余荔、朱政宇：“创世纪计划”能开启美国科研“新世纪”吗？

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导语：11月24日，美国总统特朗普签署行政令，正式启动名为“创世纪计划”（Genesis Mission）的国家级人工智能（AI）科研工程，誓言要在未来10年内将美国科研创新的生产力和全球影响力翻一番。这项计划被特朗普政府视为“自20世纪60年代末至70年代初阿波罗登月工程以来，对联邦科研资源最大规模的调动”。

按照行政令的部署，能源部将建设一个闭环式人工智能实验平台，整合17座国家实验室的超级计算集群、覆盖核物理到气候科学的联邦科研数据，以及未来的自动化机器人实验室，推动“AI科研”实现闭环。分析人士指出，“创世纪计划”的诞生既是对美国科研体系长期“高投入、低增速”困局的回应，也折射出在中国凭借算法优化和工程创新取得突破的背景下，美国在AI竞争上的紧迫感。

本文认为，“创世纪计划”的核心并非启动一个新项目，而是对联邦科研基础设施和权力结构进行的一次深度重组，通过建设统一的“美国科学与安全平台”，把分散在各联邦部门、国家实验室、高校与企业中的高性能算力、科研数据和自动化实验设施整合进一个“闭环AI实验平台”。这一国家有组织科研模式意在重塑美国科研范式，把科研引向服务国家安全与战略产业的任务型体系，借此在未来十至二十年的科学类人工智能竞争中构建兼具规模性与不可替代性的优势。

但文章同时也强调，这项计划在快速拉起美国 AI4S 科研闭环的同时，也呈现出资金来源、治理结构和科研评价三方面的明显约束。与此同时，人工智能安全监管“被弱化”的背景下，大规模算力扩张与风险治理之间也将面临新的不确定性。

本文作者

余荔

华南理工大学公共政策研究院（IPP）研究员

朱政宇

南开大学周恩来政府管理学院

前言

2025年11月24日，美国总统特朗普签署行政命令启动“创世纪计划”（Genesis Mission），将人工智能驱动的科学研究（Artificial Intelligence for Science，以下简称“AI4S”）议程提升至国家战略层级。

该计划在“星际之门”“人工智能行动计划”等前期重磅政策举措基础上，试图通过国家实验室的超算设施、联邦科学数据资源与企业算力网络的集中调度，构建覆盖数据获取、模型训练与实验自动化的科研平台，其目标是在材料、能源、生物技术与核科学等关键领域重塑科研流程，使人工智能成为高价值科学问题求解的核心工具，而非主要用于通用内容生成的商业技术。

该计划类比“曼哈顿计划”和“阿波罗计划”，它显示出，美国在当前全球科技竞争中正通过国家层面的有组织科研来推动人工智能变革科研范式、加速科学发现并重塑科研生态，其根本目的在于确保美国在科技、安全和能源等关键领域保持全球领先地位。

特朗普的“创世纪计划”是否能真正开启美国人工智能驱动的科学研究新世纪，仍需长期制度落实与科研产出效果加以检验，其关键不确定性在于能否在预算安排、跨州监管、数据治理与科研共同体适应性等制约条件下实现预期效果。

图源：美国白宫官网

一、“创世纪计划”：重构美国联邦科研模式？

特朗普此次发布的“创世纪计划”（Genesis Mission）行政命令，本质上是以美国能源部（Department of Energy, DOE）为枢纽，对联邦科研基础设施和权力结构进行的一次深度重组，而非简单启动一个新项目。

行政令要求以能源部为主导，建设统一的“美国科学与安全平台”（American Science and Security Platform, ASSP），将分散在各联邦部门、17个国家实验室以及高校、企业中的高性能算力、联邦科研数据和自动化实验设施纳入同一数字平台中，以形成覆盖数据、算力、实验体系的“闭环AI实验平台”。

能源部在11月24日的新闻稿中，将该平台描述为“有史以来最复杂、最强大的科学仪器”，并将任务聚焦于三个核心挑战：巩固美国能源主导地位（energy dominance）、推进发现科学（discovery science）和确保国家安全（national security）。

行政令与能源部公告在表述上高度一致，都将高性能算力、联邦科研数据资源和自动化实验体系界定为“创世纪计划”的三大基础支柱，通过人工智能系统将其耦合为一套国家级AI科研机器，用于训练科学基础模型，支撑机器人实验室与自动化科研流程，意在十年内“使美国科学和工程的生产力和影响力翻一番”，并大幅提高劳动力与科研体系的整体生产率。

