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福州市(长乐区、马尾区、晋安区、闽清县、罗源县、永泰县、福清市、平潭县、台江区、连江县、鼓楼区、闽侯县、仓山区)

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北京市(丰台区、房山区、怀柔区、东城区、延庆区、海淀区、通州区、西城区、顺义区、门头沟区、密云区、大兴区、朝阳区、石景山区、昌平区、平谷区)

庆阳市(宁县、西峰区、正宁县、镇原县、合水县、华池县、庆城县、环县)

喀什地区(泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、麦盖提县、叶城县、岳普湖县、喀什市、伽师县、巴楚县、英吉沙县、疏勒县、疏附县)

茂名市(电白区、化州市、茂南区、高州市、信宜市)

黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、册亨县、望谟县、晴隆县、兴仁市、安龙县、普安县、兴义市)

南阳市(南召县、新野县、邓州市、镇平县、桐柏县、宛城区、淅川县、社旗县、西峡县、唐河县、内乡县、方城县、卧龙区)

拉萨市(林周县、尼木县、城关区、达孜区、墨竹工卡县、堆龙德庆区、当雄县、曲水县)

铜仁市(印江土家族苗族自治县、德江县、思南县、沿河土家族自治县、石阡县、江口县、碧江区、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、万山区)

亳州市(利辛县、涡阳县、蒙城县、谯城区)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

毕节市(黔西市、金沙县、赫章县、大方县、七星关区、织金县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县)

韶关市(南雄市、乐昌市、仁化县、浈江区、乳源瑶族自治县、始兴县、武江区、翁源县、曲江区、新丰县)

吕梁市(离石区、交口县、交城县、石楼县、柳林县、汾阳市、兴县、文水县、孝义市、中阳县、临县、岚县、方山县)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

吉林市(蛟河市、磐石市、舒兰市、昌邑区、船营区、桦甸市、永吉县、龙潭区、丰满区)

大庆市(肇源县、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、萨尔图区、让胡路区、龙凤区、肇州县、林甸县)

包头市(昆都仑区、九原区、土默特右旗、青山区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、白云鄂博矿区、固阳县)

扬州市(广陵区、高邮市、邗江区、仪征市、江都区、宝应县)

黄冈市(黄梅县、黄州区、蕲春县、浠水县、罗田县、麻城市、团风县、英山县、红安县、武穴市)

汕尾市(城区、陆丰市、海丰县、陆河县)

北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)

开封市(通许县、杞县、鼓楼区、尉氏县、祥符区、龙亭区、兰考县、禹王台区、顺河回族区)

泉州市(金门县、晋江市、丰泽区、惠安县、泉港区、永春县、洛江区、德化县、南安市、鲤城区、安溪县、石狮市)

晋城市(陵川县、高平市、沁水县、阳城县、城区、泽州县)

四平市(伊通满族自治县、铁东区、铁西区、梨树县、双辽市)

保定市(高阳县、蠡县、满城区、阜平县、涞源县、易县、雄县、曲阳县、涿州市、竞秀区、容城县、徐水区、唐县、安国市、涞水县、安新县、定兴县、高碑店市、定州市、顺平县、博野县、望都县、莲池区、清苑区)

阿里地区(札达县、噶尔县、革吉县、措勤县、日土县、普兰县、改则县)

昭通市(盐津县、昭阳区、威信县、彝良县、绥江县、水富市、永善县、鲁甸县、大关县、巧家县、镇雄县)

白山市(长白朝鲜族自治县、江源区、靖宇县、浑江区、抚松县、临江市)

永州市(冷水滩区、江永县、蓝山县、江华瑶族自治县、零陵区、宁远县、新田县、东安县、祁阳市、道县、双牌县)

临沂市(蒙阴县、沂水县、莒南县、兰陵县、临沭县、河东区、费县、兰山区、平邑县、郯城县、沂南县、罗庄区)

防城港市(港口区、上思县、东兴市、防城区)

丽江市(华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县)

许昌市(鄢陵县、襄城县、魏都区、禹州市、建安区、长葛市)

