【ZiDongHua 之“方案應用場”收錄關鍵詞： 中國藥科大學 探勢科技 智能藥學 專精特新】
　　
　　玻爾入駐中國藥科大學，智能藥學新引擎如何重塑藥物研發(fā)未來
 
　　
　　藥界“最強大腦”上線！中國藥科大學科研生態(tài)革新
　　
　　在“健康中國2035”戰(zhàn)略與全球生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)變革的雙重驅(qū)動下，中國藥科大學——這所始建于1936年、以“中國生物醫(yī)藥人才搖籃”享譽學界的“雙一流”高校，正以 AI for Science 技術為引擎重塑藥學研究范式。作為教育部直屬的藥學特色多科性研究型大學，其藥學學科群長期領跑國內(nèi)，中藥學入選國家“雙一流”建設，藥理學與毒理學更是躋身ESI全球第13位（亞洲高校首位）。學校致力于構建“藥學+X”牽引、“新藥科”“大藥學”融合發(fā)展的現(xiàn)代藥學學科體系2.0，推動醫(yī)藥、農(nóng)藥、獸藥協(xié)同創(chuàng)新。
　　
　　中國藥科大學的發(fā)展史，始終與國家醫(yī)藥健康需求同頻共振：從抗戰(zhàn)時期西遷重慶的學術火種，到新中國成立后整合齊魯大學、東吳大學藥學系，再到1986年正式定名，中國藥科大學始終站在藥學教育變革前沿。如今，學校坐擁玄武門、江寧兩大校區(qū)，形成涵蓋70.2萬平方米建筑、118.9萬冊藏書的科研教育矩陣，為藥學研究提供堅實支撐。
　　
　　然而，在科研成果轉化的“最后一公里”，傳統(tǒng)模式逐漸顯露出瓶頸：新藥研發(fā)周期長達10年、成本超10億美元且失敗率高達90%；中醫(yī)藥現(xiàn)代化亟需突破復方配伍機制解析、質(zhì)量控制標準化等瓶頸；新時代藥學教育更需培養(yǎng)兼具藥學原理與AI技術的復合型人才。這些痛點正倒逼傳統(tǒng)藥學研究范式加速轉型。
　　
　　在此背景下，玻爾科學導航的入駐將為中國藥科大學提供破局的重要技術支撐。作為致力于"用AI重構科研范式"的領先平臺，玻爾以全?？蒲休o助能力為核心，系統(tǒng)性解決了科研人員在文獻篩選、跨學科知識發(fā)現(xiàn)、學術資源獲取等環(huán)節(jié)的關鍵痛點：通過整合1.6億篇優(yōu)質(zhì)文獻、14萬本核心期刊及2000萬全球?qū)W者智慧成果，構建跨學科知識網(wǎng)絡；依托深勢科技自主研發(fā)的 AI for Science 大模型與智能分析技術，精準匹配中國藥科大學在科研選題、藥物設計、安全性評價及專利布局等場景的實際需求。近日，由深勢科技聯(lián)合北京科學智能研究院打造的新一代科研知識庫——Science Navigator（科學導航）在中國藥科大學完成全面部署。
　　
　　訪問入口：https://cpu.bohrium.com/
　　
　　科學導航
　　
　　“科學家的AI學術搜索，
　　
　　解決科學問題”
　　
　　在藥學研究領域，科研人員面臨海量文獻的篩選困境——平均60%的時間消耗于文獻檢索與數(shù)據(jù)整理，而真正推動新藥突破的，往往始于一個關鍵問題的提出與一次顛覆性發(fā)現(xiàn)的實現(xiàn)。為破解這一行業(yè)性難題，中國藥科大學部署「科學導航」平臺，以AI技術重構藥學研究范式，直擊文獻利用的核心痛點。該平臺深度整合1.6億篇全領域文獻（含3100萬篇生命科學專項文獻）、14萬本核心期刊及全球2000萬學者智慧成果，構建起覆蓋藥物化學、藥理學等全學科的知識網(wǎng)絡。其創(chuàng)新架構可拆解為兩大核心模塊：
　　
　　智能文獻解析引擎：依托自然語言處理技術，平臺實現(xiàn)藥學文獻的深度價值挖掘。系統(tǒng)可自動提取實驗數(shù)據(jù)、作用機理等關鍵信息，將文獻定位效率提升80%。當科研人員輸入問題后，AI即時解析意圖，精準匹配相關成果并生成結構化答案，更支持一鍵溯源至原始文獻，確保研究鏈條的完整可追溯。
　　