美国能源部。图源：美联社

与以往偏重原则性宣示的行政令不同，“创世纪计划”对推进节奏、任务分工和优先方向作出了异常具体而紧凑的时间安排和任务化设计。

行政令要求：60天内提出不少于20项“国家优先科技挑战”，90天内完成跨部门协调并确定首批任务清单，120天内拿出跨机构数据汇聚方案，240天内摸清具备“自驱动实验室”能力的设施，270天内在至少一个平台上展示应对关键科技挑战的初步运行效果。

在科研组织方式上，计划以国家实验室为骨干，明确由橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）、阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）、劳伦斯利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）、劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）分别围绕材料与算力、自动化实验、国家安全与聚变、数据与算法等方向分工协作，开放中子源、加速器、聚变装置和基因组中心等产生的高价值数据，并利用超级计算机与专用云环境生成合成数据，优先服务先进制造业、生物技术、关键材料、核能（裂变与聚变）、量子信息科学以及半导体与微电子等六大战略领域。

白宫与能源部预计，通过在这一平台上训练面向蛋白质折叠、聚变等复杂系统的AI模型，并将其直接嵌入机器人实验室与自动化工作流，前沿科技模拟的运行速度有望提升“1万至10万倍”，许多原本需要数年才能完成的研究可能被压缩到数周乃至数天。

英伟达（NVIDIA）、Anthropic、甲骨文（Oracle）、戴尔（Dell）等企业已宣布将参与，并为其提供超级计算机与AI基础设施，这使“创世纪计划”不仅意味着联邦科研基础设施重构，也是以政–产–学协同方式打造美国国家AI科研生态的重要尝试。

包括伊利诺伊州阿贡国家实验室在内的国家实验室的超级计算机很可能将被用于“创世纪”任务。图源：阿贡国家实验室/Getty

“创世纪计划”在治理结构上体现出鲜明的国家有组织科研特征。行政令进一步强化了美国能源部和白宫科技政策办公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）的统筹和协调权，使联邦科研权力重心向国家安全与能源部门集中。

该计划赋予能源部在数据、算力和科研基础设施上的跨部门整合主导权，要求能源部长在短期内提交覆盖能源、先进制造、生物技术、半导体和关键材料等领域的“国家级科技挑战”清单；

同时明确由白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯（Michael Kratsios）担任总协调人，在联邦机构间统一规划“创世纪计划”，由能源部长克里斯·赖特（Chris Wright）负责具体落地执行。

与长期由国家科学基金会主导、以同行评审和学术社群为核心的分散式资助模式相比，这意味着美国科研议程的设定在更大程度上将围绕国家安全、产业竞争和地缘政治目标重新排列。美国联邦科研体系正在从以往的多中心、相对分散的安排，转向由能源部统筹的统一平台并承担多项国家任务的集中模式。

“创世纪计划”依托人工智能基础设施，把数据、算力和实验资源纳入同一治理框架，使美国联邦科研活动在组织方式和运行逻辑上出现新的集中化趋势，并有望成为美国调整科研体制的重要支点。

行政令和官方解读反复用到“与曼哈顿计划相当的紧迫性和雄心”“自阿波罗以来最大规模的科研资源动员”等表述，强调这是一个历史级的集中动员工程，而不是普通科研拨款项目。图源：路透社

从制度效应看，“创世纪计划”针对的是美国科研体系长期存在的投入增长与产出放缓之间的效率悖论，而非单纯扩大科研资源的名义规模。白宫官方文件承认，在科研经费多年持续增长的同时，新药批准数量下降、单位科研成果所需的人力投入上升，传统以“假设—实验—验证”为主链条的线性科研模式难以应对当前高度复杂的科学问题。

在此背景下，特朗普政府一方面持续削减传统联邦科研经费——美国国立卫生研究院（National Institutes of Health, NIH）和国家科学基金会（National Science Foundation, NSF）先后终止或冻结了超过三千八百项研究拨款，截至2025年11月，NIH约二千五百项拨款中约二十三亿美元未支出资金被冻结或终止，NSF超过一千三百项拨款中约有七亿美元的未支出资金被削减——另一方面却将“创世纪计划”定位为冷战以来规模最大的联邦科研资源调动。

