美国能源部“创世纪计划”把AI做成协作与基础设施工程。本文拆解其方法论，并给出电商与新零售可复制的AI落地路径。
AI公私协作加速科学发现：电商与新零售如何复制「创世纪计划」
2025-12-19，美国能源部宣布与24家机构达成合作协议，共同推进「创世纪计划（Genesis Mission）」。名单里既有Google、NVIDIA、OpenAI、Anthropic，也有云厂商、系统集成商和数据竞赛平台。很多人把它当作“科研圈的大新闻”，但我更愿意把它看成一份可迁移的产业打法：当政府部门把“需求侧场景”与“供给侧能力”打通，AI落地会从零散试点变成可复制的工程能力。
这对电商与新零售很现实。你可能不需要国家实验室，但你一定有：不断变化的需求、复杂的供应链、越来越贵的流量，以及永远做不完的运营细节。科研自动化的底层逻辑，与零售自动化几乎同构：自动生成假设 → 自动设计实验/策略 → 仿真与评估 → 上线与反馈闭环。
本文属于“人工智能在科研与创新平台”系列。我们不止复述新闻，而是拆解它背后的方法论，并给出电商/新零售可以照着做的落地清单。
「创世纪计划」真正新在哪里：把AI从工具变成国家级生产线
**答案是：它把AI能力供给、算力基础设施、科研工作流和组织协作，绑成一个可扩展的系统。**过去AI在科研里常是“单点模型”——某个课题组做一个模型、发一篇论文。现在的方向更像“平台化生产”：统一入口、统一权限、统一算力、统一评测，再叠加智能体把工作流串起来。
从已公开的信息看，这个计划有三层含义：
- 协作规模被明确化：24家机构覆盖芯片（AMD、Intel、NVIDIA）、云与平台（AWS、Microsoft、Oracle、Google）、模型公司（OpenAI、Anthropic、xAI）以及工程交付与数据组织方（Accenture、Palantir等）。这不是“请几家来做demo”，而是要形成供给生态。
- 目标从“建模型”转向“提生产力”：白宫科技政策办公室提到自动化实验设计、加速仿真、构建预测模型。关键词是“自动化”和“加速”，这意味着评判标准更偏向周期缩短与成功率提升。
- 基础设施优先：强调建设可扩展的国家级基础设施。换句话说，先把“能稳定跑起来”解决，再谈“跑得多聪明”。这点很多企业恰好做反了：模型很炫，数据与权限一团糟。
对电商人而言，这个新闻的价值在于：AI落地不是选一个大模型就结束，而是要把数据、算力、工具链、评测与组织机制做成“流水线”。
从AlphaGenome到WeatherNext：复杂系统预测能力，正是零售的“硬通货”
答案是：科学AI展示的“复杂系统预测”能力，可以直接映射到销量预测、补货调拨、动态定价与仓配仿真。
Google DeepMind提到为国家实验室提供基于Gemini的多智能体科研协作系统，并计划扩展三类工具：编程智能体、基因组解读模型、前沿天气模型。看似离零售很远，但它们共同点非常明确：
- 变量多、噪声大、因果不清晰（天气系统、基因调控网络、材料结构），却仍要做可用的预测与决策；
- 需要把“知识”与“计算”合并：不只是统计拟合，而是让模型能读文献、读实验记录、读仪器数据，再去提出下一步行动；
- 闭环迭代快：预测—验证—再预测，周期越短价值越大。
把它换成电商语言：
- WeatherNext → 节假日+天气+区域事件驱动的需求波动建模（羽绒服、热饮、感冒药、露营用品的波动你太熟了）；
- AlphaEvolve（编程智能体）→ 自动生成数据处理脚本、埋点校验、SQL与特征工程，减少“人等数”；
- 多智能体科研助手 → 把“运营分析师+投放+定价+供应链计划”变成一个协作系统：自动出假设、自动拉数验证、自动生成策略草案并在沙盒里仿真。
我见过不少零售企业的AI项目失败，并不是模型不行，而是预测结果无法进入决策链路：计划系统不认、采购不信、仓配没权限调整。科学AI走向“工作流”正好提醒我们：预测只是起点，关键是把预测变成可执行的动作。
公私合作给企业的启发：AI落地要“标准化接口 + 安全边界”
答案是：要想让多方协作不失控，必须把数据与工具的调用方式标准化，同时把权限、审计和安全边界前置。
