2月9日，美国能源部（DOE）宣布正式启动“创世纪使命联盟”（GMC），以推进“创世纪计划”。该联盟将利用人工智能加速科学发现，确保美国在能源和新兴技术领域保持领先地位^[1]。2月12日，能源部公布了26项推动实现GMC战略目标的国家科学技术挑战^[2]。

一、创世纪使命联盟

GMC的成立根植于特朗普政府此前发布的两项核心行政令——《消除美国人工智能领导力障碍》（2025年1月）和《启动创世纪使命》（2025年11月），是美国将人工智能（AI）从“内容生成”推向“生成科学发现”的关键布局。联盟整合了能源部及其下属的17家国家实验室、亚马逊、谷歌、英伟达等科技巨头及顶尖学术机构的能力与专业资源，由能源部合作中介机构TechWerx（由RTI International公司运营）负责管理。

1、GMC的目标与使命。GMC的核心目标是通过开发一个集成性平台，连接全球顶尖超级计算机、实验设施、人工智能系统以及跨越各科学领域的独特数据集，在十年内将美国科研与创新的生产力和影响力翻倍，旨在打造全球最强的科学平台，加速科学发现，强化国家安全，推动能源创新。

2、GMC核心技术工作组。为完成上述目标与使命，GMC围绕四大核心技术方向设立工作组。这些工作组作为联盟的核心运行载体，将成为协同创新的核心引擎，覆盖AI研发全产业链关键环节。四大核心工作组包括：

（1）AI模型开发与验证工作组。在通用语言模型之上推动开发能源、材料、国家安全等领域的垂直AI模型，重点解决科学用例中模型的严格验证与可靠性问题，使用高保真数据训练，确保AI生成的科学假设可信度。

（2）数据整合与标准工作组。科学数据往往格式杂乱而孤立，但数据又是AI的燃料。该工作组将致力于统一跨机构数据格式、制定元数据标准，解决安全数据治理与合规难题，并促进能源部各实验室、工业界和学术界之间的数据共享。

（3）高性能计算与云基础设施工作组。该工作组将推动超级计算资源与“美国科学云”的融合，支持大规模AI驱动的科学研究，实现联邦数据共享与实时协作。

（4）机器人与自动化工作组。通过创新实验室自动化部署，实现“干实验”（计算）与“湿实验”（实验）的闭环，提升科研效率、消除运营瓶颈。

GMC的启动，是美国在全球科技竞争中主动布局的关键一步——以AI为核心、以跨领域为抓手，以国家级挑战为导向，该联盟的资源整合与技术聚焦，将加剧全球科技领域的竞争格局，推动全球进入AI驱动的科研竞速时代。

二、26项国家级科学技术挑战

2月12日，能源部发布报告《创世纪使命：国家科学技术挑战》，公布26项具有国家战略意义的科学技术挑战，以将GMC战略目标具象化。这些挑战覆盖科学发现、能源转型、国家安全三大核心方向，均以AI技术应用为突破口，依托能源部国家实验室体系、超级计算平台与大规模科研数据资产，致力于在未来十年内推动美国研发产出率和影响力提升一倍。

（一）科学发现

1、扩大生物技术革命规模。核心挑战：生物系统非线性复杂，研发周期长，阻碍生物燃料等产品交付。解决方案：AI整合多组学数据建立基因型-表型模型，利用数字孪生降险，加速生物制造规模化。实施理由：能源部拥有世界一流的分子基因组能力、生物质原料设施、工艺开发单元及高性能计算资源。国家影响：确立在生物技术革命中的领导地位，驱动能源、健康、农业等多领域经济增长与就业创造。

2、利用AI开发量子算法。核心挑战：量子算法设计操作空间巨大，开发难度极高。解决方案：AI自动化设计并优化算法，将自然语言描述转化为可执行电路，管理经典-量子混合工作流。实施理由：能源部拥有最完备的科学计算能力套件，量子能力进步将实现经典计算难以完成的运算。国家影响：对聚变、高能物理、材料科学等领域有广泛应用，加速药物、材料发现，支撑经济与安全。

