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泰州市(海陵区、靖江市、泰兴市、姜堰区、兴化市、高港区)
芜湖市(镜湖区、南陵县、鸠江区、弋江区、无为市、湾沚区、繁昌区)
吕梁市(临县、汾阳市、柳林县、孝义市、文水县、兴县、交口县、中阳县、石楼县、离石区、岚县、交城县、方山县)
五指山市(昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、临高县、保亭黎族苗族自治县、东方市、屯昌县、定安县、文昌市、万宁市、琼中黎族苗族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县)
银川市(贺兰县、灵武市、西夏区、金凤区、兴庆区、永宁县)
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仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
宁波市(象山县、镇海区、宁海县、海曙区、鄞州区、北仑区、余姚市、江北区、奉化区、慈溪市)
周口市(商水县、郸城县、淮阳区、川汇区、扶沟县、鹿邑县、太康县、西华县、项城市、沈丘县)
榆林市(定边县、绥德县、子洲县、吴堡县、神木市、靖边县、佳县、米脂县、府谷县、横山区、榆阳区、清涧县)
洛阳市(汝阳县、孟津区、宜阳县、栾川县、瀍河回族区、新安县、老城区、西工区、涧西区、伊川县、偃师区、洛龙区、嵩县、洛宁县)
北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、博乐市、精河县)
黄石市(西塞山区、铁山区、黄石港区、阳新县、大冶市、下陆区)
克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
阳泉市(郊区、城区、平定县、盂县、矿区)
七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
厦门市(湖里区、翔安区、海沧区、同安区、思明区、集美区)
百色市(靖西市、那坡县、右江区、田林县、凌云县、隆林各族自治县、德保县、西林县、乐业县、平果市、田东县、田阳区)
渭南市(蒲城县、富平县、临渭区、韩城市、大荔县、华州区、澄城县、白水县、华阴市、合阳县、潼关县)
宜宾市(长宁县、江安县、叙州区、屏山县、兴文县、翠屏区、高县、筠连县、珙县、南溪区)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、砚山县、西畴县、马关县、文山市、富宁县、丘北县、广南县)
丽江市(古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县)
南宁市(邕宁区、西乡塘区、江南区、隆安县、上林县、宾阳县、横州市、马山县、武鸣区、青秀区、兴宁区、良庆区)
朔州市(怀仁市、朔城区、应县、山阴县、平鲁区、右玉县)
大理白族自治州(洱源县、巍山彝族回族自治县、剑川县、南涧彝族自治县、永平县、鹤庆县、祥云县、漾濞彝族自治县、弥渡县、宾川县、云龙县、大理市)
商丘市(睢阳区、柘城县、睢县、虞城县、宁陵县、永城市、民权县、梁园区、夏邑县)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、安龙县、普安县、望谟县、册亨县、贞丰县、兴仁市、晴隆县)
自贡市(大安区、富顺县、荣县、沿滩区、贡井区、自流井区)
南京市(建邺区、高淳区、鼓楼区、雨花台区、溧水区、玄武区、秦淮区、江宁区、浦口区、六合区、栖霞区)
扬州市(邗江区、高邮市、广陵区、江都区、宝应县、仪征市)
牡丹江市(东安区、海林市、爱民区、林口县、西安区、绥芬河市、东宁市、宁安市、阳明区、穆棱市)
庆阳市(环县、宁县、合水县、镇原县、西峰区、华池县、庆城县、正宁县)
金华市(金东区、武义县、义乌市、磐安县、兰溪市、永康市、婺城区、浦江县、东阳市)
普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县)
孝感市(应城市、大悟县、云梦县、孝昌县、安陆市、汉川市、孝南区)
保山市(龙陵县、昌宁县、腾冲市、施甸县、隆阳区)
池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县)
锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、正镶白旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、二连浩特市、镶黄旗、多伦县、苏尼特右旗)
白银市(靖远县、白银区、平川区、会宁县、景泰县)
鹤岗市(向阳区、工农区、南山区、兴山区、东山区、绥滨县、萝北县、兴安区)
佳木斯市(东风区、富锦市、前进区、向阳区、抚远市、桦南县、汤原县、同江市、郊区、桦川县)
怀化市(会同县、沅陵县、洪江市、中方县、溆浦县、麻阳苗族自治县、鹤城区、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县)
太原市(小店区、迎泽区、古交市、尖草坪区、清徐县、杏花岭区、阳曲县、万柏林区、娄烦县、晋源区)
天津市(南开区、河北区、北辰区、东丽区、宝坻区、河东区、和平区、静海区、红桥区、河西区、宁河区、西青区、滨海新区、蓟州区、津南区、武清区)
阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)
咸阳市(渭城区、泾阳县、长武县、淳化县、彬州市、武功县、永寿县、杨陵区、礼泉县、兴平市、乾县、旬邑县、三原县、秦都区)
襄阳市(襄城区、老河口市、宜城市、枣阳市、樊城区、襄州区、谷城县、南漳县、保康县)
和田地区(墨玉县、和田市、和田县、洛浦县、策勒县、于田县、民丰县、皮山县)
阜新市(清河门区、彰武县、阜新蒙古族自治县、新邱区、太平区、细河区、海州区)
日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)
宿州市(泗县、萧县、灵璧县、埇桥区、砀山县)
凉山彝族自治州(越西县、宁南县、普格县、雷波县、会东县、冕宁县、布拖县、西昌市、美姑县、会理市、德昌县、金阳县、喜德县、木里藏族自治县、甘洛县、盐源县、昭觉县)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、格尔木市、天峻县、乌兰县、都兰县、德令哈市)
六盘水市(盘州市、水城区、六枝特区、钟山区)
焦作市(孟州市、马村区、山阳区、解放区、沁阳市、中站区、武陟县、温县、博爱县、修武县)
绥化市(庆安县、海伦市、望奎县、明水县、安达市、青冈县、绥棱县、肇东市、北林区、兰西县)
哈尔滨市(南岗区、依兰县、呼兰区、双城区、方正县、延寿县、木兰县、尚志市、松北区、巴彦县、阿城区、五常市、平房区、香坊区、通河县、宾县、道外区、道里区)
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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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