LLNL 扩展 Claude 应用：AI 赋能科研，加速国家安全与能源突破

Lawrence Livermore 国家实验室扩展 Claude for Enterprise 的应用，赋能科学家和研究人员

7月9日，2025●阅读时长3分钟

劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL），作为美国首屈一指的研究机构之一，正在将其 Claude for Enterprise 的部署扩展到整个实验室。 此次扩展将使大约 10,000 名科学家、研究人员和工作人员可以使用先进的人工智能功能。 LLNL 扩大 Claude 的访问权限将有助于加强美国能源部国家实验室系统中最大的 Claude for Enterprise 部署之一，从而加强核威慑、能源、材料科学和能源安全领域的研究。

在已验证的合作基础上构建

LLNL 和 Anthropic 之间扩展的合作关系可以作为一个蓝图，展示人工智能如何通过使科学家能够处理复杂的数据集、生成假设并通过理解科学背景的人工智能探索新的研究方向来加强政府研究运营。 它展示了人工智能在推进科学研究和国家安全方面的变革潜力。 它还有助于开发能源部网络中其他国家实验室可以学习和适应的方法。

Anthropic 公共部门主管 Thiyagu Ramasamy 表示：“我们很荣幸能够通过科学和技术来支持 LLNL 实现让世界变得更安全的目标。” “这种伙伴关系表明了 Anthropic 的前沿人工智能与世界一流的科学专业知识相结合的可能性。”

劳伦斯利弗莫尔国家实验室首席技术官 Greg Herweg 表示：“LLNL 一直处于计算科学的最前沿。” “这种扩展的合作伙伴关系表明了前沿人工智能如何能够提升世界一流的研究人员的能力，他们正在努力应对人类面临的一些最紧迫的挑战。”

LLNL 的 Claude 应用程序套件包括专为政府环境设计的强大安全功能。 该平台的扩展上下文窗口可以在单个查询中处理数百个文档、包含 100,000 多行代码的整个代码库或复杂的数据集——使科学家能够全面分析聚变实验或核模拟。 企业安全功能包括单点登录 (SSO)、审计日志记录、基于角色的访问控制和端到端加密。

利用人工智能加速科学发现

LLNL 的科学家们正在跨学科地使用 Claude——从材料科学到计算生物学——有可能推动科学突破。 通过在运营中集成 Claude，LLNL 的研究人员能够：

• 加速科学发现： 使用了解科学背景的人工智能助手处理和分析复杂的数据集、生成假设并探索新的研究方向。
• 加强协作： 跨可能跨越机密和非机密项目的跨学科团队分享见解并建立集体知识。
• 简化运营： 减少花在日常任务和文档编制上的时间，使科学家能够专注于高影响力的研究，从而保持美国在从核威慑到能源安全等关键领域的战略优势。

国家安全任务的安全与合规

Claude 支持 LLNL 团队从事以下工作：

• 应急响应： 分析国家大气释放咨询中心 (NARAC) 的数据，以应对核、放射、化学或生物事件
• 能源安全： 以 LLNL 在 2022 年实现聚变点火的历史性成就为基础，推进聚变能源研究
• 先进制造： 通过人工智能驱动的 3D 打印流程和制造数据分析，加速材料发现和优化
• 计算生物学： 处理大量模拟数据集，以推进生物安全研究并加速生物威胁检测能力
• 高性能计算： 优化代码开发和科学计算工作流程，以最大限度地提高 LLNL 世界一流的超级计算资源的影响

在此扩展之前，LLNL 成功开展了一项试点计划，即与美国国家实验室的首次 AI Jam 和 3 月的 aiEDGE 创新日，大约 3,200 名 LLNL 科学家和运营人员亲身体验了 Claude 如何加速和加强科学国家安全研究。

入门指南

有兴趣通过 Claude for Enterprise 改造其运营的组织可以联系我们的公共部门团队以了解更多信息并开始使用。

此博客于 2025 年 7 月 11 日更新，其中包含来自 LLNL 的其他信息。

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Paul Smith to join Anthropic as Chief Commercial Officer

Jul 15, 2025

](/news/paul-smith-to-join-anthropic)[

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Claude for Financial Services

Jul 15, 2025

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Investing in energy to secure America's AI future

Jul 15, 2025

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深度解读 Lawrence Livermore 国家实验室与 Anthropic 的 AI 合作

劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）与 Anthropic 之间的合作正在进入新的阶段。LLNL 正在将其 Claude for Enterprise 的应用扩展到整个实验室，这意味着大约 10,000 名科学家、研究人员和工作人员将能够使用先进的人工智能功能。此次扩展旨在加强核威慑、能源、材料科学和能源安全领域的研究，是美国能源部国家实验室系统中最大的 Claude for Enterprise 部署之一。双方的合作不仅展示了人工智能在科学研究和国家安全方面的潜力，也为其他国家实验室提供了一个可学习和适应的模式。

AI 如何赋能科研？

LLNL 与 Anthropic 的合作，为我们展示了 AI 如何通过处理复杂数据集、生成假设和探索新的研究方向来增强政府研究运营。Anthropic 的公共部门主管 Thiyagu Ramasamy 强调，Anthropic 的前沿 AI 与世界一流的科学专业知识相结合，能够实现更大的目标。LLNL 的首席技术官 Greg Herweg 也指出，这种合作关系展示了前沿 AI 如何能够提升世界一流研究人员的能力，共同应对人类面临的紧迫挑战。

Claude 应用程序套件提供强大的安全功能，专为政府环境设计。该平台的扩展上下文窗口可以在单个查询中处理大量的文档、代码库或复杂数据集，使科学家能够全面分析聚变实验或核模拟。其企业安全功能包括单点登录（SSO）、审计日志记录、基于角色的访问控制和端到端加密。