　　全流程科研賦能體系：平臺打造“智能檢索-深度解析-個性推薦-閉環(huán)管理”的創(chuàng)新鏈條。從AI輔助的科研選題推薦，到基于專利布局分析的研發(fā)策略制定，自動化工具鏈集成智能解析、分類管理、多格式引用生成等功能模塊。這一體系使科研人員從機械性文獻工作中解放，得以聚焦原始創(chuàng)新環(huán)節(jié)。
　　
　　這種以科學文獻為基石的AI賦能模式，正在中國藥科大學催生科研新質(zhì)生產(chǎn)力：通過技術手段突破文獻利用瓶頸，既提升現(xiàn)有研究效率，更構建起從問題提出到科學發(fā)現(xiàn)的完整創(chuàng)新路徑，為全球藥學研究提供可復制的中國方案。
　　
　　# 科學導航·主頁
 
　　
　　# 科學導航·回答
 
　　
　　1.1
　　
　　核心亮點
　　
　　玻爾平臺憑借四大核心優(yōu)勢重構科研范式：通過“搜得準”的AI學術搜索引擎精準匹配需求，結合“更新快”的實時追蹤確保前沿洞察；“理解深”的智能分析聚焦領域痛點并開拓創(chuàng)新方向，輔以“專業(yè)強”的多模態(tài)檢索技術突破專業(yè)門檻。這一組合不僅實現(xiàn)從信息獲取到創(chuàng)新突破的全鏈條賦能，更以智能化工具加速科研效率躍升，助力學者在知識爆炸時代搶占學術制高點。
　　
　　# 搜的準
　　
　　“做懂你的 AI 學術搜索引擎”
　　
　　# 更新快
　　
　　“緊追領域最新進展，一次訂閱天天更新”
　　
　　# 理解深
　　
　　“快速聚焦領域關鍵問題，尋找新的科研方向”
　　
　　# 專業(yè)強
　　
　　“科研多模態(tài)識別檢索，大幅度降低檢索門檻”
　　
　　1.2
　　
　　功能預覽
　　
　　1.2.1
　　
　　個性化、精準的問題捕捉
　　
　　幫科學家找到一個好問題
　　
　　千人千面的首頁科學問題推薦
　　
　　輸入過程中自動補全 & 鏈接真實用戶的高質(zhì)量問答
　　
　　根據(jù)當前回答推薦問題，研究更深入
　　
　　1.2.2
　　
　　支持多種先進大模型切換
　　
　　1.2.3
　　
　　強大、精準、定制化底層數(shù)據(jù)庫
　　
　　支持切換 AI 搜索底層使用的數(shù)據(jù)庫（如切換為領域數(shù)據(jù)庫、機構私有的數(shù)據(jù)庫等）
　　
　　1.2.4
　　
　　多模態(tài)能力
　　
　　可輸入&附件進行問答
　　
　　回答內(nèi)容關聯(lián)學術
　　
　　1.2.5
　　
　　批量文獻回答
　　
　　1.2.6
　　
　　站內(nèi)資源直連
　　
　　在用戶輸入過程中推薦站內(nèi)其他相關內(nèi)容
　　
　　輸入過程中推薦相關學者
　　
　　圖書館
　　
　　“新一代科研AI數(shù)據(jù)庫&知識庫平臺”
　　
　　2.1
　　
　　期刊-理工農(nóng)醫(yī)文全學科覆蓋
　　
　　收錄超140, 000本期刊資源，從人文社科到自然科學，覆蓋26大學科領域，1000+研究主題。一次訂閱，實時更新推送。
　　
　　2.2
　　
　　學者主頁-了解學者最新動態(tài)，和“Ta”的學術分身聊聊天
　　
　　收錄超2,000w+全球活躍學者，全面覆蓋科研畫像、研究方向、學術成果與合作網(wǎng)絡，一站式了解“誰在研究什么”。
　　
　　學者 AI 分身：基于真實學者的經(jīng)歷和成果打造，支持對話交流，能回答專業(yè)問題、分享觀點、拓展科研思路，是學者智慧的數(shù)字化延伸。
　　
　　1分鐘認領自己的專屬主頁，制作自己的學術名片，輻射全球科學家。
　　
　　21學術名片png.png
　　
　　2.3
　　
　　個性化訂閱
　　
　　玻爾提供文獻訂閱功能，聚合多個學科最新動態(tài)，支持用戶按照期刊、關鍵詞、學者、會議等維度訂閱，實時更新。
　　
　　•關鍵詞訂閱：例如“人工智能+醫(yī)療”、“基因編輯”、“中藥現(xiàn)代化”等，每個關鍵詞下整合論文、學者動態(tài)等多種內(nèi)容。
　　
　　•期刊訂閱：選擇感興趣的核心期刊或?qū)W科期刊，推送該期刊最新出版文章、特刊信息等。
　　
　　•學者訂閱：關注特定學者或研究團隊的最新發(fā)表、被引等動態(tài)。
　　
