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巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、博湖县、和硕县、轮台县、若羌县、尉犁县、且末县、库尔勒市、和静县)
六盘水市(六枝特区、盘州市、水城区、钟山区)
南通市(海安市、通州区、启东市、如东县、崇川区、如皋市、海门区)
澳门特别行政区
葫芦岛市(连山区、绥中县、兴城市、龙港区、建昌县、南票区)
襄阳市(樊城区、枣阳市、保康县、谷城县、襄城区、襄州区、老河口市、南漳县、宜城市)
濮阳市(濮阳县、南乐县、台前县、华龙区、范县、清丰县)
汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)
延安市(宝塔区、黄陵县、宜川县、安塞区、延长县、志丹县、黄龙县、延川县、洛川县、吴起县、富县、甘泉县、子长市)
白山市(临江市、抚松县、浑江区、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县)
曲靖市(富源县、陆良县、会泽县、罗平县、沾益区、宣威市、麒麟区、马龙区、师宗县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
枣庄市(市中区、薛城区、台儿庄区、滕州市、山亭区、峄城区)
鞍山市(岫岩满族自治县、千山区、海城市、铁东区、立山区、铁西区、台安县)
桂林市(平乐县、资源县、叠彩区、七星区、阳朔县、恭城瑶族自治县、兴安县、全州县、灵川县、雁山区、临桂区、龙胜各族自治县、象山区、永福县、灌阳县、秀峰区、荔浦市)
重庆市(沙坪坝区、黔江区、綦江区、北碚区、大渡口区、江北区、南岸区、涪陵区、璧山区、彭水苗族土家族自治县、长寿区、巫溪县、垫江县、石柱土家族自治县、合川区、渝北区、巴南区、大足区、开州区、梁平区、九龙坡区、江津区、酉阳土家族苗族自治县、忠县、南川区、永川区、荣昌区、渝中区、城口县、巫山县、铜梁区、武隆区、秀山土家族苗族自治县、云阳县、丰都县、奉节县、万州区、潼南区)
朔州市(右玉县、朔城区、怀仁市、应县、平鲁区、山阴县)
安康市(旬阳市、宁陕县、白河县、汉阴县、镇坪县、岚皋县、石泉县、平利县、紫阳县、汉滨区)
深圳市(宝安区、坪山区、龙岗区、龙华区、光明区、盐田区、福田区、南山区、罗湖区)
林芝市(波密县、工布江达县、米林市、墨脱县、巴宜区、察隅县、朗县)
甘南藏族自治州(临潭县、迭部县、合作市、玛曲县、夏河县、卓尼县、舟曲县、碌曲县)
北海市(海城区、银海区、合浦县、铁山港区)
克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、独山子区、克拉玛依区)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
赣州市(安远县、宁都县、章贡区、崇义县、龙南市、石城县、瑞金市、会昌县、于都县、信丰县、兴国县、全南县、赣县区、上犹县、南康区、寻乌县、定南县、大余县)
衡阳市(石鼓区、祁东县、珠晖区、衡阳县、雁峰区、蒸湘区、南岳区、常宁市、衡南县、耒阳市、衡东县、衡山县)
蚌埠市(怀远县、五河县、淮上区、蚌山区、禹会区、龙子湖区、固镇县)
张掖市(临泽县、高台县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县、民乐县)
株洲市(茶陵县、渌口区、荷塘区、石峰区、醴陵市、芦淞区、攸县、炎陵县、天元区)
湖州市(长兴县、吴兴区、安吉县、南浔区、德清县)
岳阳市(汨罗市、华容县、云溪区、岳阳楼区、湘阴县、临湘市、君山区、岳阳县、平江县)
武汉市(洪山区、东西湖区、汉南区、黄陂区、蔡甸区、汉阳区、江汉区、青山区、新洲区、硚口区、武昌区、江岸区、江夏区)
文山壮族苗族自治州(丘北县、广南县、文山市、麻栗坡县、富宁县、马关县、西畴县、砚山县)
白银市(平川区、靖远县、会宁县、景泰县、白银区)
清远市(连南瑶族自治县、英德市、连山壮族瑶族自治县、清城区、连州市、阳山县、清新区、佛冈县)
毕节市(七星关区、大方县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、金沙县、黔西市、纳雍县)
贺州市(钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区、昭平县)
娄底市(涟源市、冷水江市、娄星区、新化县、双峰县)
宿州市(砀山县、泗县、萧县、埇桥区、灵璧县)
商丘市(睢县、虞城县、柘城县、永城市、民权县、睢阳区、夏邑县、梁园区、宁陵县)