这一强烈反差说明，特朗普政府并未选择全面扩大科研投入，而是在推进一场方向明确的资源再分配。经费的收缩集中发生在以首席研究员制度为核心的项目型资助体系上，即以课题负责人（Principal Investigator, PI）主导、周期长且分布分散的传统科研项目受到压缩。与此同时，资源被引导至能够依靠人工智能基础设施提升效率、并服务国家安全与战略产业目标的平台型与任务型科研模式。

二、“AI for Science”：美国的科技与地缘优势重塑？

特朗普政府一方面意图把人工智能塑造成新的经济增长叙事和政绩载体，另一方面需要回应美国科研效率长期下降引发的现实压力和政策层面的关切。

“创世纪计划”明确提出，要在十年内显著提升美国科研创新的生产率，把AI塑造为未来经济增长的核心引擎。此行政令的更深层动因还源于中美在人工智能领域愈发激烈的竞争，其中算力基础与科学模型研发成为主要焦点。

近年来，中国本土大模型在硬件条件受限的情况下仍取得显著进展，使美国政策界逐渐认识到，仅依赖对华高端芯片出口管制，难以确保长期技术优势，美国必须在新的技术方向上重新确立主动权。“创世纪计划”据此将重点从面向消费领域的大语言模型转向服务于物理、化学、能源与生物制造等方向的科学基础模型，意图依托美国在超级计算能力和高质量科研数据方面的长期积累，构建兼具规模性与不可替代性的“算力与数据”优势。

在这一架构下，美国国家实验室所掌握的高能物理、材料科学、气候观测、基因组等大型科研数据集具有高度稀缺性。在特朗普政府看来，只有拥有相近科研设施布局与长期数据积累的发达经济体，才有可能进入同一竞争层级；而这一差异将为美国在未来十至二十年的人工智能竞争中重新确立领先位置提供可利用的条件。

美国专利商标局近日发布了新的指导方针，概述了在人工智能的帮助下创造的发明何时可以获得专利。图源：路透社

“创世纪计划”在美国国内产生的影响主要体现在科研模式的工业化推进和科研资源配置方式的进一步集中。这项计划推动人工智能介入实验环节，通过建立高度自动化的闭环系统，提高药物研发、材料设计和聚变能研究的迭代速度，使科研活动更接近连续生产的模式。

与此同时，能源部及其国家实验室体系在科研资源管理中的地位进一步凸显，承担关键算力和核心数据的机构将获得更大的议程设置能力，依赖传统资助渠道的高校与研究人员在资源获取中的相对优势可能有所减弱。

“创世纪计划”的推进也伴随着能源与监管层面的新挑战。在国际能源机构（IEA）的最新预测中，全球数据中心的电力消耗将在2024年至2030年期间以年均约15%的速度增长，到2030年整体耗电量预计将达到约945太瓦时，这一规模接近中等发电国家的年度发电量。

IEA同时指出，届时数据中心用电将占全球电力消耗的近3%，主要增长动力来自人工智能相关算力需求的快速扩张。人工智能模型的扩展对电力系统形成额外压力，短期内电价和能源结构可能受到影响。与此同时，特朗普政府早前弱化人工智能安全监管，使科研系统在数据安全、模型可靠性和责任划分方面缺乏清晰框架。在这一背景下，大规模算力扩张与监管不足并存，科研体系在技术推进与风险治理之间面临新的不确定性。

图为2020-2030年全球数据中心电力消耗。全球数据中心耗电量在2020—2030年持续快速上升，其中加速服务器（主要用于AI计算）增长最快，成为整体能耗攀升的核心驱动力。图源：IEA

回溯时间轴，可以清晰看到特朗普政府的政策逻辑连贯性：

特朗普重返白宫后不久即通过行政命令废除拜登政府的多项AI安全监管政策，提出要消除美国AI领导地位的“障碍”；

随后发布“美国AI行动计划”，强调放松监管、加大基础设施投资、在国际竞争中保持领先，并通过“星际之门”计划提出五千亿美元级别的全国算力网络构想，同时推动对沙特的大规模芯片和技术出口，塑造以美国为核心的全球AI产业网络。

