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新疆维吾尔自治区
黄石市(西塞山区、下陆区、大冶市、阳新县、铁山区、黄石港区)
湘西土家族苗族自治州(龙山县、吉首市、花垣县、古丈县、永顺县、保靖县、凤凰县、泸溪县)
锦州市(太和区、凌海市、黑山县、凌河区、北镇市、义县、古塔区)
丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县)
呼和浩特市(清水河县、和林格尔县、武川县、回民区、托克托县、新城区、土默特左旗、玉泉区、赛罕区)
宝鸡市(金台区、太白县、凤翔区、眉县、渭滨区、千阳县、凤县、扶风县、麟游县、陇县、陈仓区、岐山县)
陇南市(西和县、礼县、宕昌县、武都区、成县、康县、两当县、徽县、文县)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、绿春县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、弥勒市、屏边苗族自治县、蒙自市、石屏县、河口瑶族自治县、元阳县、开远市、泸西县)
六盘水市(钟山区、水城区、盘州市、六枝特区)
张家口市(下花园区、宣化区、尚义县、桥东区、张北县、蔚县、阳原县、康保县、怀来县、沽源县、崇礼区、怀安县、涿鹿县、赤城县、桥西区、万全区)
深圳市(坪山区、光明区、罗湖区、龙岗区、福田区、盐田区、宝安区、龙华区、南山区)
大理白族自治州(祥云县、南涧彝族自治县、云龙县、大理市、弥渡县、永平县、漾濞彝族自治县、洱源县、宾川县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、剑川县)
衡阳市(蒸湘区、祁东县、耒阳市、珠晖区、雁峰区、石鼓区、衡东县、常宁市、南岳区、衡山县、衡南县、衡阳县)
宁波市(镇海区、北仑区、鄞州区、海曙区、象山县、余姚市、宁海县、奉化区、慈溪市、江北区)
宜宾市(叙州区、长宁县、珙县、兴文县、筠连县、翠屏区、屏山县、高县、南溪区、江安县)
贵阳市(花溪区、息烽县、云岩区、白云区、修文县、清镇市、乌当区、观山湖区、开阳县、南明区)
柳州市(柳北区、鹿寨县、鱼峰区、城中区、柳南区、柳江区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、融安县、柳城县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
萍乡市(莲花县、芦溪县、上栗县、湘东区、安源区)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
宁德市(周宁县、柘荣县、屏南县、福鼎市、福安市、霞浦县、蕉城区、寿宁县、古田县)
青岛市(市南区、李沧区、即墨区、黄岛区、崂山区、市北区、城阳区、胶州市、莱西市、平度市)
昌都市(芒康县、江达县、左贡县、贡觉县、卡若区、察雅县、洛隆县、八宿县、类乌齐县、边坝县、丁青县)
威海市(环翠区、文登区、乳山市、荣成市)
厦门市(思明区、海沧区、湖里区、集美区、翔安区、同安区)
阳泉市(平定县、盂县、郊区、矿区、城区)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、焉耆回族自治县、若羌县、和静县、尉犁县、和硕县、轮台县、且末县、博湖县)
亳州市(利辛县、谯城区、蒙城县、涡阳县)
济源市
安庆市(宿松县、太湖县、迎江区、宜秀区、怀宁县、望江县、潜山市、桐城市、大观区、岳西县)
泉州市(安溪县、石狮市、永春县、丰泽区、洛江区、德化县、泉港区、鲤城区、惠安县、金门县、晋江市、南安市)
云浮市(新兴县、郁南县、云城区、罗定市、云安区)
河源市(源城区、紫金县、龙川县、和平县、连平县、东源县)
铜仁市(沿河土家族自治县、万山区、碧江区、玉屏侗族自治县、江口县、德江县、石阡县、松桃苗族自治县、思南县、印江土家族苗族自治县)
枣庄市(台儿庄区、峄城区、市中区、薛城区、山亭区、滕州市)
哈尔滨市(木兰县、道里区、呼兰区、阿城区、巴彦县、尚志市、通河县、五常市、松北区、宾县、双城区、延寿县、平房区、依兰县、南岗区、香坊区、方正县、道外区)
昌吉回族自治州(呼图壁县、昌吉市、玛纳斯县、阜康市、木垒哈萨克自治县、奇台县、吉木萨尔县)
林芝市(察隅县、米林市、波密县、朗县、工布江达县、墨脱县、巴宜区)
洛阳市(汝阳县、西工区、宜阳县、偃师区、瀍河回族区、洛龙区、新安县、嵩县、孟津区、涧西区、老城区、伊川县、栾川县、洛宁县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
荆门市(掇刀区、京山市、沙洋县、钟祥市、东宝区)
三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)
