战略定位与核心目标 - 美国能源部将人工智能从国家实验室的零散科学应用提升为关乎国家安全、科学发现和能源主导地位的系统性企业级能力[1] - 战略核心任务是将AI转变为整个能源部系统化、可规模化的核心驱动力，承认若无AI全面渗透其核心使命将难以为继[1] - 战略规划六大支柱包括AI基础设施、数据、劳动力、研发、治理与风险管理以及资源规划，旨在重塑美国核心能力版图[1] 国家安全应用 - 战略优先聚焦"高后果系统"，核心任务是确保美国保持核威慑力量最前沿，由国家核安全局执行[2] - 开发部署AI能力以加速核武库管理任务，利用AI进行高精度模拟、预测性维护和数字孪生确保核武库可靠性[2] - 开发多模态基础模型用于核不扩散，并评估外部专有模型带来的核风险，建立"红队"能力评估AI被恶意使用的风险[3] - 突破性应用生成式AI于高后果系统工程设计，加速核事业领域的设计迭代并提升可靠性[3] - 开发基于大语言模型的工具用于情报和反情报分析，提高成品情报的及时性、准确性和影响力[3] - 建立AI保障测试平台，严格测试AI模型漏洞、对抗性稳健性及对关键能源应用的适用性[4] 算力与数据基础设施 - 能源部拥有全球最强大科研计算资源，运行全球最快三台百亿亿级超级计算机作为AI模型引擎[5] - 面临数据竖井、使用限制和遗留基础设施挑战，数据集作为关键国家资产分散在17个国家实验室[7] - 提出构建"美国科学云"宏大解决方案，连接政府、学术界和私营部门促进跨学科科研数据共享[7] - 战略目标包括建立强大数据管理框架、加强数据治理、提高数据可访问性以及动员整个能源部体系科学数据[11] - 扩大对自主实验室和AI引导设计工作流的投资，实现科学发现自动化加速材料发现和生物技术创新[7] 能源主导应用 - AI全面渗透能源生产、分配和监管环节，提高反应堆自主运行能力并降低核能运营维护成本[12] - GEMINA计划专注于为先进核反应堆开发数字孪生技术，利用AI进行先进控制和预测性维护[12] - 应用AI/ML技术于聚变等离子体控制和预测，加速聚变能源探索[12] - 使用物理信息机器学习控制电网，减少计算负荷并快速完成复杂应急评估[12] - 先进基础设施完整性模型用于评估天然气管道、海上平台等关键能源基础设施完整性[12] - PermitAI工具利用AI简化能源基础设施审批，将环境审查时间从数周缩短至几小时[12] 治理与实施保障 - 实施比例化AI治理框架，根据应用风险分级管理，低风险工具敏捷创新而高风险应用接受强力审查[9][12] - AI治理由首席信息官办公室、关键和新兴技术办公室及首席人工智能官共同领导，设立AI治理委员会协调[12] - 重点通过交叉培训培养AI就绪劳动力，建立早期职业AI人才管道并加强实验室与学术课程合作[9] - 改革资源跟踪和采购流程，建立明确加急采购程序、预先批准供应商名单和一揽子使用授权以加快实施速度[9]