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渭南市(华州区、澄城县、华阴市、白水县、韩城市、潼关县、富平县、蒲城县、大荔县、合阳县、临渭区)
山南市(琼结县、乃东区、曲松县、洛扎县、措美县、错那市、隆子县、扎囊县、桑日县、贡嘎县、浪卡子县、加查县)
大同市(广灵县、阳高县、云冈区、灵丘县、天镇县、平城区、浑源县、左云县、新荣区、云州区)
黔西南布依族苗族自治州(望谟县、贞丰县、兴仁市、普安县、晴隆县、兴义市、安龙县、册亨县)
眉山市(仁寿县、洪雅县、彭山区、青神县、丹棱县、东坡区)
鹤壁市(淇滨区、山城区、浚县、鹤山区、淇县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县)
巴中市(恩阳区、巴州区、南江县、通江县、平昌县)
东营市(东营区、垦利区、河口区、广饶县、利津县)
邵阳市(邵阳县、新邵县、双清区、洞口县、邵东市、北塔区、大祥区、隆回县、绥宁县、城步苗族自治县、新宁县、武冈市)
金华市(磐安县、金东区、武义县、浦江县、义乌市、兰溪市、婺城区、东阳市、永康市)
襄阳市(谷城县、保康县、襄城区、枣阳市、老河口市、襄州区、樊城区、南漳县、宜城市)
锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、太仆寺旗、正镶白旗、多伦县、锡林浩特市、正蓝旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)
宝鸡市(千阳县、太白县、金台区、凤县、麟游县、陇县、渭滨区、岐山县、扶风县、眉县、陈仓区、凤翔区)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、红原县、九寨沟县、若尔盖县、金川县、理县、茂县、小金县、马尔康市、汶川县、壤塘县、松潘县、阿坝县)
郴州市(苏仙区、汝城县、桂东县、桂阳县、安仁县、永兴县、临武县、北湖区、宜章县、嘉禾县、资兴市)
新乡市(延津县、辉县市、卫滨区、获嘉县、卫辉市、凤泉区、红旗区、新乡县、长垣市、原阳县、封丘县、牧野区)
三明市(明溪县、宁化县、尤溪县、将乐县、沙县区、泰宁县、永安市、大田县、建宁县、三元区、清流县)
铜仁市(思南县、沿河土家族自治县、万山区、印江土家族苗族自治县、江口县、碧江区、石阡县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、德江县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、根河市、海拉尔区、阿荣旗、满洲里市、牙克石市、额尔古纳市)
陇南市(文县、两当县、宕昌县、康县、礼县、徽县、武都区、成县、西和县)
天津市(滨海新区、和平区、静海区、宝坻区、红桥区、宁河区、蓟州区、东丽区、西青区、河北区、河西区、河东区、津南区、北辰区、南开区、武清区)
铜川市(宜君县、王益区、耀州区、印台区)
安康市(石泉县、平利县、镇坪县、白河县、紫阳县、宁陕县、汉阴县、汉滨区、岚皋县、旬阳市)
清远市(清新区、阳山县、佛冈县、英德市、清城区、连州市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县)
永州市(宁远县、道县、冷水滩区、新田县、江华瑶族自治县、江永县、东安县、蓝山县、零陵区、双牌县、祁阳市)
甘南藏族自治州(碌曲县、临潭县、夏河县、玛曲县、卓尼县、合作市、舟曲县、迭部县)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、昌吉市、阜康市、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县)
温州市(洞头区、龙港市、苍南县、鹿城区、泰顺县、瑞安市、永嘉县、文成县、平阳县、乐清市、瓯海区、龙湾区)
阳泉市(城区、盂县、郊区、平定县、矿区)
白城市(镇赉县、大安市、洮南市、通榆县、洮北区)
长治市(潞城区、沁源县、潞州区、黎城县、武乡县、上党区、平顺县、长子县、壶关县、襄垣县、沁县、屯留区)
抚州市(黎川县、南城县、乐安县、临川区、广昌县、崇仁县、东乡区、资溪县、金溪县、宜黄县、南丰县)
乐山市(沐川县、马边彝族自治县、夹江县、犍为县、五通桥区、峨眉山市、峨边彝族自治县、沙湾区、市中区、井研县、金口河区)
那曲市(双湖县、聂荣县、班戈县、巴青县、索县、申扎县、嘉黎县、比如县、色尼区、安多县、尼玛县)
平顶山市(叶县、卫东区、汝州市、石龙区、新华区、舞钢市、宝丰县、鲁山县、郏县、湛河区)
宿迁市(沭阳县、泗阳县、泗洪县、宿豫区、宿城区)
乌鲁木齐市(天山区、沙依巴克区、头屯河区、乌鲁木齐县、水磨沟区、新市区、达坂城区、米东区)