“创世纪计划”成为这一系列动作的集中升级版，通过将联邦科研资源打包为一个宏大的国家级计划，特朗普既向科技界释放“重视创新”的政治信号，也为国内经济和科技政策提供了一个可以反复强调的标志性工程。

2025年7月23日，星期三，美国总统特朗普在华盛顿特区安德鲁·W·梅隆礼堂举行的白宫人工智能峰会上发表讲话。图源：白宫官方照片

“创世纪计划”将在国际层面推动全球AI竞争从消费互联网领域转向围绕改造物质世界的AI4S博弈，并强化美国在资本、技术和联盟网络上的组合优势。

美国一方面通过对高端AI芯片的出口管制减缓竞争对手的算力扩张，另一方面借助与沙特等国家的资本合作，引导上万亿美元级资金流向本土芯片企业、云服务商和AI公司，把盟友资金与美国技术能力绑定在同一生态。

“创世纪计划”依托国家实验室体系和联邦科研数据构建的科学人工智能能力，将为美国相关产业生态提供通用基础模型和关键算法支撑，在已有优势基础上进一步扩大其在高端技术和产业链环节的领先幅度。

对于其他国家而言，这意味着科研体系可能面临新的分化：一部分国家被卷入以美国为中心的科学AI基础设施网络，更多国家则在算力、数据和人才三方面被锁定在产业链低端。

由此可见，“创世纪计划”在政策表述上强调加速科学发现，而在实际效果上则指向对未来科技竞争格局的重新塑形，通过确立谁能够获得高端算力和关键科研数据，间接界定了哪些国家和机构有能力参与下一轮由人工智能推动的物质世界改造进程。

三、AI4S发展的约束与展望

“人工智能驱动的科学研究”（AI4S）被视为继实验范式、理论范式、计算范式和数据范式之后的第五科学范式，其核心在于将人工智能深度嵌入科学研究的全过程，通过智能算法、大数据分析、大模型与自动化推理改写知识生产的逻辑基础。

AI4S不仅提供更高效的科研工具，也意味着科学认知方式的重构，它推动科研从传统的线性流程迈向非线性与并行化的发现模式，以智能化、自动化、跨学科融合与人机协同为基本特征，其本质上它是一种知识生产体系的重塑，体现为人工智能与科学研究的双向赋能。

随着这种范式加速成熟，大学作为传统知识生产中心的地位将受到深刻冲击，变化并不止于计算能力的提升或数据处理效率的改善，而是一场关于知识如何被发现、验证与确立的根本性变革。

据此，“创世纪计划”可被理解为特朗普政府以国家有组织科研推进AI4S并尝试构建科研闭环的旗舰工程。美国国家核安全管理局局长布兰登·威廉姆斯（Brandon Williams）表示，“创世纪计划”将“体现美国最杰出的创造力，将科学和创新转化为安全”。

然而，这一模式在快速拉起美国AI4S科研闭环的同时，暴露出资金来源、治理结构和科研评价三方面的明显约束。

首先，“创世纪计划”在行政命令层面并未匹配同等规模的新增预算，美国能源部需要在既有拨款框架内调剂资源，还要依赖英伟达（NVIDIA）、超微半导体（AMD）、惠普企业（HPE）以及云服务商的投资协作，这种强依赖公私合营的设计会放大利益博弈，也给长期、基础性课题带来不确定性。

美国联邦政府与州之间缺乏一致预期，进一步削弱计划的执行基础。特朗普政府倡导轻监管，部分州则倾向加强人工智能与算力基础设施的审查。此前“星际之门”计划和“人工智能行动计划”在地方层面就遭遇环保抗议、电力负荷不足和审批程序受阻。路透社披露白宫一度考虑以行政手段限制州级监管，但因阻力过大而暂缓。“创世纪计划”在全国范围内铺开，仍取决于能否解决地方能源能力不足、基础设施承载力有限和地方监管倾向分化等问题。

科研范式自身也存在难以回避的挑战。国家实验室被要求开放数据和共享算力，但实验数据格式不统一、质量差异大，难以快速整合成可直接训练科学基础模型的高质量语料。科研智能体的引入使科研资源更容易向可标准化、可量化的课题集中，而原创性强、周期长、目标不明确的探索性研究可能被边缘化。