3、实现用于科学发现的量子系统。核心挑战：量子系统脆弱且难以扩展，对其复杂因果关系缺乏理解与控制。解决方案：AI用于实时噪声抑制、错误纠错与系统优化，处理动态环境，实现对复杂量子系统的理解与控制。实施理由：能源部下设5个国家量子信息研究中心，生态系统适合开发实现全面量子控制的AI解决方案。国家影响：加速量子技术部署，用于解决当前无法解决的科学发现与技术发展挑战。

4、实现AI驱动的自主实验室。核心挑战：传统实验流程存在瓶颈，制约科学发现速度。解决方案：将AI直接集成到实验工作流，结合机器人与智能反馈，形成假设生成到验证的闭环。实施理由：能源部的用户设施与国家实验室拥有作为此类高通量发现创新核心的基础设施与能力。国家影响：加速发现，直接提高科学领导力和经济竞争力，为能源、计算、国家安全、生物技术开发新材料分子。

5、设计具有可预测功能的材料。核心挑战：传统材料研发依赖试错，识别新材料耗时耗资。解决方案：利用物理感知AI框架实现逆向设计，耦合预测、合成与表征，形成闭环学习系统。实施理由：能源部拥有世界领先且独特的材料研究实验与计算能力，以及大型数据集与AI模型开发投资。国家影响：显著缩短材料从发现到产品的时间，强化技术领导力，加快电池、能源系统等关键技术部署。

6、增强用于科学发现的粒子加速器。核心挑战：加速器运营成本高且需要大量人工干预，限制了其性能提升。解决方案：AI预测混沌束流动力学，构建实时数字孪生，实现自适应调谐，提升设施效率与产出。实施理由：能源部管理着世界上最大的加速器实验设施群之一，拥有丰富的运行数据与高技能劳动力。国家影响：加快未来技术突破的进度，加深对宇宙的理解，开发新能源与计算技术，创造疾病诊治新方法。

7、统一从夸克到宇宙的物理学理论。核心挑战：宇宙遵循同一套规律，但分散的实验结果需与理论整合以加速发现。解决方案：开发AI推理模型，从小至粒子碰撞到大至宇宙调查数据中获得科学发现，实现从模式匹配到物理推理的飞跃。实施理由：能源部拥有世界一流的科学人才、前沿设施管理权、强大的实验数据获取能力。国家影响：更快实现技术突破，加速技术应用与提升生活质量，回答暗物质等根本问题，深化对宇宙的理解。

（二）能源转型

8、重新构想先进制造与工业生产力。核心挑战：弥合科学发现与商业产品间的鸿沟，规模化部署创新材料与工艺。解决方案：利用代理式与生成式AI助力复杂参数空间设计，通过实时数据集成构建数字孪生，实现端到端智能化决策支持。实施理由：国家实验室拥有世界领先的化学与材料发现、优化及规模化生产的专业知识，以及先进的合成与表征设施以及高性能计算资源；长期与工业界合作积累了工业数据。国家影响：变革工业产品与先进能源技术基础材料制造方式，增强供应链韧性与产业竞争力，促进经济增长与就业。

9、重新构想建筑的建设与运营。核心挑战：建筑工程的建设成本高、建设周期长，运营能耗可能因控制故障而增加。解决方案：AI赋能自动化设计、快速许可审批和优化维护，变革建筑全生命周期。实施理由：能源部拥有建筑科学专业知识、集成研究基础设施，以及公私合作伙伴关系优势。国家影响：缩短建设工期、降低成本，增加住房供应与可负担性，降低运营成本。

10、确保美国关键矿产供应。核心挑战：对外国供应链依赖威胁国家安全，国内生产复杂耗时。解决方案：AI整合地质与过程数据，构建关联系统，预测矿产资源并设计替代材料，重塑供应链。实施理由：能源部拥有矿产表征数据集，国家实验室具有材料与地学领域专业知识及经济建模能力。国家影响：减少对敌对国家依赖，扩大资源基础，最大化生产利润，强化战略技术供应链韧性。

