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全国服务区域：
银川市(兴庆区、永宁县、贺兰县、金凤区、灵武市、西夏区)
哈尔滨市(通河县、五常市、平房区、道外区、道里区、木兰县、松北区、南岗区、延寿县、阿城区、依兰县、香坊区、方正县、宾县、尚志市、呼兰区、双城区、巴彦县)
温州市(泰顺县、乐清市、瓯海区、龙湾区、平阳县、鹿城区、文成县、瑞安市、洞头区、永嘉县、龙港市、苍南县)
克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)
泉州市(德化县、鲤城区、金门县、泉港区、安溪县、晋江市、石狮市、永春县、丰泽区、南安市、惠安县、洛江区)
景德镇市(乐平市、昌江区、珠山区、浮梁县)
阿克苏地区(拜城县、库车市、阿瓦提县、阿克苏市、温宿县、新和县、乌什县、沙雅县、柯坪县)
岳阳市(湘阴县、岳阳县、云溪区、岳阳楼区、汨罗市、君山区、临湘市、华容县、平江县)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、乌兰县、茫崖市、格尔木市、德令哈市)
黄石市(大冶市、黄石港区、铁山区、西塞山区、阳新县、下陆区)
池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)
丹东市(东港市、凤城市、元宝区、振安区、振兴区、宽甸满族自治县)
兴安盟(扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、突泉县)
澳门特别行政区
福州市(长乐区、仓山区、闽清县、平潭县、晋安区、鼓楼区、罗源县、台江区、福清市、永泰县、连江县、马尾区、闽侯县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
甘南藏族自治州(合作市、夏河县、玛曲县、临潭县、卓尼县、迭部县、碌曲县、舟曲县)
大庆市(肇源县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、萨尔图区、龙凤区、林甸县、肇州县、大同区)
儋州市
宣城市(郎溪县、宣州区、绩溪县、广德市、宁国市、旌德县、泾县)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、根河市、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、海拉尔区、扎兰屯市、阿荣旗、额尔古纳市、牙克石市、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、满洲里市)
松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、长岭县)
河池市(金城江区、宜州区、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、东兰县、都安瑶族自治县、南丹县、天峨县)
信阳市(罗山县、潢川县、息县、浉河区、新县、平桥区、固始县、商城县、淮滨县、光山县)
马鞍山市(博望区、花山区、当涂县、雨山区、和县、含山县)
果洛藏族自治州(甘德县、达日县、久治县、班玛县、玛多县、玛沁县)
宿迁市(沭阳县、宿城区、宿豫区、泗阳县、泗洪县)
海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)
喀什地区(叶城县、伽师县、疏附县、喀什市、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、巴楚县、英吉沙县、麦盖提县、岳普湖县、泽普县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、泸溪县、凤凰县、龙山县、吉首市、保靖县、古丈县、永顺县)
中山市
苏州市(太仓市、姑苏区、相城区、吴江区、虎丘区、张家港市、昆山市、吴中区、常熟市)
咸阳市(渭城区、杨陵区、彬州市、三原县、兴平市、乾县、武功县、长武县、秦都区、旬邑县、泾阳县、礼泉县、永寿县、淳化县)
咸宁市(通山县、通城县、咸安区、赤壁市、崇阳县、嘉鱼县)
平顶山市(郏县、新华区、汝州市、湛河区、舞钢市、卫东区、鲁山县、宝丰县、叶县、石龙区)
张家口市(阳原县、万全区、张北县、怀安县、崇礼区、宣化区、蔚县、康保县、怀来县、桥东区、沽源县、桥西区、涿鹿县、尚义县、赤城县、下花园区)
抚州市(崇仁县、乐安县、广昌县、金溪县、南城县、东乡区、黎川县、资溪县、南丰县、宜黄县、临川区)
上饶市(横峰县、广信区、婺源县、玉山县、余干县、广丰区、万年县、鄱阳县、弋阳县、德兴市、铅山县、信州区)
百色市(隆林各族自治县、西林县、田林县、靖西市、右江区、德保县、平果市、那坡县、乐业县、凌云县、田阳区、田东县)
滨州市(博兴县、无棣县、邹平市、阳信县、沾化区、滨城区、惠民县)
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丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县)
株洲市(渌口区、天元区、石峰区、攸县、茶陵县、芦淞区、荷塘区、醴陵市、炎陵县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)
大理白族自治州(剑川县、洱源县、弥渡县、宾川县、鹤庆县、祥云县、云龙县、大理市、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、永平县)
庆阳市(正宁县、镇原县、环县、合水县、宁县、西峰区、庆城县、华池县)
宿州市(泗县、灵璧县、萧县、砀山县、埇桥区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、盈江县、瑞丽市、芒市、陇川县)
上海市(青浦区、黄浦区、嘉定区、金山区、松江区、闵行区、虹口区、长宁区、宝山区、普陀区、浦东新区、静安区、徐汇区、杨浦区、奉贤区、崇明区)
韶关市(仁化县、始兴县、曲江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、新丰县、浈江区、翁源县、武江区、南雄市)
宝鸡市(扶风县、麟游县、金台区、陇县、岐山县、眉县、太白县、渭滨区、凤县、千阳县、凤翔区、陈仓区)
铜陵市(枞阳县、铜官区、郊区、义安区)
常州市(溧阳市、新北区、钟楼区、武进区、天宁区、金坛区)
朔州市(山阴县、平鲁区、右玉县、怀仁市、应县、朔城区)
湛江市(吴川市、廉江市、坡头区、赤坎区、麻章区、霞山区、徐闻县、雷州市、遂溪县)
承德市(平泉市、滦平县、承德县、宽城满族自治县、双滦区、隆化县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、兴隆县、丰宁满族自治县、双桥区)
玉溪市(江川区、新平彝族傣族自治县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、易门县、华宁县、峨山彝族自治县、红塔区)
衡水市(武强县、故城县、桃城区、阜城县、饶阳县、景县、枣强县、冀州区、深州市、武邑县、安平县)
黄冈市(罗田县、浠水县、红安县、麻城市、黄州区、英山县、武穴市、蕲春县、黄梅县、团风县)
白山市(抚松县、浑江区、临江市、江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、镇远县、施秉县、凯里市、丹寨县、雷山县、黄平县、台江县、岑巩县、从江县、剑河县、榕江县、三穗县、黎平县、天柱县、锦屏县)
通化市(柳河县、辉南县、通化县、集安市、东昌区、梅河口市、二道江区)
天津市(西青区、滨海新区、北辰区、宁河区、东丽区、津南区、静海区、南开区、武清区、蓟州区、河北区、红桥区、宝坻区、河西区、和平区、河东区)
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海东市(化隆回族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、乐都区)
玉林市(福绵区、兴业县、玉州区、博白县、容县、北流市、陆川县)
嘉兴市(海盐县、海宁市、平湖市、嘉善县、南湖区、秀洲区、桐乡市)
威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)
新余市(渝水区、分宜县)
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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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