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鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

安康市(汉阴县、镇坪县、石泉县、岚皋县、白河县、旬阳市、宁陕县、汉滨区、紫阳县、平利县)

南通市(海门区、如皋市、通州区、启东市、海安市、崇川区、如东县)

保山市(昌宁县、施甸县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)  长沙市(雨花区、岳麓区、望城区、开福区、芙蓉区、宁乡市、天心区、浏阳市、长沙县)

驻马店市(汝南县、遂平县、平舆县、正阳县、确山县、新蔡县、上蔡县、西平县、泌阳县、驿城区)

宜春市(樟树市、宜丰县、奉新县、袁州区、丰城市、万载县、高安市、上高县、靖安县、铜鼓县)

绍兴市(诸暨市、上虞区、嵊州市、新昌县、柯桥区、越城区)

哈尔滨市(尚志市、方正县、通河县、延寿县、平房区、宾县、道里区、南岗区、阿城区、呼兰区、道外区、五常市、巴彦县、依兰县、香坊区、木兰县、双城区、松北区)  丹东市(东港市、元宝区、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县、振安区)

岳阳市(汨罗市、岳阳楼区、平江县、华容县、湘阴县、云溪区、君山区、岳阳县、临湘市)

怀化市(麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、中方县、新晃侗族自治县、洪江市、会同县、鹤城区、溆浦县、沅陵县)

贵港市(覃塘区、港南区、平南县、桂平市、港北区)

兴安盟(阿尔山市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗)

汉中市(城固县、洋县、汉台区、佛坪县、宁强县、留坝县、镇巴县、略阳县、西乡县、南郑区、勉县)

百色市(靖西市、田阳区、乐业县、田林县、德保县、那坡县、右江区、西林县、凌云县、隆林各族自治县、田东县、平果市)

三明市(三元区、明溪县、清流县、建宁县、尤溪县、将乐县、泰宁县、沙县区、永安市、大田县、宁化县)

深圳市(光明区、福田区、坪山区、盐田区、宝安区、龙岗区、南山区、罗湖区、龙华区)

石家庄市(新乐市、赵县、赞皇县、鹿泉区、晋州市、正定县、高邑县、新华区、元氏县、桥西区、裕华区、长安区、藁城区、灵寿县、井陉县、深泽县、行唐县、辛集市、无极县、井陉矿区、栾城区、平山县)

海口市(龙华区、美兰区、琼山区、秀英区)

葫芦岛市(龙港区、兴城市、绥中县、连山区、建昌县、南票区)

常德市(汉寿县、安乡县、鼎城区、桃源县、石门县、武陵区、澧县、津市市、临澧县)

西藏自治区

上海市(崇明区、奉贤区、静安区、杨浦区、长宁区、金山区、虹口区、浦东新区、普陀区、松江区、徐汇区、嘉定区、闵行区、黄浦区、青浦区、宝山区)

海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)

阿坝藏族羌族自治州(松潘县、茂县、若尔盖县、壤塘县、汶川县、金川县、九寨沟县、理县、小金县、红原县、黑水县、马尔康市、阿坝县)

防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)

淮北市(相山区、濉溪县、烈山区、杜集区)

巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗、磴口县、临河区、五原县、乌拉特后旗)

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锡林郭勒盟(苏尼特右旗、锡林浩特市、正镶白旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、镶黄旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、多伦县、东乌珠穆沁旗)

武汉市(武昌区、黄陂区、青山区、汉南区、汉阳区、江汉区、江夏区、江岸区、洪山区、新洲区、东西湖区、硚口区、蔡甸区)

梅州市(丰顺县、平远县、梅江区、蕉岭县、大埔县、梅县区、兴宁市、五华县)

内江市(威远县、市中区、东兴区、资中县、隆昌市)  河池市(宜州区、东兰县、凤山县、巴马瑶族自治县、都安瑶族自治县、南丹县、罗城仫佬族自治县、金城江区、环江毛南族自治县、天峨县、大化瑶族自治县)

河源市(源城区、和平县、东源县、紫金县、连平县、龙川县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

延安市(志丹县、黄陵县、洛川县、宝塔区、甘泉县、黄龙县、宜川县、延长县、延川县、子长市、吴起县、安塞区、富县)厦门市(翔安区、海沧区、集美区、湖里区、同安区、思明区)

淮安市(清江浦区、洪泽区、涟水县、淮阴区、盱眙县、金湖县、淮安区)  自贡市(自流井区、荣县、沿滩区、富顺县、贡井区、大安区)

广安市(华蓥市、邻水县、广安区、岳池县、前锋区、武胜县)

济源市

西安市(长安区、碑林区、雁塔区、灞桥区、莲湖区、蓝田县、新城区、周至县、鄠邑区、临潼区、阎良区、未央区、高陵区)唐山市(丰南区、曹妃甸区、丰润区、滦州市、古冶区、开平区、路北区、遵化市、乐亭县、滦南县、路南区、迁安市、玉田县、迁西县)

辽阳市(宏伟区、弓长岭区、灯塔市、太子河区、辽阳县、文圣区、白塔区)

阳江市(阳东区、江城区、阳春市、阳西县)

锦州市(义县、太和区、黑山县、凌河区、北镇市、凌海市、古塔区)

商洛市(丹凤县、镇安县、商州区、山阳县、柞水县、商南县、洛南县)

北京市(大兴区、海淀区、通州区、西城区、密云区、平谷区、朝阳区、门头沟区、房山区、石景山区、怀柔区、东城区、昌平区、顺义区、延庆区、丰台区)

宿迁市(宿豫区、泗洪县、宿城区、泗阳县、沭阳县)

固原市(泾源县、隆德县、原州区、西吉县、彭阳县)

果洛藏族自治州(达日县、玛多县、甘德县、久治县、班玛县、玛沁县)

枣庄市(山亭区、台儿庄区、滕州市、峄城区、市中区、薛城区)

太原市(晋源区、清徐县、古交市、阳曲县、小店区、迎泽区、杏花岭区、万柏林区、尖草坪区、娄烦县)

玉林市(玉州区、福绵区、陆川县、北流市、博白县、兴业县、容县)

沧州市(任丘市、吴桥县、献县、河间市、黄骅市、海兴县、盐山县、孟村回族自治县、青县、东光县、沧县、新华区、运河区、南皮县、泊头市、肃宁县)

大连市(金州区、沙河口区、瓦房店市、甘井子区、普兰店区、庄河市、旅顺口区、中山区、西岗区、长海县)

佛山市(南海区、高明区、顺德区、禅城区、三水区)

呼和浩特市(回民区、武川县、土默特左旗、玉泉区、和林格尔县、赛罕区、托克托县、清水河县、新城区)

庆阳市(环县、华池县、西峰区、庆城县、合水县、正宁县、宁县、镇原县)

　　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。

　　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“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。

　　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。