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池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)
淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)
抚州市(资溪县、东乡区、宜黄县、临川区、崇仁县、南城县、广昌县、南丰县、乐安县、黎川县、金溪县)
吕梁市(柳林县、孝义市、离石区、中阳县、文水县、石楼县、兴县、方山县、汾阳市、交城县、临县、交口县、岚县)
辽阳市(弓长岭区、辽阳县、文圣区、白塔区、太子河区、灯塔市、宏伟区)
喀什地区(喀什市、泽普县、疏勒县、叶城县、岳普湖县、英吉沙县、巴楚县、伽师县、麦盖提县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县)
东营市(广饶县、河口区、利津县、垦利区、东营区)
眉山市(丹棱县、彭山区、洪雅县、仁寿县、青神县、东坡区)
巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、且末县、轮台县、焉耆回族自治县、库尔勒市、若羌县、博湖县、和硕县、和静县)
宝鸡市(渭滨区、凤翔区、陇县、岐山县、麟游县、眉县、扶风县、凤县、太白县、陈仓区、金台区、千阳县)
岳阳市(湘阴县、汨罗市、云溪区、华容县、君山区、临湘市、岳阳县、岳阳楼区、平江县)
孝感市(云梦县、孝南区、汉川市、孝昌县、应城市、安陆市、大悟县)
广州市(从化区、白云区、黄埔区、海珠区、增城区、花都区、荔湾区、越秀区、南沙区、天河区、番禺区)
铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)
天津市(河西区、河北区、蓟州区、西青区、南开区、宝坻区、宁河区、红桥区、武清区、河东区、津南区、北辰区、静海区、滨海新区、和平区、东丽区)
淮安市(金湖县、涟水县、淮安区、清江浦区、洪泽区、淮阴区、盱眙县)
海口市(秀英区、琼山区、美兰区、龙华区)
韶关市(新丰县、乐昌市、武江区、浈江区、始兴县、南雄市、乳源瑶族自治县、曲江区、翁源县、仁化县)
湖州市(长兴县、吴兴区、安吉县、南浔区、德清县)
潍坊市(昌乐县、奎文区、高密市、青州市、诸城市、昌邑市、寿光市、安丘市、寒亭区、潍城区、坊子区、临朐县)
烟台市(牟平区、莱山区、蓬莱区、福山区、海阳市、莱阳市、龙口市、莱州市、芝罘区、招远市、栖霞市)
肇庆市(封开县、端州区、广宁县、怀集县、高要区、四会市、鼎湖区、德庆县)
三明市(泰宁县、宁化县、建宁县、清流县、沙县区、明溪县、永安市、将乐县、三元区、尤溪县、大田县)
巴中市(巴州区、南江县、平昌县、通江县、恩阳区)
徐州市(丰县、鼓楼区、泉山区、贾汪区、新沂市、睢宁县、邳州市、云龙区、铜山区、沛县)
常州市(新北区、钟楼区、溧阳市、金坛区、武进区、天宁区)
随州市(随县、曾都区、广水市)
济源市
玉树藏族自治州(囊谦县、玉树市、曲麻莱县、治多县、杂多县、称多县)
铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)
西藏自治区
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
双鸭山市(宝山区、饶河县、宝清县、集贤县、友谊县、岭东区、尖山区、四方台区)
香港特别行政区
驻马店市(上蔡县、驿城区、新蔡县、正阳县、平舆县、西平县、汝南县、泌阳县、确山县、遂平县)
湘潭市(湘乡市、岳塘区、湘潭县、韶山市、雨湖区)
海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区)
平顶山市(鲁山县、卫东区、叶县、舞钢市、汝州市、郏县、宝丰县、石龙区、新华区、湛河区)
儋州市
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、盈江县、瑞丽市、陇川县、芒市)
昌吉回族自治州(阜康市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、奇台县、呼图壁县、昌吉市、吉木萨尔县)
内江市(资中县、威远县、隆昌市、东兴区、市中区)
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本溪市(本溪满族自治县、桓仁满族自治县、溪湖区、平山区、明山区、南芬区)
白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、浑江区、抚松县)
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宜昌市(远安县、五峰土家族自治县、夷陵区、秭归县、当阳市、点军区、伍家岗区、长阳土家族自治县、兴山县、枝江市、猇亭区、宜都市、西陵区)
芜湖市(无为市、镜湖区、弋江区、湾沚区、南陵县、鸠江区、繁昌区)
郴州市(嘉禾县、宜章县、汝城县、永兴县、北湖区、桂阳县、桂东县、资兴市、苏仙区、安仁县、临武县)
信阳市(息县、平桥区、固始县、罗山县、商城县、淮滨县、新县、浉河区、潢川县、光山县)
济南市(钢城区、历城区、莱芜区、市中区、章丘区、长清区、天桥区、槐荫区、商河县、平阴县、历下区、济阳区)
成都市(成华区、大邑县、蒲江县、锦江区、都江堰市、郫都区、新都区、简阳市、青羊区、龙泉驿区、青白江区、崇州市、邛崃市、温江区、金牛区、武侯区、双流区、金堂县、新津区、彭州市)
塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、沙湾市、乌苏市、裕民县、塔城市)
昭通市(威信县、绥江县、永善县、水富市、巧家县、鲁甸县、彝良县、昭阳区、大关县、镇雄县、盐津县)
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佛山市(南海区、顺德区、高明区、禅城区、三水区)
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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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