总部位于伦敦的人工智能安全非营利组织ControlAI创始人安德烈亚·米奥蒂（Andrea Miotti）指出，“创世纪计划”若能真正赋能一线科研人员，在材料、能源、生物等前沿方向取得可验证成果，则具备成功条件；如果主要作用是为大型科技公司开发高算力模型提供公共资源支持，则可能强化产业风险并削弱科研体系的独立性。

计划的外部环境同样存在动荡因素。技术路径和应用前景在业内争议明显，关于人工智能泡沫的讨论影响资本投入节奏，科研市场开始转向谨慎。“创世纪计划”释放了特朗普政府长期押注人工智能的信号，强化科研和工业应用的重要性，但无法单靠政策指令稳定市场预期。美国以民营企业为主体的数据生态对知识产权和商业机密依赖程度高，联邦推动数据整合与成果共享，仍需面对数据安全、发明权归属等尚未厘清的法律问题。

美国基础设施的承载能力也难以在短期内匹配数据中心扩张需求，大规模算力建设对当地电网、水资源和能源成本的影响尚未得到有效化解。算力迭代速度过快也可能造成资产折旧和资源错配，使平台建设的长期成本进一步增加。这意味着“创世纪计划”在呈现国家组织模式下推进AI4S的可行路径的同时，也不断显示出国家主导型科研体系所面临的现实约束，为后续理解其成效与局限提供了必要的参照背景。

欧盟的“人工智能大陆行动计划”（AI Continent Action Plan）以及该行动计划的后续配套举措和具体执行步骤“应用人工智能战略”（Apply AI Strategy）和“科学人工智能战略”（AI in Science Strategy），构成另一种AI4S道路：不以单一国家工程为抓手，而是通过制度设计、科研网络和算力支持，缓慢塑造一个“AI大陆”。

欧盟一方面意图通过应用AI战略推动医疗、能源、交通、农业、公共部门等十一类关键行业形成“AI优先”的问题求解范式，配套行业旗舰项目、数字创新中心改造、中小企业扶持和AI技能学院培养复合型人才；另一方面设想通过科学AI战略设立欧洲科学人工智能资源中心RAISE（Resource for AI Science in Europe），把分散在各成员国的算力、数据、人才和经费汇聚为虚拟研究机构，在“地平线欧洲”（Horizon Europe）框架下，为科研AI工厂投入约六亿欧元算力投资，试图把RAISE打造为类似“AI版CERN（即欧洲核子研究中心）”的长期科研基础设施。

这一路径以科研卓越与可信赖人工智能为基本原则，将伦理要求、透明性标准及《人工智能法案》所确立的监管框架纳入科研流程，通过年度科学AI峰会、AI观察机制以及成员国间的协调平台，推动科研机构、初创企业与公共部门围绕数据空间和欧洲开放科学云建立稳定的跨国合作体系。

由惠普企业公司旗下子公司参与设计的Aurora超级计算机本月在伊利诺伊州莱蒙特（芝加哥郊外）的阿贡国家实验室亮相。图源：纽约时报

日本近期通过文部科学省（MEXT）与日本科学技术振兴机构（JST）联合发布的《AI for Science·概念与方向性》报告，系统提出以人工智能推动科研模式革新的国家战略蓝图。

报告将当前人工智能的发展划分为基础原理的进步、可信赖AI的建设以及以AI4S为代表的科研转型三大趋势，强调AI正在从科研辅助工具演化为能够自主推进研究流程的主体。日本将AI4S分为支持型与自主型两类，前者围绕学术调查、科学发现和同行评审等环节展开，后者则能够在物理、生物、医药、化学和材料等领域自动执行从假设生成到实验验证的完整科研循环，具备推动科研体系发生颠覆性变化的潜力。

报告提出“AI4S的三重循环”模型，将AI嵌入科学推理、学科内部仿真迭代和科研评估、出版、政策制定等社会层面的系统运作中，并把人才培养视为战略实施的核心，通过构建AIP中心协作网络、强化博士与青年科研人才支持、推动高校课程改革、建设产学合作再教育体系以及布局半导体与统计人才计划，形成覆盖教育、科研与产业的复合人才体系。

日本政策界认为，AI4S的核心目标在于以人工智能重塑知识创造流程，通过实验自动化、数据整合与智能决策，形成“人机共进”的科研生态，推动日本迈向以AI为核心动力的科研新阶段，并建设成为全球最有利于发展与应用人工智能的国家。

