劳伦斯·利弗莫尔国家实验室扩大 Claude for Enterprise 的使用，助力科学家和研究人员
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，正将其 Claude for Enterprise 的部署扩展到整个实验室。此举将为大约 10,000 名科学家、研究人员和工作人员提供先进的 AI 能力。LLNL 扩大 Claude 的访问权限，将有助于加强在核威慑、能源、材料科学和能源安全领域的研究，这是美国能源部国家实验室系统中 Claude for Enterprise 的最大规模部署之一。
建立在已验证的合作伙伴关系之上
LLNL 和 Anthropic 之间扩展的合作伙伴关系，为 AI 如何通过使科学家能够处理复杂的数据集、生成假设以及利用理解科学背景的 AI 探索新的研究方向，来增强政府研究运营提供了一个蓝图。它展示了 AI 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：“我们很荣幸能够支持 LLNL 通过科学和技术让世界变得更安全这一使命。这种合作关系表明了 Anthropic 的尖端 AI 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 始终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 AI 如何能够增强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处理数百个文档、包含 100,000 多行代码的整个代码库或单个查询中的复杂数据集，从而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 AI 加速科学发现
LLNL 的科学家们正在跨学科使用 Claude——从材料科学到计算生物学——有可能推动科学突破。通过在他们的运营中集成 Claude，LLNL 的研究人员能够：
- 加速科学发现： 使用了解科学背景的 AI 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： 在可能跨越机密和非机密项目的跨学科团队中分享见解并建立在集体知识的基础上。
- 简化运营： 减少花费在例行任务和文档编制上的时间，使科学家能够专注于具有高影响力的研究，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 团队的工作：
- 应急响应： 分析来自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： 在 LLNL 2022 年实现聚变点火这一历史性成就的基础上，推进聚变能源研究
- 先进制造： 通过 AI 驱动的 3D 打印过程和制造数据分析，加速材料发现和优化
- 计算生物学： 处理庞大的模拟数据集，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，以最大限度地发挥 LLNL 世界一流的超级计算资源的影响
此次扩展是在成功的试点项目、美国国家实验室的首次 AI Jam 以及 3 月的 aiEDGE 创新日之后进行的，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。
LLNL 实验室 Claude 应用案例分析
劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）对 Claude for Enterprise 的扩展应用，不仅仅是技术上的提升，更是一次科研模式的深刻变革。通过将先进的 AI 能力融入到实验室的日常运营中，LLNL 正在加速科学发现，提升协作效率，并简化研究流程。以下将结合具体案例，深入分析 LLNL 如何利用 Claude 在不同领域取得突破。
1. 加速科学发现：AI 辅助的材料科学研究
在材料科学领域，研究人员面临着海量实验数据和复杂模拟结果的分析挑战。传统方法往往耗时耗力，难以快速发现新材料的潜在应用。LLNL 的科学家们利用 Claude 的 AI 助手，能够快速处理和分析这些复杂的数据集，生成新的假设，并探索新的研究方向。
例如，在研究新型高温超导材料时，研究人员利用 Claude 分析了大量的材料成分配比和晶体结构数据，AI 能够识别出传统方法难以发现的潜在关联性，从而帮助科学家们更快地找到具有优异性能的新材料。此外，Claude 还可以根据已有的数据，预测新材料的性能，从而减少了实际实验的次数，大大缩短了研发周期。
2. 加强协作：跨学科团队的知识共享平台
LLNL 的研究项目往往涉及多个学科的交叉合作，不同领域的科学家们需要共享信息、交流想法。然而，不同学科之间的专业术语和研究方法存在差异，容易造成沟通障碍。Claude 的集成，为跨学科团队提供了一个知识共享平台，科学家们可以将各自的研究成果上传到 Claude，AI 能够自动提取关键信息，并将其转化为易于理解的语言，方便其他团队成员学习和借鉴。
例如，在研究新型能源材料时，材料科学家、化学家和物理学家需要协同合作。通过 Claude，他们可以轻松地了解彼此的研究进展，发现潜在的合作机会，共同推动项目的进展。此外，Claude 还可以根据团队成员的研究背景，推荐相关的文献和专家，帮助他们拓展知识面，提升研究水平。
3. 简化运营：自动化报告生成与文档管理
科研人员需要花费大量时间撰写报告、整理数据、管理文档，这些重复性的工作占据了他们宝贵的科研时间。LLNL 利用 Claude 自动化报告生成与文档管理，将科研人员从繁琐的事务性工作中解放出来。科学家们只需将实验数据和研究结果输入 Claude，AI 就能自动生成规范的报告，并将其存储到云端，方便随时查阅和共享。
例如，在进行核模拟实验时，研究人员需要记录大量的实验参数和结果。通过 Claude，他们可以自动生成实验报告，并将其与实验数据关联起来，方便后续分析和验证。此外，Claude 还可以自动整理和归档实验数据，避免数据丢失和混乱，确保研究成果的可靠性。
4. 保障国家安全：紧急响应与生物威胁检测
LLNL 在国家安全领域承担着重要使命，需要快速响应各种突发事件。Claude 在紧急响应和生物威胁检测方面发挥着关键作用。在发生核、放射、化学或生物事件时，LLNL 的应急响应团队可以利用 Claude 分析来自国家大气释放咨询中心 (NARAC) 的数据，快速评估事件的影响范围和潜在危害，为决策者提供科学依据。
在生物威胁检测方面，Claude 可以处理庞大的模拟数据集，识别潜在的生物威胁，并预测其传播途径和危害程度。这有助于 LLNL 提前做好预警和防控工作，保障国家生物安全。例如，在研究新型病毒时，科学家们可以利用 Claude 分析病毒的基因序列和传播特性，预测其潜在的变异方向和传播速度，为疫苗研发和药物筛选提供指导。
5. 高性能计算的优化
LLNL 拥有世界一流的超级计算资源，但如何高效利用这些资源，是科研人员面临的另一项挑战。Claude 可以优化代码开发和科学计算工作流程，最大限度地发挥超级计算资源的影响。科学家们可以利用 Claude 分析代码的性能瓶颈，提出优化建议，并自动生成高效的代码。
此外，Claude 还可以根据计算任务的特点，自动分配计算资源，确保计算任务能够以最快的速度完成。例如，在进行大规模气候模拟时，研究人员可以利用 Claude 将计算任务分配到不同的计算节点上，实现并行计算，从而大大缩短模拟时间。
未来展望
LLNL 扩大 Claude for Enterprise 的使用，是 AI 技术与科学研究深度融合的典范。随着 AI 技术的不断发展，Claude 将在 LLNL 的科研工作中发挥越来越重要的作用。未来，我们有理由相信，LLNL 将利用 Claude 取得更多的科学突破，为国家安全和人类进步做出更大的贡献。
通过上述案例分析，我们可以看到，LLNL 对 Claude 的应用已经渗透到科研的各个环节，从数据分析到知识共享，从报告生成到安全保障，Claude 正在改变科研的模式，加速科学发现的进程。
组织如对使用 Claude for Enterprise 转型其运营感兴趣，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。
