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全国服务区域：
本溪市(桓仁满族自治县、明山区、南芬区、平山区、溪湖区、本溪满族自治县)
阿坝藏族羌族自治州(理县、阿坝县、小金县、黑水县、茂县、金川县、壤塘县、九寨沟县、马尔康市、汶川县、红原县、松潘县、若尔盖县)
镇江市(扬中市、京口区、丹阳市、丹徒区、句容市、润州区)
山南市(浪卡子县、曲松县、隆子县、桑日县、措美县、错那市、扎囊县、加查县、贡嘎县、琼结县、洛扎县、乃东区)
杭州市(滨江区、西湖区、临平区、上城区、拱墅区、桐庐县、萧山区、建德市、富阳区、钱塘区、余杭区、淳安县、临安区)
南充市(高坪区、西充县、营山县、仪陇县、阆中市、顺庆区、南部县、蓬安县、嘉陵区)
晋中市(太谷区、平遥县、榆次区、昔阳县、祁县、左权县、灵石县、寿阳县、介休市、和顺县、榆社县)
东营市(垦利区、广饶县、河口区、利津县、东营区)
朝阳市(朝阳县、凌源市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、建平县、龙城区)
宿迁市(泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿城区、宿豫区)
澳门特别行政区
铜仁市(万山区、沿河土家族自治县、江口县、德江县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、思南县、石阡县、碧江区、印江土家族苗族自治县)
秦皇岛市(山海关区、抚宁区、海港区、卢龙县、昌黎县、青龙满族自治县、北戴河区)
沧州市(任丘市、献县、河间市、海兴县、运河区、青县、泊头市、肃宁县、吴桥县、新华区、南皮县、盐山县、沧县、孟村回族自治县、黄骅市、东光县)
赣州市(兴国县、寻乌县、瑞金市、宁都县、会昌县、大余县、龙南市、全南县、于都县、南康区、崇义县、章贡区、定南县、石城县、安远县、信丰县、赣县区、上犹县)
达州市(宣汉县、开江县、达川区、渠县、大竹县、通川区、万源市)
阜新市(清河门区、海州区、细河区、阜新蒙古族自治县、彰武县、太平区、新邱区)
贵阳市(清镇市、息烽县、花溪区、南明区、乌当区、修文县、开阳县、观山湖区、云岩区、白云区)
六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)
金华市(磐安县、东阳市、婺城区、永康市、义乌市、浦江县、兰溪市、金东区、武义县)
宿州市(砀山县、萧县、泗县、埇桥区、灵璧县)
鹤岗市(向阳区、绥滨县、南山区、工农区、兴安区、兴山区、萝北县、东山区)
深圳市(坪山区、光明区、龙岗区、罗湖区、宝安区、盐田区、南山区、福田区、龙华区)
衢州市(常山县、龙游县、江山市、开化县、柯城区、衢江区)
菏泽市(曹县、东明县、巨野县、定陶区、牡丹区、成武县、鄄城县、单县、郓城县)
凉山彝族自治州(美姑县、布拖县、普格县、冕宁县、甘洛县、雷波县、宁南县、盐源县、越西县、会理市、昭觉县、德昌县、西昌市、会东县、喜德县、木里藏族自治县、金阳县)
舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)
洛阳市(伊川县、栾川县、西工区、宜阳县、嵩县、洛宁县、偃师区、涧西区、瀍河回族区、洛龙区、汝阳县、老城区、孟津区、新安县)
莆田市(涵江区、荔城区、城厢区、秀屿区、仙游县)
银川市(兴庆区、灵武市、金凤区、西夏区、永宁县、贺兰县)
塔城地区(乌苏市、托里县、沙湾市、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
清远市(阳山县、连南瑶族自治县、连州市、清新区、连山壮族瑶族自治县、清城区、佛冈县、英德市)
桂林市(恭城瑶族自治县、象山区、灵川县、荔浦市、叠彩区、灌阳县、资源县、兴安县、雁山区、临桂区、平乐县、永福县、全州县、阳朔县、秀峰区、龙胜各族自治县、七星区)
南宁市(江南区、良庆区、隆安县、青秀区、邕宁区、武鸣区、兴宁区、宾阳县、上林县、横州市、西乡塘区、马山县)
