玻爾：面向科研人員的 AI 科研平台

玻爾是面向全球科研人員的 AI 科研平台，由北京深勢科技開發。它把自研科研大模型、1.6 億以上學術文獻、跨學科知識庫、前沿實驗能力與算力資源整合在同一個工作環境中，讓文獻挖掘、實驗設計與成果轉化不再是彼此割裂的環節。與只做關鍵詞匹配的檢索工具不同，玻爾會先理解研究問題本身，再給出可用的文獻線索與研究方向。

主要功能

• 精準意圖辨識：以完整研究問題檢索，例如「量子計算在藥物研發中的應用」，系統會圍繞核心意圖組織結果，而不是只按字面詞命中。
• 多模態輸入：支援圖片、分子結構等混合輸入；上傳一張化學結構圖，就能找回相關文獻與研究。
• 跨學科知識庫匹配：跨學科知識庫把不同領域的內容關聯起來，做生物醫學研究時可同時看到化學、物理方向的線索，協助發現學科交叉點。
• 每日更新與個人化推薦：持續追蹤全球新成果，並依研究画像推送相關文獻。
• 文獻訂閱：按文獻、作者、期刊等維度訂閱，有新進展即可收到提醒。
• 知識管理：統一管理論文、筆記與對話，AI 可對多篇文獻做重點提取與整合，把分散的方法描述彙整到一處。
• 科研輔助：結合實驗能力與算力資源，協助設計實驗方案、進行模擬預估，降低試錯成本。
• 成果轉化支援：從成果挖掘延伸到轉化環節，提供技術轉化的市場分析與合作機會線索。
• 科研資源整合：彙集科研應用、課程與競賽資訊，涵蓋不同階段的需求。
• 全球科研者交流：提供分享經驗、討論問題的空間，也可以組織線上研討。

使用步驟

1. 註冊並登入，先補齊研究画像：學科方向、關鍵詞、關注的期刊與作者。画像越具體，後續推薦越貼近實際課題。
2. 用一句完整的研究問題發起檢索；若問題涉及結構或影像，直接上傳圖片或分子結構作為輸入。
3. 在結果列表中篩選高相關文獻，加入訂閱或知識庫；需要橫向比較時，讓 AI 提取多篇文獻的方法與結論。
4. 進入實驗設計環節，先用模擬能力估算方案可行性與關鍵參數，再決定是否投入真實實驗。
5. 回到首頁查看每日更新與推薦，把新線索補進專案筆記，形成可持續追蹤的研究檔案。

適用場景

• 選題與綜述調研：快速判斷一個方向的研究密度、主要團隊與代表性工作。
• 跨學科選題：在相鄰學科中尋找可移轉的方法與尚未解決的問題。
• 實驗方案預評估：動手之前用模擬篩掉明顯不可行的參數組合。
• 課題組知識沉澱：把成員讀過的文獻、筆記與討論集中管理。
• 技術轉化調研：了解某項成果的應用邊界與潛在合作方向。

限制與注意事項

• 平台提供的是研究輔助，模擬與推薦結果不能取代真實實驗驗證，關鍵結論仍需回到實驗資料。
• 檢索與推薦品質取決於研究画像的完整度；画像過窄時容易漏掉跨領域線索。
• 文獻涵蓋範圍以平台實際接入的資料來源為準，部分付費牆內文獻或未公開成果可能檢索不到。
• 模擬、算力與進階功能通常受配額、機構權限與合規要求限制，具體以平台內說明為準。
• AI 生成的摘要與整合結果可能存在偏差，正式引用前應回到原文核對。

常見問題

玻爾適合哪些人使用？

適合需要長期追蹤文獻的科研人員，包括研究生、課題組負責人與企業研發人員。日常讀文獻、寫綜述、找跨學科方法，或為實驗方案做前期篩選，都可以在這裡完成。

和一般學術搜尋引擎有什麼不同？

一般檢索主要按關鍵詞命中，玻爾先辨識研究意圖，再進行跨學科匹配，並把訂閱、知識管理與實驗模擬放在同一處。它更像研究工作台，而不只是一個搜尋框。

可以直接把模擬結果當成實驗結論嗎？

不行。模擬用於在投入實驗前縮小範圍、預估趨勢，結論仍需真實實驗與資料支撐。