AI赋能科研:从论文写作到Agent开发|中国科学院人才交流开发中心主办

AI FOR SCIENCE

把重复工作交给工具，把完整精力留给真正有价值的科学问题。

“十五五”规划明确提出深化“人工智能＋”行动，AI正在改变科研工作的方式。

但对不少科研工作者来说，真正把AI用进日常工作并不容易：大模型用过不少，却缺少系统的方法；提示词反复调整，结果仍不稳定；担心AI生成虚假文献，不敢直接采用；想搭建专属科研智能体，又不知道从哪里入手。文献检索、论文写作、基金申报、科研绘图和数据处理，依然占用大量时间。

针对这些实际问题，中国科学院人才交流开发中心将举办“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班，由中国科学院软件研究所专家授课，帮助参训人员将AI工具真正应用到科研工作中。

本文看点

本次研修班由中国科学院人才交流开发中心主办。该中心于1992年经中央编办批准设立，是中国科学院直属全民所有制事业法人单位，具有三十余年科技人才培训经验。

课程师资主要来自中国科学院相关研究所及重点高校，长期从事AI for Science及相关领域研究与实践。课程内容贴近科研院所、高校和企事业单位的实际需求，完成培训后可获得结业证书。

本次课程强调实际应用，采用理论讲解、现场操作和案例拆解相结合的方式。课程内容按照“大模型基础—科研通用流程—科研绘图与数据可视化—本地私有知识库—科研智能体开发”逐步展开。

AI大模型基础入门

本部分帮助初学者建立必要的基础认知，重点解决模型不会选、提示词不会写等问题。

通用科研全流程AI工具

围绕科研人员日常高频任务，课程将演示如何把AI用于文献、论文、课题申报、实验设计、代码编程和成果汇报。

科研绘图与数据可视化

科研绘图部分将讲解标准化绘图提示词，以及项目框架图、技术机制图、流程图、时序图和甘特图的生成与修改方法，帮助参训人员减少反复改图的时间，并提升图件的规范性。

数据可视化部分覆盖原始数据清洗、建模分析，以及折线图、柱状图等常用实验图表的生成，完整演示从实验数据到可视化图表的处理流程。

本地私有知识库搭建

针对涉密文献、实验数据和内部资料的安全需求，课程将介绍低成本本地AI部署方案。通过本地化部署，科研资料可以在可控环境中存储和使用，降低敏感信息外泄风险。

科研智能体Agent开发实战

在前述内容的基础上，本部分进一步讲解自动化科研工作流和专属科研AI助手的搭建方法。

线下参训的食宿统一安排，费用自理。培训采用线下现场授课与线上同步直播相结合的形式，全程提供不限时回放。

扫描报名二维码并填写个人信息，会务组将在收到信息后联系报名人员并发送报到通知。

科研真正需要投入时间的，是提出问题、设计实验、分析结果和形成判断。文献筛查、代码调试、绘图修改和数据清洗同样重要，却常常消耗大量精力。

AI不能替代科研人员的专业判断，也不能代替严谨的实验验证，但它可以承担一部分重复工作。

“把工具用对，省下来的不只是时间，更是一段可以专心思考的完整精力。”