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揭阳市(榕城区、揭西县、揭东区、惠来县、普宁市)
杭州市(西湖区、临平区、余杭区、滨江区、钱塘区、富阳区、萧山区、临安区、上城区、淳安县、建德市、拱墅区、桐庐县)
呼和浩特市(赛罕区、武川县、清水河县、新城区、托克托县、玉泉区、土默特左旗、和林格尔县、回民区) 永州市(东安县、双牌县、江华瑶族自治县、零陵区、蓝山县、道县、祁阳市、宁远县、江永县、冷水滩区、新田县)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)
大连市(甘井子区、庄河市、沙河口区、金州区、西岗区、瓦房店市、旅顺口区、普兰店区、中山区、长海县)
温州市(龙湾区、文成县、苍南县、瓯海区、乐清市、鹿城区、永嘉县、龙港市、洞头区、泰顺县、瑞安市、平阳县)厦门市(湖里区、思明区、翔安区、同安区、集美区、海沧区)
滨州市(惠民县、沾化区、无棣县、博兴县、邹平市、滨城区、阳信县) 汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)
双鸭山市(集贤县、尖山区、友谊县、饶河县、四方台区、岭东区、宝山区、宝清县)
金昌市(永昌县、金川区)
重庆市(铜梁区、秀山土家族苗族自治县、江津区、石柱土家族自治县、武隆区、江北区、大足区、合川区、万州区、开州区、南川区、北碚区、大渡口区、九龙坡区、梁平区、长寿区、荣昌区、丰都县、酉阳土家族苗族自治县、永川区、巴南区、彭水苗族土家族自治县、璧山区、綦江区、渝北区、南岸区、渝中区、潼南区、城口县、巫山县、云阳县、忠县、涪陵区、沙坪坝区、巫溪县、黔江区、垫江县、奉节县)
衡水市(冀州区、景县、阜城县、饶阳县、枣强县、深州市、故城县、安平县、武强县、桃城区、武邑县)
吕梁市(文水县、柳林县、离石区、孝义市、兴县、岚县、临县、石楼县、交口县、中阳县、方山县、汾阳市、交城县)
莆田市(涵江区、城厢区、秀屿区、仙游县、荔城区)
泰州市(高港区、海陵区、靖江市、兴化市、姜堰区、泰兴市)
洛阳市(洛龙区、瀍河回族区、汝阳县、西工区、涧西区、偃师区、老城区、孟津区、宜阳县、嵩县、伊川县、洛宁县、栾川县、新安县)
池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)
三沙市(西沙区、南沙区)
郴州市(资兴市、汝城县、桂东县、桂阳县、安仁县、永兴县、嘉禾县、临武县、宜章县、苏仙区、北湖区)
三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)
鞍山市(立山区、岫岩满族自治县、海城市、铁西区、千山区、铁东区、台安县)
雅安市(名山区、石棉县、芦山县、荥经县、天全县、雨城区、宝兴县、汉源县)
文山壮族苗族自治州(文山市、广南县、马关县、丘北县、麻栗坡县、富宁县、西畴县、砚山县)
赣州市(赣县区、章贡区、安远县、石城县、于都县、兴国县、瑞金市、定南县、崇义县、南康区、龙南市、大余县、上犹县、宁都县、会昌县、全南县、寻乌县、信丰县)
天津市(和平区、宁河区、宝坻区、红桥区、蓟州区、西青区、河西区、北辰区、南开区、东丽区、河东区、滨海新区、武清区、静海区、河北区、津南区)
台州市(三门县、黄岩区、玉环市、路桥区、临海市、温岭市、天台县、椒江区、仙居县)
河源市(连平县、东源县、源城区、龙川县、和平县、紫金县)
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大庆市(萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、大同区、林甸县、红岗区、肇州县、让胡路区、肇源县)
凉山彝族自治州(越西县、喜德县、甘洛县、木里藏族自治县、盐源县、普格县、美姑县、德昌县、金阳县、西昌市、宁南县、会理市、冕宁县、布拖县、雷波县、昭觉县、会东县)
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呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、扎兰屯市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、阿荣旗、海拉尔区、根河市、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、牙克石市、鄂温克族自治旗) 锡林郭勒盟(镶黄旗、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、多伦县、苏尼特左旗、太仆寺旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、锡林浩特市、正镶白旗)
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)
绍兴市(诸暨市、新昌县、上虞区、柯桥区、嵊州市、越城区)
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广西壮族自治区 临汾市(蒲县、霍州市、浮山县、汾西县、尧都区、大宁县、古县、洪洞县、曲沃县、吉县、永和县、翼城县、安泽县、襄汾县、乡宁县、隰县、侯马市)
巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、库尔勒市、尉犁县、和静县、博湖县、焉耆回族自治县、若羌县、且末县、轮台县)
嘉兴市(南湖区、海宁市、桐乡市、海盐县、嘉善县、平湖市、秀洲区)
忻州市(保德县、神池县、繁峙县、五台县、代县、偏关县、宁武县、原平市、定襄县、河曲县、岢岚县、忻府区、静乐县、五寨县)石家庄市(平山县、正定县、桥西区、灵寿县、晋州市、高邑县、长安区、辛集市、栾城区、无极县、深泽县、井陉矿区、新乐市、赞皇县、行唐县、藁城区、鹿泉区、井陉县、裕华区、元氏县、新华区、赵县)
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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。
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”。
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”。
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。
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。