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朝阳市(凌源市、北票市、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、朝阳县、建平县)








武汉市(江夏区、武昌区、黄陂区、汉阳区、青山区、新洲区、东西湖区、硚口区、江汉区、蔡甸区、江岸区、汉南区、洪山区)








怀化市(洪江市、会同县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、溆浦县、中方县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、鹤城区、沅陵县)








达州市(开江县、通川区、达川区、万源市、渠县、宣汉县、大竹县)  鞍山市(台安县、铁东区、千山区、铁西区、岫岩满族自治县、海城市、立山区)








苏州市(吴江区、吴中区、太仓市、姑苏区、昆山市、相城区、张家港市、虎丘区、常熟市)








新余市(分宜县、渝水区)








延边朝鲜族自治州(安图县、汪清县、延吉市、珲春市、和龙市、龙井市、图们市、敦化市)兰州市(榆中县、皋兰县、城关区、永登县、安宁区、七里河区、红古区、西固区)








菏泽市(东明县、牡丹区、郓城县、曹县、鄄城县、单县、成武县、定陶区、巨野县)  大理白族自治州(云龙县、祥云县、宾川县、弥渡县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、剑川县、洱源县、永平县、大理市、巍山彝族回族自治县、鹤庆县)








阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)








海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、乌兰县、天峻县、都兰县、德令哈市、格尔木市)








吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)








梧州市(龙圩区、蒙山县、万秀区、苍梧县、岑溪市、藤县、长洲区)








石河子市(北屯市、胡杨河市、图木舒克市、昆玉市、五家渠市、可克达拉市、铁门关市、新星市、白杨市、阿拉尔市、双河市)








甘孜藏族自治州(雅江县、稻城县、丹巴县、甘孜县、新龙县、色达县、德格县、巴塘县、石渠县、得荣县、理塘县、白玉县、道孚县、泸定县、炉霍县、九龙县、康定市、乡城县)








海东市(民和回族土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、乐都区、互助土族自治县)








河池市(天峨县、南丹县、大化瑶族自治县、金城江区、东兰县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县、宜州区、凤山县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县)








本溪市(南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区、本溪满族自治县、明山区)








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








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








柳州市(柳城县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳江区、城中区、鹿寨县、柳南区、鱼峰区、融安县、柳北区)








营口市(老边区、站前区、鲅鱼圈区、盖州市、大石桥市、西市区)








大同市(新荣区、云州区、阳高县、浑源县、平城区、天镇县、云冈区、广灵县、左云县、灵丘县)








长治市(黎城县、屯留区、上党区、沁县、襄垣县、潞州区、潞城区、沁源县、平顺县、壶关县、长子县、武乡县)








连云港市(赣榆区、连云区、灌云县、东海县、海州区、灌南县)








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








朔州市(朔城区、怀仁市、应县、山阴县、平鲁区、右玉县)








抚顺市(望花区、新宾满族自治县、新抚区、清原满族自治县、东洲区、抚顺县、顺城区)
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株洲市(醴陵市、渌口区、荷塘区、天元区、石峰区、茶陵县、攸县、芦淞区、炎陵县)








克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区)








自贡市(贡井区、自流井区、富顺县、荣县、大安区、沿滩区)








聊城市(阳谷县、茌平区、冠县、高唐县、临清市、莘县、东昌府区、东阿县)  周口市(扶沟县、淮阳区、沈丘县、太康县、鹿邑县、川汇区、郸城县、商水县、项城市、西华县)








温州市(泰顺县、瑞安市、乐清市、永嘉县、平阳县、文成县、龙湾区、龙港市、苍南县、瓯海区、洞头区、鹿城区)








临夏回族自治州(临夏县、临夏市、和政县、康乐县、永靖县、东乡族自治县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)








双鸭山市(岭东区、宝清县、饶河县、尖山区、四方台区、友谊县、集贤县、宝山区)攀枝花市(米易县、仁和区、西区、盐边县、东区)








淮北市(相山区、杜集区、烈山区、濉溪县)  宣城市(郎溪县、宣州区、绩溪县、宁国市、旌德县、泾县、广德市)








葫芦岛市(绥中县、连山区、龙港区、建昌县、南票区、兴城市)








百色市(隆林各族自治县、田东县、德保县、田阳区、平果市、那坡县、西林县、乐业县、田林县、靖西市、凌云县、右江区)








吉林市(船营区、舒兰市、丰满区、龙潭区、蛟河市、磐石市、桦甸市、昌邑区、永吉县)郴州市(汝城县、桂东县、嘉禾县、宜章县、安仁县、永兴县、苏仙区、临武县、资兴市、桂阳县、北湖区)








泸州市(合江县、江阳区、纳溪区、泸县、叙永县、龙马潭区、古蔺县)








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昆明市(寻甸回族彝族自治县、五华区、宜良县、官渡区、东川区、安宁市、呈贡区、西山区、嵩明县、富民县、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、石林彝族自治县)








广西壮族自治区








湖州市(吴兴区、德清县、南浔区、长兴县、安吉县)








丽江市(古城区、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)








西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)








阿里地区(革吉县、噶尔县、日土县、普兰县、改则县、札达县、措勤县)








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迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)








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








焦作市(博爱县、沁阳市、马村区、中站区、山阳区、温县、武陟县、修武县、孟州市、解放区)








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南宁市(兴宁区、青秀区、邕宁区、隆安县、上林县、西乡塘区、武鸣区、马山县、江南区、横州市、宾阳县、良庆区)

  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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