　　•組合訂閱：對關鍵詞、期刊、學者相互之間的組合進行訂閱。
　　
　　•機構訂閱：提供機構相關最新推文。
　　
　　推薦功能
　　
　　“科研版小藍書，讓科研觸手可及”
　　
　　# 千人千面，個性化科研推薦
　　
　　3.1
　　
　　論文推薦
　　
　　3.2
　　
　　學者推薦
　　
　　3.3
　　
　　共享問題廣場
　　
　　知識庫
　　
　　“智能科研資產(chǎn)管理平臺”
　　
　　4.1
　　
　　多模態(tài)融合的個人知識庫
　　
　　支持論文、筆記、AI 對話等多源數(shù)據(jù)內(nèi)容存儲
　　
　　4.2
　　
　　智能文獻閱讀器
　　
　　高效閱讀，深度理解：集成AI問答、智能翻譯、筆記標注等功能。側邊欄提供實時互動支持，幫助科研人員高效閱讀、理解和管理學術內(nèi)容，提升科研效率。
　　
　　4.3
　　
　　高效的科研資源管理
　　
　　采用分布式存儲架構，支持元數(shù)據(jù)自動標注（作者/時間/期刊/DOI 等）
　　
　　支持樹狀文件夾管理，文件結構更精準
　　
　　上傳文件進行自動化標簽，分類更便捷
　　
　　4.4
　　
　　豐富的科研 AI 功能
　　
　　支持文檔內(nèi)分子活性信息抽取：從復雜文獻中精準識別并匹配分子結構及其活性數(shù)值，生成結構化數(shù)據(jù)表格。顯著提升數(shù)據(jù)收集效率與準確性，為分子優(yōu)化和藥物設計提供可靠數(shù)據(jù)支持，加速科研進程。
　　
　　支持單篇、多篇文獻問答
　　
　　支持一鍵摘取文獻語料，生成筆記
　　
　　支持多語言互譯與對齊，支持代碼/公式語義解析
　　
　　科研應用商店Apps
　　
　　玻爾科研工作站提供一站式科研應用商店，集合了超過200個科研工具，全面覆蓋文獻調(diào)研、干濕實驗、數(shù)據(jù)分析、科研繪圖場景。整合超過30個生物醫(yī)藥類的科研工具，為研究者提供高精度蛋白質(zhì)結構預測、分子-蛋白配體復合物結構預測等應用體驗。同時配套有Apps開發(fā)平臺，支持簡單拖拽交互的低代碼式Web應用構建、聲明式Web應用構建，以及自定義代碼式Web應用構建，以滿足不同技能水平和應用場景的開發(fā)需求。對于低代碼式應用開發(fā)，開發(fā)者僅需簡單修改算法運行入口代碼，即可生成豐富的用戶界面和完整的功能套件。
　　
　　通過生物醫(yī)藥智能應用與開發(fā)模塊，研究者可以實現(xiàn)如下典型應用場景：
　　
　　對接數(shù)據(jù)中心，藥學數(shù)據(jù)建模與AI訓練；
　　
　　定制化實驗數(shù)據(jù)處理工具開發(fā)；
　　
　　分子模擬與藥物設計工具輕量化部署；
　　
　　關于深勢科技
　　
　　深勢科技是全球AI for Science領導者，AI for Science 即運用 AI 學習一系列的科學原理和科學知識，并進一步解決科學研究和工業(yè)研發(fā)領域的關鍵問題。
　　
　　依托在交叉學科領域的深耕，構建了“深勢·宇知”AI for Science 大模型體系，并進一步解決科學研究和工業(yè)研發(fā)領域的關鍵問題，將眾多學科的科研方法從“實驗試錯 / 計算機”時代帶入了“預訓練模型時代”，形成了AI for Science 的“創(chuàng)新-落地”鏈路和開放生態(tài)，構建了基于AI for Science的微尺度工業(yè)基礎設施，賦能“千行百業(yè)”，為人類經(jīng)濟發(fā)展最基礎的生物醫(yī)藥、能源、材料和信息科學與工程研究打造新一代研發(fā)系統(tǒng)。
　　
　　深勢科技是國家高新技術企業(yè)、國家專精特新“小巨人”企業(yè)，在北京、上海、深圳等城市布局研發(fā)中心?？蒲屑夹g團隊由中國科學院院士領銜，匯集了超百位數(shù)學、物理、化學、生物、材料、計算機等多個領域的優(yōu)秀青年科學家和工程師，其中博士及博士后在公司成員中占比超過35%。核心成員獲得過2020年全球高性能計算領域的最高獎項“戈登貝爾獎”，相關工作入選2020年中國十大科技進展和全球 AI 領域十大技術突破。