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潍坊市(潍城区、昌乐县、坊子区、寿光市、青州市、寒亭区、高密市、临朐县、诸城市、安丘市、奎文区、昌邑市)
萍乡市(湘东区、芦溪县、上栗县、安源区、莲花县)
阜阳市(太和县、界首市、颍泉区、阜南县、颍上县、颍州区、临泉县、颍东区)
嘉峪关市
抚顺市(清原满族自治县、顺城区、新宾满族自治县、抚顺县、新抚区、望花区、东洲区)
九江市(都昌县、永修县、德安县、共青城市、濂溪区、瑞昌市、湖口县、武宁县、浔阳区、彭泽县、柴桑区、庐山市、修水县)
鹤壁市(鹤山区、淇滨区、淇县、山城区、浚县)
铁岭市(清河区、开原市、西丰县、调兵山市、昌图县、铁岭县、银州区)
玉树藏族自治州(玉树市、治多县、囊谦县、称多县、杂多县、曲麻莱县)
南平市(光泽县、浦城县、松溪县、武夷山市、延平区、建瓯市、顺昌县、建阳区、政和县、邵武市)
菏泽市(鄄城县、曹县、东明县、定陶区、牡丹区、成武县、巨野县、单县、郓城县)
锦州市(凌河区、凌海市、义县、黑山县、古塔区、北镇市、太和区)
凉山彝族自治州(会理市、冕宁县、甘洛县、西昌市、德昌县、金阳县、美姑县、会东县、越西县、木里藏族自治县、宁南县、雷波县、普格县、喜德县、盐源县、布拖县、昭觉县)
连云港市(东海县、赣榆区、灌南县、连云区、灌云县、海州区)
忻州市(繁峙县、岢岚县、神池县、原平市、保德县、定襄县、宁武县、忻府区、五台县、河曲县、偏关县、静乐县、代县、五寨县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、刚察县、海晏县)
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聊城市(东阿县、茌平区、冠县、东昌府区、临清市、莘县、高唐县、阳谷县)
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杭州市(桐庐县、上城区、临平区、余杭区、富阳区、临安区、建德市、钱塘区、滨江区、拱墅区、西湖区、淳安县、萧山区)
保山市(昌宁县、隆阳区、施甸县、龙陵县、腾冲市)
香港特别行政区
安庆市(大观区、宜秀区、岳西县、潜山市、怀宁县、桐城市、迎江区、太湖县、宿松县、望江县)
河源市(连平县、和平县、东源县、源城区、紫金县、龙川县)
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秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、抚宁区、北戴河区、青龙满族自治县、山海关区、海港区)
郑州市(上街区、管城回族区、惠济区、二七区、新密市、登封市、中原区、新郑市、荥阳市、金水区、巩义市、中牟县)
那曲市(索县、嘉黎县、安多县、聂荣县、班戈县、申扎县、比如县、尼玛县、双湖县、巴青县、色尼区)
渭南市(合阳县、白水县、潼关县、华阴市、蒲城县、华州区、韩城市、富平县、澄城县、临渭区、大荔县)
丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县)
丽水市(庆元县、云和县、青田县、龙泉市、松阳县、莲都区、遂昌县、缙云县、景宁畲族自治县)
包头市(固阳县、青山区、白云鄂博矿区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、东河区、土默特右旗、石拐区)
无锡市(宜兴市、梁溪区、锡山区、新吴区、滨湖区、江阴市、惠山区)
山南市(措美县、错那市、洛扎县、琼结县、乃东区、浪卡子县、贡嘎县、曲松县、加查县、扎囊县、桑日县、隆子县)
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阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
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海南藏族自治州(共和县、贵德县、贵南县、同德县、兴海县)
乐山市(金口河区、犍为县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、峨眉山市、夹江县、沙湾区、市中区、井研县、五通桥区、沐川县)
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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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