中心分享 | 如何使用AI工具辅助你的学术研究

从3月20日起，正式开启中心学术文章连载专栏，聚焦智慧文旅前沿实践与深度学术思考，定期分享优质原创内容。本篇为系列第七篇，文章聚焦生成式AI时代学术研究的工具赋能路径，分享AI辅助科研的实战心得，提出"Evolving大模型+垂类AI工具"的高效组合策略，系统梳理通用大模型的选择标准与主流产品优劣，详细推荐覆盖研究idea评估、文献综述、学术写作、图表设计、编程分析全流程的实用垂类工具及使用技巧，同时强调科研工作者保持独立思考的核心主体性，为广大研究生和科研人员高效利用AI工具赋能学术研究、规避技术误区提供可落地的实践参考，欢迎各位同学与科研同仁交流探讨。

" 这个画图好点 "

" 这个回答更学术一点 "

" 这个编程好厉害 "

ChatGPT（OpenAI）

目前生态最完善的选手，插件、联网搜索、文件上传、图片生成一应俱全，迭代节奏非常快，基本每隔几个月就有大版本更新。适合作为"什么都能干一点"的万金油主力。

Gemini（Google）

Google的看家产品，最大的优势在于超长上下文窗口和原生多模态能力，跟Google全家桶（Docs、Drive、Gmail）的深度打通也是独一份的。如果你的学术工作流重度依赖Google生态，它会非常顺手。

Claude（Anthropic）

这是我一直follow的大模型，也是我体验过多个产品后最推荐的一款。虽然对国人并不友好，但它是有智慧的。怎么形容呢？用它的感觉就像幼儿园举办宝宝爬行比赛，别的孩子还在用四肢移动，它突然站了起来。不是说其他大模型不好，而是Claude给人的感受是"它好像真的在思考"。尤其在学术写作、长文本理解和复杂逻辑推理方面，它输出的内容不像是在拼凑信息，更像是一个真正读懂了你问题的人在跟你对话。

DeepSeek（深度求索）

国产开源模型的代表，迭代速度极快，而且完全开源，使用成本远低于上面几个。对于白嫖党来说非常友好，中文场景下的表现也非常能打。假如有同学发表期刊的主力是C刊，DeepSeek绝对是你的最佳选择。

ps：同学们要使用的话可以任选其一，不必纠结该选哪个。毕竟怎么选都会有遗憾，重要的是珍惜眼前人。另外，建议同学们办张visa，在官方平台充值。尽管小红书上有众多换区便宜充值的渠道，但是每月140作为投资来看还是比较划算的。

ps：很多同学可能会担心，把idea输入AI系统会不会有泄露风险。坦白说，这个担忧是合理的——任何在线工具都存在数据安全的不确定性。

我的建议是：不要输入你最核心的、尚未公开的完整研究方案，而是用相对模糊或局部的描述来测试方向性。

当然，如果你的idea确实是诺奖级别的，那谨慎一点完全没毛病——到时候记得在获奖感言里感谢一下没有用AI检测的自己。

AMiner https://www.aminer.cn/

AMiner（aminer.cn）是清华大学计算机系唐杰教授团队开发的AI科研平台，收录了3.2亿篇学术论文、1.7亿件专利，覆盖40+学科。2025年新增"沉思"功能，基于GLM大模型支持跨学科深度推理，可自动生成文献综述或开题报告。基础功能免费，高级功能每日限次，年费会员200元可无限使用。支持中英文，论文可免费下载，还有微信小程序可订阅领域最新动态。对国内科研工作者来说非常友好。

ps：注意自己也要核查文献真实性，只是说相对靠谱，并不是绝对正确哦。

Scholar GPT

Scholar GPT是ChatGPT GPT Store中长期霸榜的学术研究应用，接入了Google Scholar、PubMed等数据库，覆盖2亿+篇学术文献。它能一句话精准检索论文、内置Python实现数据分析与可视化、自动匹配并格式化参考文献。基于Google Scholar的数据，大部分文献还是比较靠谱的。

EditGPT

免费浏览器插件，配合ChatGPT使用。润色后像Word修订模式一样用红色删除线和绿色高亮展示每处改动，可逐条接受或拒绝。解决了"AI改了但不知道改了哪里"的核心痛点，学术写作必装。

ps：其实当前很多大模型在语言润色方面的能力都是过关的，只是AI味重一点，需要自己再优化表达。另外，大家也不要纠结提示词的问题。市面上你能搜得到的教程中的提示词，几乎都可以。

EditGPT

Gemini伟大无需多言！具体用法大家可以去小红书搜索相关教程。

基础：豆包

假如只是做一些数据可视化或者数据清理，豆包完全适配，不需要有另外的考虑。

进阶：Google Colab + Gemini

还是要夸一下谷歌的生态的。Google的在线编程环境，自带免费GPU，不用本地配环境。现在已经内置Gemini AI助手，可以在notebook里直接用自然语言生成代码、解释报错、优化性能。适合需要跑深度学习或处理大数据集的场景，打开浏览器就能用。你甚至不用担心本地跑占内存等诸多问题，十分推荐小白或者新手用这套组合。

高阶：Cursor / Codex / Claude Code + VS Code

这部分属于"真正写项目"的级别了，适合有一定编程基础、需要搭建完整分析框架或开发研究工具的同学。Cursor是目前最火的AI编程编辑器，基于VS Code深度魔改，用自然语言描述需求就能生成、调试、重构代码，体验非常丝滑。OpenAI的Codex（已集成在ChatGPT和GitHub Copilot中）和Anthropic的Claude Code则是命令行级别的AI编程助手，可以直接在终端里让AI帮你完成整个项目的代码编写、测试和部署。

但需要提醒的是，这套方案比较吃资源：一方面 Cursor 和 Copilot 的免费额度有限，深度使用需要付费订阅（ Cursor 约$20/月，Copilot 学生可免费认证）；另一方面，项目级的编程对你的本地环境配置、代码理解能力都有一定要求——AI能帮你写代码，但你至少要能看懂它写了什么、能判断结果对不对。所以建议大家根据自己的实际需求量力而行，不必盲目追求高阶工具。前面的豆包或者 Colab 组合已经能覆盖大多数科研编程场景了。