滨州市(无棣县、邹平市、沾化区、阳信县、博兴县、惠民县、滨城区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
朔州市(应县、平鲁区、朔城区、右玉县、怀仁市、山阴县)
临沂市(河东区、兰山区、费县、郯城县、蒙阴县、罗庄区、兰陵县、沂水县、沂南县、平邑县、临沭县、莒南县)
抚州市(南丰县、崇仁县、资溪县、南城县、宜黄县、黎川县、东乡区、金溪县、临川区、广昌县、乐安县)
临沧市(云县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、永德县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、沧源佤族自治县)
安康市(石泉县、白河县、岚皋县、紫阳县、汉滨区、镇坪县、平利县、旬阳市、宁陕县、汉阴县)
景德镇市(乐平市、昌江区、浮梁县、珠山区)
海东市(民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、平安区)
九江市(德安县、濂溪区、浔阳区、彭泽县、修水县、庐山市、共青城市、永修县、武宁县、都昌县、瑞昌市、柴桑区、湖口县)
肇庆市(封开县、怀集县、鼎湖区、高要区、端州区、四会市、德庆县、广宁县)
百色市(德保县、平果市、隆林各族自治县、田东县、那坡县、田林县、靖西市、田阳区、西林县、乐业县、凌云县、右江区)
濮阳市(台前县、范县、濮阳县、南乐县、华龙区、清丰县)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
镇江市(扬中市、润州区、丹阳市、句容市、丹徒区、京口区)
宿迁市(宿豫区、泗阳县、宿城区、泗洪县、沭阳县)
内江市(东兴区、威远县、隆昌市、市中区、资中县)
鸡西市(鸡东县、恒山区、梨树区、城子河区、密山市、鸡冠区、麻山区、滴道区、虎林市)
河池市(环江毛南族自治县、凤山县、南丹县、巴马瑶族自治县、金城江区、东兰县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、宜州区、大化瑶族自治县)
固原市(西吉县、隆德县、原州区、泾源县、彭阳县)
扬州市(仪征市、江都区、广陵区、高邮市、宝应县、邗江区)
张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)
新乡市(红旗区、获嘉县、新乡县、凤泉区、辉县市、封丘县、牧野区、卫辉市、延津县、长垣市、原阳县、卫滨区)
湛江市(麻章区、遂溪县、霞山区、吴川市、坡头区、雷州市、徐闻县、廉江市、赤坎区)
阿克苏地区(阿克苏市、沙雅县、温宿县、柯坪县、拜城县、新和县、乌什县、阿瓦提县、库车市)
晋中市(介休市、平遥县、榆社县、灵石县、左权县、祁县、和顺县、寿阳县、太谷区、昔阳县、榆次区)
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、茂县、九寨沟县、金川县、汶川县、小金县、若尔盖县、马尔康市、红原县、黑水县、阿坝县、理县、松潘县)
香港特别行政区
邯郸市(丛台区、魏县、邱县、武安市、肥乡区、邯山区、大名县、曲周县、临漳县、峰峰矿区、磁县、鸡泽县、广平县、成安县、涉县、复兴区、永年区、馆陶县)
崇左市(天等县、扶绥县、龙州县、凭祥市、江州区、大新县、宁明县)
衢州市(柯城区、开化县、龙游县、衢江区、江山市、常山县)
雅安市(汉源县、雨城区、石棉县、天全县、名山区、芦山县、荥经县、宝兴县)
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梧州市(蒙山县、万秀区、苍梧县、岑溪市、龙圩区、长洲区、藤县)
太原市(阳曲县、万柏林区、清徐县、小店区、杏花岭区、古交市、晋源区、娄烦县、迎泽区、尖草坪区)
大连市(中山区、长海县、金州区、西岗区、旅顺口区、瓦房店市、甘井子区、普兰店区、庄河市、沙河口区)
茂名市(电白区、高州市、茂南区、信宜市、化州市)
牡丹江市(海林市、爱民区、绥芬河市、林口县、穆棱市、西安区、东安区、宁安市、东宁市、阳明区)
南通市(启东市、如皋市、通州区、海门区、如东县、崇川区、海安市)
常德市(临澧县、津市市、汉寿县、武陵区、澧县、桃源县、安乡县、鼎城区、石门县)
石河子市(北屯市、铁门关市、阿拉尔市、图木舒克市、可克达拉市、白杨市、五家渠市、双河市、新星市、昆玉市、胡杨河市)
宁夏回族自治区
白银市(会宁县、白银区、平川区、靖远县、景泰县)
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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