劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）扩大 Claude for Enterprise 的使用，助力科学家和研究人员
美国顶尖研究机构之一劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）正将其 Claude for Enterprise 的部署扩展到整个实验室。此次扩展将为约 10,000 名科学家、研究人员和工作人员提供先进的人工智能能力。LLNL 扩大 Claude 的访问权限，将有助于加强在美国能源部国家实验室系统中规模最大的 Claude for Enterprise 部署之一，从而促进核威慑、能源、材料科学和能源安全领域的研究。
构建在成熟的伙伴关系之上
LLNL 和 Anthropic 之间扩展的伙伴关系，为人工智能如何通过使科学家能够处理复杂数据集、生成假设以及利用理解科学背景的人工智能探索新的研究方向来增强政府研究运营，提供了一个蓝图。它展示了人工智能在推动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。此次合作表明了 Anthropic 的尖端人工智能与世界一流的科学专业知识相结合时会发生什么。”
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。这种扩展的伙伴关系证明了前沿人工智能如何能够增强世界一流的研究人员在应对人类一些最紧迫挑战方面的能力。”
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，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。
利用人工智能加速科学发现
LLNL 科学家正在跨学科使用 Claude——从材料科学到计算生物学——有可能推动科学突破。通过在运营中集成 Claude，LLNL 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之上。
- 简化运营： 减少花费在日常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的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、放射性、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，以最大限度地发挥 LLNL 世界一流的超级计算资源的影响
在此次扩展之前，已经成功开展了一个试点项目，即与美国国家实验室的首次 AI Jam，以及 3 月份的 aiEDGE 创新日，约有 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。
开始使用
有兴趣通过 Claude for Enterprise 改变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。
劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）与 Anthropic 之间的合作，标志着人工智能在科学研究领域应用的一个重要里程碑。通过部署 Claude for Enterprise，LLNL 旨在赋能其庞大的科研团队，利用 AI 的力量加速在核威慑、能源安全、材料科学等关键领域的突破。
此次合作不仅展示了 AI 在处理复杂数据集、生成研究假设和探索新方向方面的潜力，也为其他国家实验室提供了一个可借鉴的范例。LLNL 首席技术官 Greg Herweg 强调，LLNL 一直站在计算科学的前沿，而这次合作进一步证明了 AI 如何增强科研人员解决全球性挑战的能力。
Claude 平台提供了一系列专为政府环境设计的安全功能，包括单点登录、审计日志、基于角色的访问控制和端到端加密。这些功能确保了在处理敏感数据时的安全性与合规性。
LLNL 的科学家们正在利用 Claude 在多个学科领域开展研究，包括材料科学和计算生物学。AI 的应用涵盖了应急响应、能源安全、先进制造、计算生物学和高性能计算等多个方面，有望加速科学发现，加强跨学科合作，并简化科研流程。
通过分析国家大气释放咨询中心的数据，Claude 能够帮助 LLNL 团队更好地应对核、放射性、化学或生物事件。在能源安全领域，Claude 有助于推进聚变能源研究，LLNL 此前已在聚变点火方面取得了历史性突破。在先进制造领域，AI 驱动的分析加速了材料的发现和优化。在计算生物学领域，Claude 能够处理大量的模拟数据集，从而提升生物安全研究和生物威胁检测能力。此外，Claude 还能优化代码开发和科学计算工作流程，从而最大限度地利用 LLNL 的超级计算资源。
在全面部署 Claude for Enterprise 之前，LLNL 已经成功进行了一系列试点项目，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 的科研人员亲身体验了 AI 在加速和增强科研工作方面的潜力。
此次 LLNL 扩大 Claude for Enterprise 的使用，不仅是技术上的一次升级，更是科研模式的一次革新。通过与 Anthropic 的合作，LLNL 将能够更好地利用 AI 的力量，应对各种复杂的科学和国家安全挑战，为未来的科研发展开辟新的道路。
对于其他有兴趣利用 AI 改造运营的组织，LLNL 的案例提供了一个宝贵的参考。通过与 Anthropic 这样的 AI 技术领导者合作，各组织可以探索 AI 在各自领域的应用，从而实现更高的效率、创新和安全性。
案例分析：Claude 在 LLNL 的实际应用
为了更具体地了解 Claude 在 LLNL 的应用，以下是一些案例分析：
材料科学： LLNL 的材料科学家利用 Claude 来分析大量的材料数据，从而加速新材料的发现和优化。通过 AI 驱动的分析，他们能够更快速地识别具有特定性能的材料，从而满足各种应用需求，如航空航天、能源存储等。
计算生物学： 在计算生物学领域，LLNL 的研究人员使用 Claude 来处理大量的基因组和蛋白质组数据。通过 AI 的帮助，他们能够更深入地了解生物系统的复杂性，从而开发出更有效的生物威胁检测方法和治疗手段。
能源安全： LLNL 在聚变能源研究方面取得了重要突破。Claude 在这一领域发挥了关键作用，通过分析聚变实验的数据，帮助科学家们更好地理解聚变反应的物理过程，从而为实现可持续的聚变能源奠定基础。
高性能计算： LLNL 拥有世界一流的超级计算资源。Claude 通过优化代码开发和科学计算工作流程，帮助科研人员更有效地利用这些资源，从而加速各种科学问题的求解。
AI 的未来展望
LLNL 与 Anthropic 的合作，预示着人工智能在科研领域的未来发展方向。随着 AI 技术的不断进步，我们可以期待 AI 在以下几个方面发挥更大的作用：
- 自动化科研流程： AI 可以自动化一些重复性的科研任务，如数据收集、数据清洗、数据分析等，从而释放科研人员的精力，让他们能够更专注于创新性工作。
- 增强科研能力： AI 可以帮助科研人员更好地理解复杂的数据，发现隐藏在数据中的模式和规律，从而增强他们的科研能力。
- 促进跨学科合作： AI 可以促进跨学科合作，通过将不同学科的知识整合在一起，从而产生新的科研突破。
总之，LLNL 扩大 Claude for Enterprise 的使用，是人工智能在科研领域应用的一个重要里程碑。通过与 Anthropic 的合作，LLNL 将能够更好地利用 AI 的力量，应对各种复杂的科学和国家安全挑战，为未来的科研发展开辟新的道路。
本次合作也为其他研究机构提供了一个有益的参考，展示了如何通过引入先进的 AI 技术来推动科研创新和效率提升。未来，随着 AI 技术的不断发展，我们有理由相信，AI 将在科研领域发挥越来越重要的作用。