驻马店市(平舆县、上蔡县、西平县、新蔡县、遂平县、确山县、汝南县、驿城区、正阳县、泌阳县)
新疆维吾尔自治区
自贡市(富顺县、沿滩区、贡井区、荣县、大安区、自流井区)
阿里地区(革吉县、噶尔县、日土县、普兰县、措勤县、改则县、札达县)
日喀则市(岗巴县、昂仁县、康马县、仁布县、萨迦县、拉孜县、江孜县、仲巴县、南木林县、聂拉木县、桑珠孜区、萨嘎县、白朗县、亚东县、吉隆县、谢通门县、定日县、定结县)
常州市(钟楼区、溧阳市、天宁区、新北区、武进区、金坛区)
铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)
新乡市(卫滨区、原阳县、红旗区、封丘县、辉县市、长垣市、卫辉市、新乡县、延津县、凤泉区、牧野区、获嘉县)
海东市(互助土族自治县、平安区、民和回族土族自治县、乐都区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)
三沙市(西沙区、南沙区)
南通市(崇川区、海门区、如皋市、启东市、如东县、海安市、通州区)
安康市(平利县、石泉县、岚皋县、白河县、紫阳县、汉阴县、宁陕县、旬阳市、汉滨区、镇坪县)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)
湘潭市(雨湖区、湘乡市、岳塘区、湘潭县、韶山市)
湖州市(南浔区、安吉县、吴兴区、长兴县、德清县)
长春市(二道区、九台区、朝阳区、公主岭市、南关区、双阳区、宽城区、德惠市、绿园区、农安县、榆树市)
通化市(梅河口市、辉南县、二道江区、通化县、集安市、柳河县、东昌区)
温州市(龙湾区、瓯海区、龙港市、瑞安市、永嘉县、平阳县、泰顺县、文成县、洞头区、乐清市、鹿城区、苍南县)
丽江市(永胜县、华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)
石家庄市(鹿泉区、井陉矿区、新华区、赵县、无极县、行唐县、长安区、藁城区、元氏县、正定县、辛集市、深泽县、晋州市、新乐市、灵寿县、平山县、桥西区、赞皇县、高邑县、井陉县、栾城区、裕华区)
保定市(蠡县、涞水县、博野县、阜平县、高碑店市、顺平县、定州市、莲池区、徐水区、高阳县、涞源县、涿州市、曲阳县、清苑区、易县、定兴县、满城区、望都县、唐县、安国市、雄县、安新县、竞秀区、容城县)
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攀枝花市(东区、米易县、仁和区、盐边县、西区)
乐山市(夹江县、犍为县、马边彝族自治县、五通桥区、沙湾区、峨边彝族自治县、金口河区、井研县、峨眉山市、沐川县、市中区)
成都市(都江堰市、彭州市、武侯区、金牛区、蒲江县、新津区、温江区、崇州市、成华区、青羊区、双流区、大邑县、锦江区、新都区、龙泉驿区、简阳市、郫都区、邛崃市、金堂县、青白江区)
漳州市(东山县、平和县、长泰区、芗城区、华安县、龙文区、云霄县、龙海区、诏安县、漳浦县、南靖县)
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兰州市(安宁区、榆中县、永登县、皋兰县、城关区、七里河区、西固区、红古区)
忻州市(五台县、定襄县、偏关县、宁武县、神池县、保德县、代县、繁峙县、忻府区、静乐县、岢岚县、五寨县、原平市、河曲县)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、东河区、土默特右旗、固阳县、昆都仑区、白云鄂博矿区、青山区、石拐区、九原区)
长沙市(浏阳市、长沙县、宁乡市、开福区、望城区、天心区、岳麓区、芙蓉区、雨花区)
九江市(柴桑区、彭泽县、湖口县、濂溪区、浔阳区、都昌县、庐山市、共青城市、修水县、武宁县、瑞昌市、德安县、永修县)
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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