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武汉市(江夏区、青山区、黄陂区、新洲区、江岸区、汉南区、洪山区、东西湖区、江汉区、硚口区、汉阳区、蔡甸区、武昌区)

十堰市(竹溪县、茅箭区、丹江口市、竹山县、房县、郧阳区、郧西县、张湾区)

泰安市(泰山区、岱岳区、肥城市、新泰市、宁阳县、东平县)

广安市(华蓥市、武胜县、前锋区、邻水县、岳池县、广安区)  遵义市(播州区、道真仡佬族苗族自治县、习水县、汇川区、赤水市、桐梓县、正安县、仁怀市、绥阳县、余庆县、湄潭县、红花岗区、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县)

伊春市(南岔县、伊美区、金林区、汤旺县、乌翠区、铁力市、友好区、大箐山县、丰林县、嘉荫县)

中山市

七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)银川市(贺兰县、兴庆区、金凤区、灵武市、永宁县、西夏区)

阳泉市(矿区、城区、郊区、平定县、盂县)  仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

武威市(古浪县、凉州区、民勤县、天祝藏族自治县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

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

玉溪市(通海县、新平彝族傣族自治县、华宁县、峨山彝族自治县、易门县、澄江市、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区)

玉林市(玉州区、福绵区、兴业县、陆川县、北流市、博白县、容县)

长春市(二道区、公主岭市、榆树市、双阳区、德惠市、南关区、九台区、朝阳区、绿园区、宽城区、农安县)

三沙市(西沙区、南沙区)

宜昌市(兴山县、当阳市、猇亭区、宜都市、夷陵区、五峰土家族自治县、远安县、秭归县、伍家岗区、西陵区、枝江市、点军区、长阳土家族自治县)

连云港市(海州区、连云区、赣榆区、灌南县、东海县、灌云县)

乐山市(沐川县、井研县、夹江县、金口河区、五通桥区、沙湾区、峨边彝族自治县、犍为县、马边彝族自治县、峨眉山市、市中区)

嘉兴市(秀洲区、海盐县、平湖市、南湖区、桐乡市、嘉善县、海宁市)

贵阳市(云岩区、乌当区、白云区、开阳县、修文县、南明区、息烽县、清镇市、花溪区、观山湖区)

丽水市(青田县、遂昌县、缙云县、松阳县、景宁畲族自治县、云和县、庆元县、龙泉市、莲都区)

呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、阿荣旗、陈巴尔虎旗、根河市、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、满洲里市、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、牙克石市)

红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、屏边苗族自治县、元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、弥勒市、泸西县、建水县、绿春县、开远市、河口瑶族自治县、红河县、石屏县)

怒江傈僳族自治州(泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)

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

池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)

镇江市(扬中市、句容市、润州区、丹徒区、京口区、丹阳市)

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铁岭市(调兵山市、清河区、开原市、银州区、铁岭县、西丰县、昌图县)

塔城地区(托里县、裕民县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、乌苏市、沙湾市)

朝阳市(双塔区、凌源市、北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县)

六安市(叶集区、霍山县、霍邱县、金寨县、裕安区、舒城县、金安区)  晋中市(介休市、榆社县、寿阳县、太谷区、榆次区、祁县、昔阳县、左权县、平遥县、灵石县、和顺县)

山南市(措美县、浪卡子县、贡嘎县、洛扎县、加查县、错那市、桑日县、曲松县、琼结县、乃东区、扎囊县、隆子县)

厦门市(海沧区、思明区、湖里区、同安区、集美区、翔安区)

达州市(大竹县、达川区、宣汉县、渠县、通川区、万源市、开江县)乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

百色市(田林县、右江区、平果市、那坡县、西林县、隆林各族自治县、凌云县、田阳区、靖西市、乐业县、德保县、田东县)  临沧市(耿马傣族佤族自治县、临翔区、云县、镇康县、永德县、沧源佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

九江市(共青城市、德安县、武宁县、彭泽县、湖口县、修水县、柴桑区、瑞昌市、浔阳区、庐山市、濂溪区、都昌县、永修县)

三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)陇南市(成县、礼县、西和县、徽县、康县、武都区、宕昌县、两当县、文县)

巴音郭楞蒙古自治州(和静县、博湖县、库尔勒市、且末县、焉耆回族自治县、轮台县、若羌县、和硕县、尉犁县)

赤峰市(克什克腾旗、喀喇沁旗、红山区、宁城县、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、林西县、翁牛特旗、松山区、元宝山区、敖汉旗、巴林右旗)

崇左市(天等县、凭祥市、龙州县、江州区、扶绥县、大新县、宁明县)

张掖市(高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县、甘州区)

新余市(分宜县、渝水区)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、陇川县、芒市、梁河县)

安康市(旬阳市、镇坪县、汉阴县、白河县、宁陕县、岚皋县、汉滨区、石泉县、平利县、紫阳县)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

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

盘锦市(大洼区、双台子区、兴隆台区、盘山县)

白城市(洮南市、大安市、镇赉县、通榆县、洮北区)

白山市(临江市、江源区、靖宇县、抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县)

德阳市(广汉市、旌阳区、绵竹市、什邡市、中江县、罗江区)

清远市(连山壮族瑶族自治县、连州市、连南瑶族自治县、阳山县、清新区、英德市、佛冈县、清城区)

衡阳市(衡阳县、祁东县、衡南县、蒸湘区、珠晖区、耒阳市、衡东县、衡山县、南岳区、常宁市、石鼓区、雁峰区)

　　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。

　　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“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。

　　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。