长春市(朝阳区、南关区、宽城区、公主岭市、双阳区、绿园区、农安县、二道区、九台区、榆树市、德惠市)

保山市(龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县、施甸县)

淄博市(张店区、高青县、临淄区、桓台县、博山区、沂源县、淄川区、周村区)

运城市(绛县、芮城县、垣曲县、万荣县、稷山县、临猗县、永济市、河津市、夏县、新绛县、闻喜县、盐湖区、平陆县)

汉中市(城固县、勉县、洋县、略阳县、西乡县、南郑区、留坝县、镇巴县、佛坪县、汉台区、宁强县)

十堰市(茅箭区、郧西县、郧阳区、张湾区、丹江口市、房县、竹山县、竹溪县)

阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)

周口市(项城市、川汇区、沈丘县、西华县、太康县、淮阳区、郸城县、商水县、鹿邑县、扶沟县)

张掖市(肃南裕固族自治县、高台县、山丹县、临泽县、民乐县、甘州区)

武威市(凉州区、民勤县、天祝藏族自治县、古浪县)

梧州市(藤县、龙圩区、蒙山县、长洲区、岑溪市、万秀区、苍梧县)

大连市(甘井子区、中山区、庄河市、西岗区、普兰店区、旅顺口区、金州区、长海县、瓦房店市、沙河口区)

延边朝鲜族自治州(敦化市、和龙市、龙井市、图们市、珲春市、安图县、汪清县、延吉市)

吴忠市(盐池县、利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、铁西区、立山区、千山区、台安县、海城市)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、梁河县、陇川县、盈江县)

黄山市(黄山区、黟县、祁门县、歙县、休宁县、徽州区、屯溪区)

兰州市(安宁区、皋兰县、城关区、红古区、七里河区、西固区、永登县、榆中县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

铜川市(印台区、王益区、宜君县、耀州区)

和田地区(洛浦县、于田县、和田市、墨玉县、策勒县、皮山县、和田县、民丰县)

三沙市(西沙区、南沙区)

阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、哈巴河县、阿勒泰市、青河县、福海县、吉木乃县)

青岛市(莱西市、市北区、李沧区、市南区、平度市、城阳区、胶州市、黄岛区、崂山区、即墨区)

肇庆市(广宁县、鼎湖区、四会市、怀集县、高要区、端州区、封开县、德庆县)

绍兴市(柯桥区、新昌县、诸暨市、越城区、上虞区、嵊州市)

临沧市(镇康县、云县、凤庆县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县)

雅安市(天全县、雨城区、汉源县、宝兴县、石棉县、芦山县、名山区、荥经县)

六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)

阜新市(彰武县、新邱区、太平区、海州区、清河门区、阜新蒙古族自治县、细河区)

盐城市(东台市、盐都区、滨海县、大丰区、阜宁县、建湖县、响水县、亭湖区、射阳县)

固原市(彭阳县、原州区、隆德县、西吉县、泾源县)

呼和浩特市(托克托县、清水河县、回民区、赛罕区、玉泉区、新城区、武川县、和林格尔县、土默特左旗)

延安市(安塞区、延长县、黄龙县、黄陵县、富县、吴起县、志丹县、延川县、洛川县、甘泉县、子长市、宝塔区、宜川县)

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、乌苏市、塔城市、裕民县、托里县、额敏县)

威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)

东营市(东营区、利津县、河口区、垦利区、广饶县)

双鸭山市(饶河县、尖山区、岭东区、宝山区、友谊县、宝清县、四方台区、集贤县)

绥化市(安达市、望奎县、明水县、青冈县、兰西县、绥棱县、北林区、庆安县、海伦市、肇东市)

深圳市(罗湖区、龙岗区、宝安区、盐田区、福田区、龙华区、坪山区、光明区、南山区)

滨州市(沾化区、博兴县、滨城区、阳信县、无棣县、惠民县、邹平市)

日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

绵阳市(游仙区、盐亭县、涪城区、北川羌族自治县、江油市、平武县、梓潼县、三台县、安州区)

西藏自治区

林芝市(察隅县、波密县、朗县、工布江达县、米林市、墨脱县、巴宜区)

  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。

  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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