11、实现更快、更安全、更廉价的核能。核心挑战：核电站开发周期长、开发成本高，难以满足电力增长需求。解决方案：利用可解释AI与数字孪生贯穿设计至运营全过程，实现进度加倍、成本减半。实施理由：能源部拥有国家实验室核专业知识、测试设施、数十年运营数据、监管伙伴关系与广泛计算生态系统。国家影响：提供更可负担的能源，减少人为错误，加强国家安全，实现每吉瓦容量节省数十亿美元。

12、加速实现聚变能。核心挑战：聚变能并网需在多个紧密耦合的领域取得进展，孤立试错效率低。解决方案：构建AI-聚变数字汇聚平台，集成数字孪生与基础模型，统一预测评估跨领域性能。实施理由：能源部是唯一的集聚变设施、国家实验室、先进计算能力、数据管理与公私合作于一体的机构，能构建国家级AI平台。国家影响：加速聚变能的交付，成为稳定、可扩展的基荷电源；加强能源安全与竞争力。

13、变革核废料清理与环境修复。核心挑战：核废料清理负担沉重，处理过程复杂，阻碍环境修复。解决方案：在数十年的运营数据上训练多模态AI基础模型，预测废料行为，加速清理与修复。实施理由：能源部环境管理办公室拥有设计运营大型核设施的独特数据资产，且可与行业伙伴能力相结合。国家影响：压缩部署时间，加速核修复，为能源与医疗应用重新启用核材料与基础设施。

14、重塑美国在微电子领域的主导地位。核心挑战：美国在高性能半导体等关键应用领域面临激烈全球竞争，需突破微型化等极限。解决方案：AI驱动全栈协同设计生态系统，加速材料与器件研究，超越国外技术，重塑产业领导力。实施理由：能源部数十年来处于微电子研究前沿，拥有先进材料、纳米加工与量子相关技术专业知识。国家影响：确保美国在全球半导体格局中的持续领导力，支持国内数据中心快速增长，保障6G网络等优势。

15、确保美国在数据中心领域的领导地位。核心挑战：需为AI进步提供巨大算力，同时保障能源供应安全、可靠、可负担。解决方案：利用AI/机器学习与数字孪生，快速评估并优化数据中心技术及其电网集成方案。实施理由：能源部具备召集利益相关方的能力、负载灵活性研究专长及独特的网络物理测试台设施。国家影响：巩固美国在AI领域的科技和经济领导力，推动繁荣与安全，维持能源供应。

16、预测美国能源用水。核心挑战：对陆地与大气系统认知存在空白，限制水资源预测能力。解决方案：AI应对云物理、水文循环等关联挑战，改进并耦合地球系统模型，提供数周至数年的水资源预测。实施理由：能源部是唯一具备AI专业知识、先进计算与集成建模能力及实地研究基础设施的机构。国家影响：从根本上改善美国在不断变化的水资源情境下预测供水的能力，支撑能源扩张。

17、扩大电网规模助力美国经济。核心挑战：电网需应对数据中心、电气化带来的负荷激增，并维持可靠性。解决方案：利用深度学习与强化学习处理大数据，加速规划、互联与运行决策，提升可靠性并降低成本。实施理由：公用事业部门拥有关键数据但风险容忍度低；能源部可带来系统能力、计算设施与测试台。国家影响：为美国家庭和企业提供成本更低、更可靠的电力，通过更快部署电网能力加强能源安全。

18、释放地下战略能源资产。核心挑战：地下储层复杂，需进行预测以高效提取油气与地热资源。解决方案：开发能处理极端不确定性的AI，整合多源数据，构建预测模型，实现从描述到预测的转变。实施理由：能源部实验室综合体拥有大量数据、建模与分析能力，支持广泛的地下研究与运营活动。国家影响：降低油气与地热资源回收成本，降低消费者用电成本，推动制造业回流，增强竞争力。