AI 在多领域的应用

LLNL 的科学家们正在跨学科地使用 Claude，包括材料科学和计算生物学，这有潜力推动科学的突破。通过整合 Claude，LLNL 的研究人员能够加速科学发现，加强跨学科团队的协作，并简化日常运营。这使他们能够专注于高影响力的研究，从而保持美国在核威慑和能源安全等关键领域的战略优势。

Claude 还支持 LLNL 团队执行各种任务：

1. 应急响应： 分析国家大气释放咨询中心（NARAC）的数据，以应对核、放射、化学或生物事件。
2. 能源安全： 推进聚变能源研究，LLNL 在 2022 年实现了聚变点火的历史性成就。
3. 先进制造： 通过 AI 驱动的 3D 打印流程和制造数据分析，加速材料的发现和优化。
4. 计算生物学： 处理大量的模拟数据集，以推进生物安全研究，并加速生物威胁的检测能力。
5. 高性能计算： 优化代码开发和科学计算工作流程，以最大限度地提高 LLNL 世界一流的超级计算资源的影响。

试点计划与未来展望

在此扩展之前，LLNL 已经成功开展了一项试点计划，包括与美国国家实验室的首次 AI Jam 和 aiEDGE 创新日。这些活动让 LLNL 的科学家和运营人员亲身体验了 Claude 如何加速和加强科学国家安全研究。对于有兴趣通过 Claude for Enterprise 改造其运营的组织，可以联系 Anthropic 的公共部门团队以了解更多信息并开始使用。

Claude for Enterprise 的安全与合规性

对于国家安全任务而言，安全与合规至关重要。Claude 通过以下措施来支持 LLNL 团队的工作：

• 数据加密： Claude 采用端到端加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。只有授权用户才能访问敏感信息，有效防止数据泄露。
• 访问控制： 基于角色的访问控制（RBAC）机制确保只有具有相应权限的用户才能执行特定操作。这有助于防止未经授权的访问和潜在的安全风险。
• 审计日志： Claude 具备全面的审计日志记录功能，可以跟踪所有用户活动和系统事件。这为安全审计和事件响应提供了宝贵的信息。
• 合规性认证： Claude 符合多项行业和政府合规性标准，例如 FedRAMP 和 HIPAA。这证明了 Claude 在数据安全和隐私保护方面的承诺。

Claude 如何加速材料科学的突破？

材料科学是 LLNL 的一个重要研究领域。Claude 通过以下方式加速材料科学的突破：

• 材料发现： Claude 可以分析大量的材料数据，预测新材料的性能，从而加速材料发现过程。
• 材料优化： Claude 可以优化现有材料的性能，例如强度、耐腐蚀性和导电性，以满足特定应用的需求。
• 材料设计： Claude 可以根据用户需求设计定制材料，例如用于航空航天、汽车和能源领域的轻质高强度材料。

Claude 在计算生物学中的应用

计算生物学是 LLNL 的另一个重要研究领域。Claude 通过以下方式加速计算生物学的研究：

• 基因组分析： Claude 可以分析大量的基因组数据，识别与疾病相关的基因，从而加速疾病诊断和治疗。
• 蛋白质结构预测： Claude 可以预测蛋白质的三维结构，这对于理解蛋白质的功能至关重要。
• 药物发现： Claude 可以模拟药物与靶标蛋白的相互作用，从而加速药物发现过程。

LLNL 与 Anthropic 合作的战略意义

LLNL 与 Anthropic 的合作具有重要的战略意义：

• 提升国家竞争力： 通过利用 AI 技术，LLNL 可以加速科学发现和技术创新，从而提升美国的国家竞争力。
• 加强国家安全： AI 技术可以用于加强核威慑、能源安全和生物安全，从而加强美国的国家安全。
• 促进经济发展： AI 技术可以促进新产业的兴起和经济的增长，从而促进美国的经济发展。

结论

Lawrence Livermore 国家实验室扩展 Claude for Enterprise 的应用，是 AI 技术在科学研究领域应用的一个重要里程碑。LLNL 与 Anthropic 的合作，不仅展示了 AI 在科学研究和国家安全方面的巨大潜力，也为其他研究机构提供了一个宝贵的参考案例。随着 AI 技术的不断发展，我们有理由相信，AI 将在科学研究领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的福祉。

展望未来：AI 与科研的融合

随着人工智能技术的飞速发展，AI 与科研的融合将变得更加紧密。未来的科研模式可能会发生以下变革：

1. 自动化实验： AI 可以控制实验设备，自动完成实验流程，从而提高实验效率和精度。
2. 智能数据分析： AI 可以分析海量的实验数据，提取有价值的信息，从而加速科学发现。
3. 虚拟实验： AI 可以构建虚拟实验环境，模拟复杂的物理过程，从而降低实验成本和风险。
4. 人机协作： 科学家可以与 AI 协同工作，共同解决科学难题，从而提高科研效率和创新能力。

如何参与到 AI 驱动的科研中来？

对于科研人员来说，积极参与到 AI 驱动的科研中来，需要做到以下几点：

1. 学习 AI 技术： 了解 AI 的基本原理和应用方法，掌握常用的 AI 工具和平台。
2. 培养数据思维： 具备数据收集、整理、分析和解释的能力，善于从数据中发现规律和洞见。
3. 跨学科合作： 与 AI 领域的专家开展合作，共同解决科学难题。
4. 勇于创新： 尝试将 AI 技术应用于自己的研究领域，探索新的科研方法和思路。

通过积极参与到 AI 驱动的科研中来，科研人员可以充分利用 AI 技术的优势，加速科学发现，为人类社会做出更大的贡献。