在科研工作逐渐数据化与智能化的过程中，研究人员面临的核心挑战不再只是“找到文献”，而是如何在海量论文、实验数据与跨学科信息中快速定位关键知识，并将其转化为可用的研究路径。传统学术搜索工具往往停留在关键词检索层面，难以支持复杂科研流程的连续处理。玻尔（Bohrium）正是在这一背景下构建的AI科研平台，它将文献检索、数据分析、实验辅助与知识管理整合在统一环境中，使科研流程从“分段操作”走向“协同一体化”。
玻尔是什么？
玻尔（Bohrium）是由深势科技与北京科学智能研究院（AISI）联合推出的AI科研平台，面向科研人员提供覆盖文献阅读、数据计算、实验分析与跨学科协同的综合能力。其核心是“科学导航（Science Navigator）”，通过AI理解科研问题意图，将多模态科研信息进行结构化匹配与推荐，从而提升文献筛选与研究决策效率，使科研过程更连贯与系统化。
核心功能
玻尔围绕科研全流程构建能力体系，从信息获取到知识沉淀，再到实验辅助形成闭环。
- 科学导航——基于AI解析研究问题，快速匹配相关文献与科研成果
- 多模态学术搜索——支持文本、图表与结构化科研数据联合检索
- 知识库管理——整合论文、专利与笔记，实现结构化科研资产管理
- 文献引用与导出——支持批量保存与RIS格式导出，便于文献工具使用
- 科研应用商店——提供200+科研工具覆盖分析、绘图与实验辅助
- 个性化推荐系统——根据研究方向推荐相关论文与学者资源
- AI文献精读——自动提取论文重点并生成结构化阅读笔记
- 多端同步访问——支持网页与移动端数据同步与持续使用
使用场景
玻尔适用于以科研为核心的高信息密度任务，尤其在跨学科研究与文献处理过程中应用频率较高。
用户/角色｜场景描述｜推荐指数
高校科研人员｜文献调研与研究方向分析｜★★★★★
研究生群体｜论文阅读与科研写作辅助｜★★★★★
实验室团队｜实验数据整理与方案优化｜★★★★☆
跨学科研究者｜多领域信息整合与对比分析｜★★★★☆
科研机构｜科研资产管理与协作研究｜★★★★★
操作指南
玻尔的使用流程围绕“搜索—分析—保存—应用”展开，适合科研工作习惯。
- 访问平台入口并进入首页搜索界面
- 注册或使用高校账号进行登录（支持CARSI接入）
- 在「科学导航」输入研究问题或关键词
- 选择AI模型以优化检索结果
- 浏览系统生成的文献与科研成果
- 点击「保存」将文献加入知识库
- 使用AI精读功能生成结构化笔记
- 在科研应用商店选择工具辅助数据分析或绘图
- 导出引用信息用于论文写作或文献管理
官方网站入口：玻尔（Bohrium）
支持平台
玻尔支持多端访问，包括Web端、移动端与桌面端应用，用户可以在不同设备间同步科研数据与知识库内容。同时支持高校校园网身份登录体系，使科研人员能够在机构网络环境中直接访问资源，实现跨场景连续科研操作体验。
产品定价
玻尔面向个人科研用户与机构用户提供不同使用模式，基础功能可通过注册账号使用。部分高级科研工具、计算资源与机构级服务可能以科研加速计划或教育合作形式提供，面向高校与科研单位开放扩展能力。
常见问题
Q1：玻尔是否适合非科研用户使用？
玻尔主要面向科研与学术场景设计，普通信息检索需求可能不属于核心使用范围。
Q2：是否支持中文与英文文献？
支持多语言学术内容检索，可覆盖中英文科研文献与数据资源。
Q3：知识库数据是否可以导出？
支持文献引用导出与格式转换，可用于主流文献管理工具。
总裁说
玻尔更像一个“科研流程整合平台”，它不仅解决文献检索问题，还将知识管理、数据分析与实验辅助纳入同一系统，使科研活动不再依赖多个分散工具。对于需要持续进行论文阅读、跨学科研究或数据分析的用户，它能够显著减少信息处理时间。但对于轻量信息查询用户，其功能体系可能显得偏专业与复杂。整体来看，它更适合深度科研与系统性研究工作使用。
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