从合作方披露的方向看，Anthropic提到给研究人员提供模型访问、工程支持，并可定制：面向优先级挑战的智能体、连接科研仪器与工具的“模型上下文协议服务器”、以及面向特定工作流的技能模块。这类表述对企业很有借鉴意义：
1）把“模型能力”变成“可组合的模块”
企业常见误区是：买了大模型API，就想解决所有问题。更稳的做法是把能力拆成模块：
- 检索与知识库（商品、供应商、活动、规则、合同、SOP）
- 工具调用（下单、改价、建活动、查库存、调拨、发券）
- 评测与回滚（离线评测、灰度、AB、异常检测）
模块化的好处是：不同部门可以共享底座，但不共享“混乱的流程”。
2）先立“安全边界”，再谈“自动化程度”
国家实验室做AI，最怕的是权限与数据泄露。电商也一样：价格策略、会员数据、供应链成本、投放人群，都是高敏感信息。
我建议企业至少设三道闸：
- 数据分级：哪些能进RAG知识库，哪些只能在内网、哪些必须脱敏/聚合；
- 权限最小化：智能体只能做“建议”，还是能“执行”？能执行就必须绑定审批与审计；
- 可追溯：每次工具调用、每次生成的策略、每次改价或改库存，都要能追溯到“谁批准、模型基于什么证据”。
3）用“标准接口”治理跨团队协作
科研里强调把模型接到仪器、仿真平台、数据系统。企业里对应的就是ERP、WMS、OMS、CRM、广告平台、BI。
真正能规模化的不是某个智能体，而是：
- 统一的工具调用层（API网关/函数调用清单）
- 统一的业务对象（商品、门店、仓、会员、活动）
- 统一的指标口径（GMV、毛利、履约成本、缺货率、退货率）
没有这些，“AI助手”只会变成另一个聊天窗口。
把科研工作流搬到零售：一套可执行的“AI实验流水线”
答案是：用科研的方法做经营——用假设驱动、仿真评估和快速迭代，让AI成为增长与降本的生产系统。
下面是一套我更推荐的落地路径（适用于电商平台品牌方、零售连锁、仓配一体化企业）：
第一步：选一个“闭环场景”，别从大而全开始
优先选择满足三条件的场景：
- 决策频率高（每天/每周都有动作）
- 可量化（能算ROI、能看误差）
- 可回滚（灰度失败能止损）
典型场景：
- 需求预测与补货（缺货率、周转天数）
- 动态定价（毛利率、转化率、价格一致性）
- 智能客服与售后分流（首响时长、人工占比、退货率）
第二步：把“假设—验证—上线”写成模板
科研自动化的核心是把实验流程标准化。零售同理。
- 假设模板：如果对【人群/区域/渠道】执行【策略】，则【指标】在【时间窗】提升【目标值】
- 验证模板：离线回测 + 沙盒仿真（库存约束、履约成本、价格限制）
- 上线模板：灰度比例、监控阈值、回滚条件
你会发现，AI最擅长的是“把模板填满”：自动拉数、自动写方案、自动生成监控。
第三步：用智能体做“协作”，而不是做“替代”
创世纪计划强调多智能体协作系统。放在企业里，我更支持“人做裁判，AI做助理团”。
一个实用的组合是：
- 分析智能体：自动发现异常与机会（比如华东某品类缺货风险上升）
- 策略智能体：给出三套可执行策略，并解释成本与风险
- 执行智能体：生成工单/配置草案，提交审批
- 审计智能体：检查策略是否触碰红线（价格法、平台规则、品牌协议）
这套协作模式能显著减少“部门扯皮”：因为每一步都有证据、有记录。
2026年前后会发生什么？零售AI的分水岭不在模型，而在“基础设施化”
答案是：当AI从“项目制”变成“平台能力”，企业会出现肉眼可见的效率差距。
2025年末到2026年初是个关键窗口：一方面，大模型能力持续增强；另一方面，企业开始更在乎投入产出与合规。创世纪计划这种国家级协作提醒我们：真正决定上限的，是把AI嵌入基础设施与工作流的能力。
对电商与新零售团队，我给三个明确建议：
- 先把数据口径与权限打通：宁愿晚一点上线“炫技功能”，也别让模型在脏数据上自嗨。
- 把预测接到决策链路：预测不进入采购、定价、仓配，就永远停留在PPT。
- 建立可量化的评测体系：离线指标（MAPE、AUC）只是参考，真正要盯的是缺货率、履约成本、毛利与复购。
我一直相信一句话：**AI不替代努力的人，它替代的是没有流程的组织。**当科研界都在用AI做“实验流水线”，零售更没有理由继续靠手工表格跑业务。
你所在的团队，最适合从哪个闭环场景开始把AI“平台化”？是预测补货、定价，还是客服与售后？