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抚顺市(新宾满族自治县、抚顺县、新抚区、望花区、东洲区、清原满族自治县、顺城区)
滁州市(琅琊区、定远县、凤阳县、来安县、南谯区、明光市、天长市、全椒县)
玉林市(容县、博白县、兴业县、福绵区、北流市、陆川县、玉州区)
淮安市(金湖县、洪泽区、淮阴区、清江浦区、淮安区、盱眙县、涟水县)
兴安盟(突泉县、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)
鹤岗市(绥滨县、东山区、兴山区、工农区、南山区、向阳区、萝北县、兴安区)
茂名市(茂南区、化州市、信宜市、电白区、高州市)
日照市(岚山区、五莲县、东港区、莒县)
汉中市(汉台区、勉县、留坝县、西乡县、镇巴县、佛坪县、洋县、宁强县、略阳县、城固县、南郑区)
佛山市(三水区、南海区、高明区、禅城区、顺德区)
甘孜藏族自治州(炉霍县、得荣县、巴塘县、丹巴县、雅江县、德格县、白玉县、九龙县、泸定县、理塘县、康定市、稻城县、道孚县、乡城县、新龙县、色达县、甘孜县、石渠县)
韶关市(乐昌市、浈江区、新丰县、乳源瑶族自治县、始兴县、曲江区、武江区、翁源县、南雄市、仁化县)
鞍山市(铁西区、台安县、立山区、千山区、铁东区、岫岩满族自治县、海城市)
咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、赤壁市、通山县、通城县、咸安区)
三明市(宁化县、三元区、永安市、大田县、泰宁县、建宁县、清流县、沙县区、将乐县、尤溪县、明溪县)
贵港市(桂平市、覃塘区、港南区、平南县、港北区)
揭阳市(普宁市、惠来县、榕城区、揭西县、揭东区)
贵阳市(息烽县、修文县、花溪区、观山湖区、云岩区、白云区、乌当区、南明区、清镇市、开阳县)
桂林市(平乐县、七星区、资源县、灵川县、雁山区、恭城瑶族自治县、荔浦市、永福县、叠彩区、灌阳县、全州县、龙胜各族自治县、秀峰区、临桂区、象山区、兴安县、阳朔县)
儋州市
天水市(甘谷县、秦安县、秦州区、武山县、清水县、张家川回族自治县、麦积区)
宜宾市(江安县、屏山县、南溪区、高县、长宁县、珙县、翠屏区、叙州区、筠连县、兴文县)
山南市(洛扎县、隆子县、浪卡子县、扎囊县、琼结县、加查县、错那市、措美县、曲松县、贡嘎县、桑日县、乃东区)
威海市(环翠区、乳山市、文登区、荣成市)
济宁市(邹城市、曲阜市、任城区、泗水县、金乡县、嘉祥县、汶上县、梁山县、微山县、兖州区、鱼台县)
南昌市(青云谱区、青山湖区、东湖区、西湖区、安义县、新建区、进贤县、红谷滩区、南昌县)
铜仁市(碧江区、松桃苗族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县、思南县、万山区、江口县、沿河土家族自治县、石阡县、玉屏侗族自治县)
绵阳市(北川羌族自治县、安州区、盐亭县、平武县、梓潼县、游仙区、三台县、江油市、涪城区)
九江市(永修县、柴桑区、浔阳区、都昌县、瑞昌市、庐山市、濂溪区、修水县、武宁县、彭泽县、共青城市、湖口县、德安县)
雅安市(宝兴县、汉源县、石棉县、荥经县、名山区、芦山县、雨城区、天全县)
朝阳市(龙城区、凌源市、北票市、朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、图们市、珲春市、龙井市、敦化市、和龙市、安图县、延吉市)
定西市(临洮县、陇西县、漳县、通渭县、岷县、渭源县、安定区)
铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)
海口市(龙华区、美兰区、琼山区、秀英区)
太原市(娄烦县、清徐县、小店区、万柏林区、迎泽区、阳曲县、尖草坪区、晋源区、杏花岭区、古交市)
广州市(增城区、从化区、黄埔区、白云区、花都区、海珠区、越秀区、番禺区、天河区、南沙区、荔湾区)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、土默特右旗、东河区、青山区、石拐区、白云鄂博矿区、九原区、固阳县)
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楚雄彝族自治州(楚雄市、大姚县、永仁县、姚安县、牟定县、禄丰市、元谋县、南华县、双柏县、武定县)
西安市(蓝田县、周至县、新城区、碑林区、灞桥区、雁塔区、临潼区、未央区、鄠邑区、莲湖区、长安区、高陵区、阎良区)
林芝市(波密县、米林市、工布江达县、巴宜区、察隅县、墨脱县、朗县)
商丘市(永城市、睢阳区、柘城县、梁园区、睢县、宁陵县、夏邑县、虞城县、民权县)
南通市(如皋市、通州区、如东县、启东市、海门区、崇川区、海安市)
宿迁市(宿豫区、沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿城区)
连云港市(连云区、东海县、赣榆区、海州区、灌南县、灌云县)
北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)
亳州市(谯城区、涡阳县、利辛县、蒙城县)
无锡市(梁溪区、锡山区、滨湖区、江阴市、新吴区、惠山区、宜兴市)
遵义市(正安县、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、绥阳县、仁怀市、凤冈县、汇川区、余庆县、红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、播州区、桐梓县、湄潭县、习水县)
孝感市(大悟县、云梦县、汉川市、应城市、孝南区、孝昌县、安陆市)
防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)
湛江市(廉江市、坡头区、雷州市、麻章区、吴川市、遂溪县、徐闻县、霞山区、赤坎区)
银川市(兴庆区、永宁县、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市)
金昌市(金川区、永昌县)
丽水市(松阳县、龙泉市、莲都区、遂昌县、庆元县、青田县、缙云县、云和县、景宁畲族自治县)
唐山市(迁西县、遵化市、曹妃甸区、丰南区、滦南县、玉田县、路北区、迁安市、丰润区、乐亭县、滦州市、开平区、古冶区、路南区)
宜昌市(当阳市、西陵区、猇亭区、点军区、远安县、伍家岗区、夷陵区、秭归县、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、枝江市、兴山县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
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通化市(通化县、柳河县、二道江区、东昌区、集安市、辉南县、梅河口市)
菏泽市(单县、郓城县、成武县、牡丹区、鄄城县、巨野县、东明县、曹县、定陶区)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、望谟县、贞丰县、晴隆县、兴仁市、兴义市、普安县、册亨县)
澳门特别行政区
柳州市(柳北区、柳南区、融安县、柳城县、鹿寨县、柳江区、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、融水苗族自治县)
温州市(泰顺县、文成县、苍南县、瓯海区、龙港市、鹿城区、永嘉县、乐清市、平阳县、瑞安市、龙湾区、洞头区)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)
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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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