（三）国家安全

19、加速战略威慑材料的发现、生产和鉴定。核心挑战：发现、制造和鉴定关键材料存在重大障碍，且流程长。解决方案：建立AI驱动的工作流，连接设计、自动测试与鉴定，实现实时异常检测与过程修正，大幅压缩周期。实施理由：国家核安全管理局（NNSA）具有独特的超级计算、专用测试设施与数十年任务数据。国家影响：确保战略威慑组件及时交付，降低对脆弱供应链的依赖，为民用制造业提供可扩展模型。

20、加速核威胁评估、准备和响应。核心挑战：核事件响应依赖人工审查静态模型，无法实时适应数据流，导致决策延迟。解决方案：部署持续学习的多模态AI融合系统，整合传感器、模拟与情报，提供实时决策支持。实施理由：NNSA具有独特的核科学专业知识、安全设施与高性能计算资源。国家影响：将事件响应时间从数天缩短至数小时，加强公共安全与国家安全，提升决策信心。

21、利用美国历史核数据与研究。核心挑战：大量关键历史核信息未被数字化，阻碍研究与设计。解决方案：构建AI数字化重建管道，将纸质报告、影像转换为可搜索、可仿真的数据集。实施理由：保护积攒数十年、面临损毁和流失风险的物理档案，利用NNSA安全计算与分类专业知识。国家影响：显著增强核管理研究能力与决策支持，保存机构记忆，为未来政策、安全与核查提供信息。

22、提升核研究设施的实验能力。核心挑战：实验设施需求增加但能力有限，设计、分析流程缓慢。解决方案：交付AI“设施操作系统”，优化实验计划与执行，融合实时诊断与模拟，最大化信息产出。实施理由：NNSA可以在安全框架下将容量有限且一旦失效后果严重的核实验设施与超级计算、先进模拟、自动化实验室相结合。国家影响：提高实验吞吐量，减少昂贵物理测试次数，加速高置信度的库存管理与威慑决策。

23、整合核威慑的设计与生产运营。核心挑战：武器系统从设计到生产缓慢低效，阻碍现代化。解决方案：构建“核安全企业孪生”，协同优化设计与制造闭环，大幅缩短迭代周期。实施理由：利用NNSA对历史数据的安全访问、高性能计算能力及可靠AI系统。国家影响：加强国家安全，加速现代化项目按时按预算进行，为大规模产业提供可扩展能力。

24、保护核材料免受扩散威胁。核心挑战：全球民用核能需求增长使防扩散监控挑战加剧，数据流庞大复杂。解决方案：开发多模态基础模型，融合卫星、传感、开源数据，近实时监测扩散活动异常。实施理由：NNSA是唯一拥有聚合全球防扩散相关数据源所需的核燃料循环领域专业知识的组织。国家影响：加强美国威慑姿态，为决策者提供及时、可信的情报，加强全球防扩散合作。

25、在核安全企业中精简生产、消除繁文缛节并确保安全。核心挑战：高危设施监管流程缓慢分散，与现代化生产需求不匹配。解决方案：部署可审计、基于策略的AI，自动处理安全分析文档，生成风险感知工作计划。实施理由：通过透明、可审计的AI解决方案提供支持，将合规转化为战略优势。国家影响：显著惠及国家安全与更广泛的美国产业，加快组件交付，节省成本，减少浪费。

26、通过核和放射性特征归因加强威慑。核心挑战：核材料溯源是威慑关键，但目前取证分析存在瓶颈。解决方案：部署多模态取证AI，快速表征样品并推断其来源，支持设备重建，实现快速、可信归因。实施理由：利用NNSA独特的核试验档案、专业实验室与专家人员。国家影响：缩短从材料收集到归因的时间线，加速政策与响应决策，强化对潜在核威胁的威慑。 

（汤匀 李晨曦 黄茹 李宏 赵梦珂）