图用“AI有多自主”和“AI能否跨领域通用”两个维度，展示了科研AI从实验室自动化、物理实验AI、自主实验室一路发展到具备科学家能力的AI，再走向未来的通用人工智能与超人工智能的整体演进路径。图源：日本科学技术振兴机构（JST）

由此可见，在新一轮AI4S国际竞争中，美国“创世纪计划”意图在大致十年时间框架内，通过国家级平台把算力、数据资源和实验基础设施整合进相对封闭的科研循环体系，而欧盟和日本则更强调在更长周期内完善人才培养、数据治理和跨国科研合作等制度性条件，将科学基础模型建设为嵌入既有科研体系的通用科研基础设施，而不是某一单一国家工程的中心项目。

以科研生态为中心的AI4S设计在减少政治摇摆和资本短期化影响方面具有一定优势，但同样面临算力、执行能力和激励强度的现实限制。尽管欧盟的“欧洲人工智能科学资源中心／资源库”（Resource for AI Science in Europe,RAISE) 进入试点阶段、日本文部科学省主导的AI4S框架也在推进相关布局，但在经费规模、算力基础与科研设施集成度上，仍难以与美国依托“创世纪计划”整合国家实验室体系与企业资本的模式相匹敌。

欧盟内部科研体制、数据政策和产业结构差异显著，统一的科学AI战略在落地过程中不可避免出现节奏不一致的问题，严格的合规要求也可能压缩中小科研团队探索前沿AI4S方向的空间。

日本虽然提出支持型与自主型并行的AI4S路线图，但其科研体系长期以精细分工、机构独立性高和预算分散为特征，在应对大模型训练、科研数据整合和自主实验体系建设等方面仍受到算力规模不足、人才投入有限和机构协作成本较高的制约。

对其他国家而言，美国、欧盟和日本的AI4S实践共同呈现出一个清晰信号：依托数据整合和科学基础底座构建智能科研设施和闭环已成为各国科技竞争的新前沿，但真正决定成败的，不是口号中的“新曼哈顿计划”或“AI新大陆”，而是能否在长期稳定的投入下，把国家任务、科研自由和开放合作之间的关系处理好，让AI在具体学科中产生不可替代的原创发现，而不是停留在堆砌算力规模、模型参数和平台数量的数字游戏。

*本文系国家社科基金一般项目：大科学时代研究型大学“有组织科研”模式创新与绩效评估研究（BFA230094）的阶段性成果

*参考文献：

https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/05/chinas-ai-models-are-closing-the-gap-but-americas-real.html

https://perryworldhouse.upenn.edu/news-and-insight/u-s-china-ai-cooperation-under-trump-2-0/

https://www.atlanticcouncil.org/content-series/inflection-points/its-time-to-reckon-with-the-geopolitics-of-artificial-intelligence/

https://www.sciencenews.org/article/nih-nsf-cuts-2025-data

https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai

https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2025/11/fact-sheet-president-donald-j-trump-unveils-the-genesis-missionto-accelerate-ai-for-scientific-discovery/

https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/

https://www.ans.org/news/article-7583/white-house-to-consolidate-data-and-research-under-aidriven-genesis-mission/

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03890-z

https://www.techpolicy.press/trump-executive-order-launches-ai-genesis-mission/

https://www.presidency.ucsb.edu/documents/white-house-press-release-president-trump-launches-the-genesis-mission-accelerate-ai-for

https://www.nytimes.com/2025/11/24/us/politics/trump-ai-executive-order.html

https://www.bitget.com/amp/news/detail/12560605080731

https://sciencebusiness.net/news/international-news/new-us-plan-ai-science-could-change-how-research-done-better-or-worse

https://mp.weixin.qq.com/s/L9tq1HtJJbN3S3FT_85n-w

https://mp.weixin.qq.com/s/ed0HU-Vq1lAs16d39d84_w?scene=1&click_id=304

https://mp.weixin.qq.com/s/l3fbzOnNWao5ov4snjtkrA

https://mp.weixin.qq.com/s/a3lnrgr-HboxSQHc1vEQDQ

https://www.energy.gov/articles/energy-department-launches-genesis-mission-transform-american-science-and-innovation

*本文作者：余荔 华南理工大学公共政策研究院 研究员

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朱政宇 南开大学周恩来政府管理学院

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审校｜刘 深

排版｜周浩锴

终审｜刘金程

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