中市(南郑区、城固县、略阳县、留坝县、勉县、镇巴县、西乡县、汉台区、洋县、佛坪县、宁强县)
广元市(旺苍县、剑阁县、昭化区、朝天区、青川县、苍溪县、利州区)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
湖州市(长兴县、南浔区、安吉县、吴兴区、德清县)
中山市
绥化市(安达市、庆安县、青冈县、北林区、绥棱县、海伦市、肇东市、兰西县、望奎县、明水县)
商丘市(梁园区、民权县、虞城县、永城市、柘城县、夏邑县、睢阳区、睢县、宁陵县)
果洛藏族自治州(甘德县、达日县、久治县、玛多县、班玛县、玛沁县)
深圳市(福田区、宝安区、南山区、盐田区、光明区、坪山区、罗湖区、龙华区、龙岗区)
呼伦贝尔市(满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、根河市、牙克石市、阿荣旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、海拉尔区、扎兰屯市)
吕梁市(柳林县、兴县、文水县、汾阳市、岚县、孝义市、方山县、石楼县、离石区、交城县、中阳县、临县、交口县)
漳州市(东山县、芗城区、南靖县、龙文区、长泰区、漳浦县、平和县、龙海区、诏安县、华安县、云霄县)
晋城市(陵川县、阳城县、城区、高平市、沁水县、泽州县)
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承德市(兴隆县、双滦区、双桥区、承德县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、平泉市、隆化县、滦平县、宽城满族自治县)
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温州市(龙湾区、龙港市、文成县、瓯海区、苍南县、洞头区、瑞安市、平阳县、鹿城区、永嘉县、乐清市、泰顺县)
鸡西市(鸡东县、麻山区、密山市、恒山区、城子河区、滴道区、鸡冠区、虎林市、梨树区)
辽源市(东丰县、龙山区、西安区、东辽县)
镇江市(扬中市、润州区、京口区、丹阳市、句容市、丹徒区)
乐山市(峨边彝族自治县、沐川县、五通桥区、金口河区、马边彝族自治县、夹江县、井研县、峨眉山市、犍为县、沙湾区、市中区)
济宁市(邹城市、泗水县、鱼台县、兖州区、梁山县、微山县、任城区、嘉祥县、曲阜市、汶上县、金乡县)
张掖市(山丹县、临泽县、民乐县、甘州区、高台县、肃南裕固族自治县)
陇南市(文县、成县、西和县、宕昌县、康县、两当县、礼县、武都区、徽县)
玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、玉树市、治多县、杂多县、曲麻莱县)
威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
郑州市(中原区、巩义市、登封市、二七区、上街区、金水区、管城回族区、新密市、新郑市、荥阳市、中牟县、惠济区)
锦州市(凌海市、黑山县、凌河区、义县、北镇市、古塔区、太和区)
梧州市(万秀区、长洲区、蒙山县、岑溪市、藤县、苍梧县、龙圩区)
衢州市(衢江区、常山县、江山市、龙游县、柯城区、开化县)
铜仁市(石阡县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、德江县、万山区、思南县、松桃苗族自治县、碧江区、江口县)
天水市(清水县、张家川回族自治县、武山县、麦积区、甘谷县、秦州区、秦安县)
南京市(雨花台区、江宁区、溧水区、六合区、高淳区、建邺区、浦口区、栖霞区、鼓楼区、秦淮区、玄武区)
延边朝鲜族自治州(图们市、安图县、龙井市、延吉市、珲春市、敦化市、和龙市、汪清县)
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本溪市(平山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、明山区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)
泸州市(纳溪区、龙马潭区、古蔺县、合江县、叙永县、泸县、江阳区)
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宿州市(灵璧县、萧县、泗县、埇桥区、砀山县)
阜阳市(颍东区、临泉县、太和县、颍上县、颍泉区、界首市、颍州区、阜南县)
荆州市(公安县、沙市区、石首市、荆州区、江陵县、监利市、松滋市、洪湖市)
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海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)
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宁夏回族自治区
许昌市(魏都区、襄城县、建安区、禹州市、长葛市、鄢陵县)
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黔西南布依族苗族自治州(兴义市、兴仁市、贞丰县、普安县、望谟县、晴隆县、安龙县、册亨县)
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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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