阿里地区(噶尔县、改则县、措勤县、革吉县、札达县、普兰县、日土县)
商洛市(商南县、柞水县、镇安县、山阳县、丹凤县、洛南县、商州区)
滨州市(博兴县、沾化区、惠民县、阳信县、滨城区、邹平市、无棣县)
鹤岗市(萝北县、南山区、绥滨县、兴安区、向阳区、东山区、兴山区、工农区)
伊春市(伊美区、铁力市、友好区、金林区、汤旺县、乌翠区、大箐山县、南岔县、丰林县、嘉荫县)
菏泽市(巨野县、曹县、成武县、郓城县、东明县、鄄城县、定陶区、单县、牡丹区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
临汾市(侯马市、蒲县、襄汾县、洪洞县、乡宁县、吉县、隰县、大宁县、尧都区、翼城县、古县、永和县、霍州市、汾西县、曲沃县、浮山县、安泽县)
鞍山市(铁东区、海城市、立山区、铁西区、千山区、岫岩满族自治县、台安县)
孝感市(大悟县、安陆市、云梦县、应城市、汉川市、孝昌县、孝南区)
抚顺市(抚顺县、新宾满族自治县、望花区、新抚区、东洲区、清原满族自治县、顺城区)
文山壮族苗族自治州(西畴县、广南县、富宁县、麻栗坡县、马关县、丘北县、文山市、砚山县)
攀枝花市(盐边县、仁和区、东区、西区、米易县)
白山市(靖宇县、浑江区、抚松县、江源区、临江市、长白朝鲜族自治县)
咸宁市(崇阳县、咸安区、通山县、赤壁市、通城县、嘉鱼县)
宁波市(宁海县、象山县、北仑区、海曙区、奉化区、鄞州区、镇海区、慈溪市、余姚市、江北区)
潍坊市(昌乐县、临朐县、青州市、潍城区、昌邑市、坊子区、安丘市、奎文区、高密市、诸城市、寒亭区、寿光市)
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宜春市(袁州区、樟树市、靖安县、丰城市、奉新县、万载县、宜丰县、上高县、铜鼓县、高安市)
镇江市(丹徒区、丹阳市、京口区、句容市、润州区、扬中市)
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中山市
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
辽源市(东丰县、西安区、东辽县、龙山区)
苏州市(吴中区、吴江区、昆山市、张家港市、虎丘区、太仓市、姑苏区、常熟市、相城区)
本溪市(南芬区、平山区、明山区、溪湖区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)
黄冈市(罗田县、黄梅县、红安县、蕲春县、武穴市、浠水县、团风县、英山县、麻城市、黄州区)
果洛藏族自治州(班玛县、甘德县、玛多县、达日县、久治县、玛沁县)
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哈尔滨市(五常市、延寿县、呼兰区、南岗区、平房区、巴彦县、方正县、通河县、宾县、香坊区、尚志市、双城区、道外区、依兰县、木兰县、松北区、阿城区、道里区)
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台州市(三门县、玉环市、仙居县、路桥区、天台县、临海市、椒江区、黄岩区、温岭市)
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廊坊市(霸州市、文安县、广阳区、永清县、香河县、大城县、安次区、固安县、大厂回族自治县、三河市)
萍乡市(上栗县、芦溪县、莲花县、安源区、湘东区)
曲靖市(宣威市、沾益区、麒麟区、罗平县、富源县、陆良县、师宗县、会泽县、马龙区)
宣城市(郎溪县、绩溪县、宁国市、旌德县、广德市、泾县、宣州区)
玉溪市(澄江市、峨山彝族自治县、易门县、通海县、华宁县、江川区、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区)
西安市(高陵区、灞桥区、临潼区、阎良区、未央区、长安区、周至县、碑林区、雁塔区、新城区、莲湖区、蓝田县、鄠邑区)
威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)
张家口市(康保县、桥西区、沽源县、阳原县、万全区、怀安县、张北县、蔚县、桥东区、下花园区、涿鹿县、宣化区、赤城县、怀来县、崇礼区、尚义县)
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
枣庄市(薛城区、山亭区、峄城区、滕州市、市中区、台儿庄区)
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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