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四平市(双辽市、铁东区、梨树县、伊通满族自治县、铁西区)
南通市(通州区、崇川区、海安市、如皋市、如东县、海门区、启东市)
张掖市(民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、山丹县、高台县、甘州区)
黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、锦屏县、天柱县、从江县、施秉县、黄平县、雷山县、凯里市、丹寨县、麻江县、台江县、镇远县、黎平县、榕江县、三穗县、剑河县)
南昌市(安义县、南昌县、新建区、青山湖区、青云谱区、东湖区、进贤县、红谷滩区、西湖区)
周口市(郸城县、西华县、淮阳区、太康县、川汇区、商水县、沈丘县、鹿邑县、扶沟县、项城市)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、乌兰县、格尔木市、天峻县、德令哈市)
朔州市(应县、朔城区、怀仁市、平鲁区、右玉县、山阴县)
曲靖市(罗平县、师宗县、麒麟区、马龙区、陆良县、沾益区、宣威市、富源县、会泽县)
太原市(尖草坪区、古交市、娄烦县、万柏林区、阳曲县、迎泽区、清徐县、晋源区、小店区、杏花岭区)
株洲市(醴陵市、石峰区、攸县、渌口区、茶陵县、炎陵县、荷塘区、芦淞区、天元区)
文山壮族苗族自治州(马关县、文山市、丘北县、砚山县、麻栗坡县、富宁县、广南县、西畴县)
钦州市(浦北县、灵山县、钦北区、钦南区)
天津市(蓟州区、和平区、宁河区、东丽区、滨海新区、红桥区、河东区、河西区、河北区、北辰区、津南区、西青区、武清区、静海区、南开区、宝坻区)
泰州市(兴化市、姜堰区、高港区、泰兴市、海陵区、靖江市)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、福贡县)
九江市(柴桑区、湖口县、濂溪区、永修县、共青城市、浔阳区、都昌县、德安县、庐山市、武宁县、修水县、瑞昌市、彭泽县)
鸡西市(城子河区、鸡冠区、麻山区、密山市、鸡东县、梨树区、虎林市、恒山区、滴道区)
淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)
乐山市(沙湾区、峨边彝族自治县、井研县、夹江县、五通桥区、马边彝族自治县、犍为县、峨眉山市、沐川县、市中区、金口河区)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
河源市(东源县、紫金县、源城区、龙川县、和平县、连平县)
六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)
攀枝花市(仁和区、东区、米易县、盐边县、西区)
徐州市(邳州市、云龙区、贾汪区、沛县、铜山区、丰县、睢宁县、泉山区、新沂市、鼓楼区)
榆林市(佳县、子洲县、吴堡县、靖边县、米脂县、神木市、绥德县、府谷县、榆阳区、定边县、清涧县、横山区)
安阳市(内黄县、滑县、林州市、安阳县、殷都区、汤阴县、文峰区、北关区、龙安区)
遂宁市(安居区、大英县、船山区、射洪市、蓬溪县)
日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)
泉州市(德化县、南安市、晋江市、洛江区、安溪县、惠安县、鲤城区、永春县、石狮市、丰泽区、泉港区、金门县)
阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)
大庆市(龙凤区、大同区、肇州县、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、肇源县、红岗区、让胡路区)
茂名市(茂南区、高州市、电白区、化州市、信宜市)
绥化市(青冈县、安达市、肇东市、北林区、海伦市、明水县、望奎县、兰西县、绥棱县、庆安县)
盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)
白城市(镇赉县、洮北区、通榆县、洮南市、大安市)
德州市(乐陵市、齐河县、禹城市、庆云县、宁津县、临邑县、陵城区、武城县、德城区、夏津县、平原县)
盐城市(滨海县、亭湖区、大丰区、响水县、射阳县、盐都区、阜宁县、东台市、建湖县)
南阳市(新野县、社旗县、桐柏县、方城县、镇平县、南召县、邓州市、内乡县、唐河县、宛城区、淅川县、西峡县、卧龙区)
柳州市(城中区、柳北区、柳江区、三江侗族自治县、鹿寨县、融水苗族自治县、柳城县、柳南区、鱼峰区、融安县)
保山市(施甸县、腾冲市、隆阳区、龙陵县、昌宁县)
银川市(永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区、贺兰县、西夏区)
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抚顺市(新抚区、抚顺县、新宾满族自治县、东洲区、顺城区、清原满族自治县、望花区)
丹东市(振兴区、东港市、凤城市、振安区、宽甸满族自治县、元宝区)
蚌埠市(龙子湖区、淮上区、蚌山区、怀远县、禹会区、固镇县、五河县)
新乡市(凤泉区、封丘县、红旗区、延津县、牧野区、卫辉市、新乡县、获嘉县、卫滨区、原阳县、辉县市、长垣市)
铁岭市(调兵山市、银州区、开原市、西丰县、昌图县、铁岭县、清河区)
保定市(徐水区、蠡县、定兴县、高阳县、满城区、阜平县、竞秀区、安国市、唐县、清苑区、顺平县、望都县、易县、涞水县、雄县、定州市、容城县、博野县、涿州市、高碑店市、莲池区、曲阳县、涞源县、安新县)
荆门市(东宝区、钟祥市、京山市、沙洋县、掇刀区)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、伊宁市、伊宁县、昭苏县、尼勒克县、霍尔果斯市、新源县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、巩留县、霍城县)
亳州市(涡阳县、利辛县、谯城区、蒙城县)
沈阳市(大东区、沈河区、康平县、沈北新区、新民市、于洪区、和平区、苏家屯区、铁西区、法库县、皇姑区、辽中区、浑南区)
邯郸市(曲周县、邱县、广平县、成安县、磁县、永年区、丛台区、鸡泽县、复兴区、魏县、大名县、邯山区、峰峰矿区、馆陶县、肥乡区、武安市、涉县、临漳县)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
西宁市(城西区、湟中区、城东区、湟源县、城北区、大通回族土族自治县、城中区)
三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)
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、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、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
东营市(河口区、垦利区、东营区、广饶县、利津县)
金华市(东阳市、浦江县、婺城区、永康市、兰溪市、金东区、磐安县、武义县、义乌市)
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兰州市(永登县、七里河区、皋兰县、西固区、城关区、榆中县、安宁区、红古区)
杭州市(萧山区、余杭区、淳安县、桐庐县、富阳区、滨江区、上城区、西湖区、临平区、建德市、临安区、拱墅区、钱塘区)
商丘市(宁陵县、夏邑县、睢县、永城市、睢阳区、梁园区、虞城县、民权县、柘城县)
内江市(威远县、资中县、市中区、东兴区、隆昌市)
宜昌市(当阳市、远安县、枝江市、五峰土家族自治县、秭归县、伍家岗区、长阳土家族自治县、夷陵区、宜都市、猇亭区、兴山县、点军区、西陵区)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、沅陵县、中方县、麻阳苗族自治县、鹤城区、会同县、溆浦县、芷江侗族自治县、辰溪县、洪江市)
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巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、且末县、博湖县、库尔勒市、尉犁县、焉耆回族自治县、和硕县、和静县、轮台县)
漳州市(平和县、漳浦县、诏安县、东山县、长泰区、芗城区、龙文区、龙海区、云霄县、华安县、南靖县)
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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