【ZiDongHua 之“方案应用场”收录关键词： 中国药科大学 探势科技 智能药学 专精特新】
　　
　　玻尔入驻中国药科大学，智能药学新引擎如何重塑药物研发未来
 
　　
　　药界“最强大脑”上线！中国药科大学科研生态革新
　　
　　在“健康中国2035”战略与全球生物医药产业变革的双重驱动下，中国药科大学——这所始建于1936年、以“中国生物医药人才摇篮”享誉学界的“双一流”高校，正以 AI for Science 技术为引擎重塑药学研究范式。作为教育部直属的药学特色多科性研究型大学，其药学学科群长期领跑国内，中药学入选国家“双一流”建设，药理学与毒理学更是跻身ESI全球第13位（亚洲高校首位）。学校致力于构建“药学+X”牵引、“新药科”“大药学”融合发展的现代药学学科体系2.0，推动医药、农药、兽药协同创新。
　　
　　中国药科大学的发展史，始终与国家医药健康需求同频共振：从抗战时期西迁重庆的学术火种，到新中国成立后整合齐鲁大学、东吴大学药学系，再到1986年正式定名，中国药科大学始终站在药学教育变革前沿。如今，学校坐拥玄武门、江宁两大校区，形成涵盖70.2万平方米建筑、118.9万册藏书的科研教育矩阵，为药学研究提供坚实支撑。
　　
　　然而，在科研成果转化的“最后一公里”，传统模式逐渐显露出瓶颈：新药研发周期长达10年、成本超10亿美元且失败率高达90%；中医药现代化亟需突破复方配伍机制解析、质量控制标准化等瓶颈；新时代药学教育更需培养兼具药学原理与AI技术的复合型人才。这些痛点正倒逼传统药学研究范式加速转型。
　　
　　在此背景下，玻尔科学导航的入驻将为中国药科大学提供破局的重要技术支撑。作为致力于"用AI重构科研范式"的领先平台，玻尔以全栈科研辅助能力为核心，系统性解决了科研人员在文献筛选、跨学科知识发现、学术资源获取等环节的关键痛点：通过整合1.6亿篇优质文献、14万本核心期刊及2000万全球学者智慧成果，构建跨学科知识网络；依托深势科技自主研发的 AI for Science 大模型与智能分析技术，精准匹配中国药科大学在科研选题、药物设计、安全性评价及专利布局等场景的实际需求。近日，由深势科技联合北京科学智能研究院打造的新一代科研知识库——Science Navigator（科学导航）在中国药科大学完成全面部署。
　　
　　访问入口：https://cpu.bohrium.com/
　　
　　科学导航
　　
　　“科学家的AI学术搜索，
　　
　　解决科学问题”
　　
　　在药学研究领域，科研人员面临海量文献的筛选困境——平均60%的时间消耗于文献检索与数据整理，而真正推动新药突破的，往往始于一个关键问题的提出与一次颠覆性发现的实现。为破解这一行业性难题，中国药科大学部署「科学导航」平台，以AI技术重构药学研究范式，直击文献利用的核心痛点。该平台深度整合1.6亿篇全领域文献（含3100万篇生命科学专项文献）、14万本核心期刊及全球2000万学者智慧成果，构建起覆盖药物化学、药理学等全学科的知识网络。其创新架构可拆解为两大核心模块：
　　
　　智能文献解析引擎：依托自然语言处理技术，平台实现药学文献的深度价值挖掘。系统可自动提取实验数据、作用机理等关键信息，将文献定位效率提升80%。当科研人员输入问题后，AI即时解析意图，精准匹配相关成果并生成结构化答案，更支持一键溯源至原始文献，确保研究链条的完整可追溯。
　　
　　全流程科研赋能体系：平台打造“智能检索-深度解析-个性推荐-闭环管理”的创新链条。从AI辅助的科研选题推荐，到基于专利布局分析的研发策略制定，自动化工具链集成智能解析、分类管理、多格式引用生成等功能模块。这一体系使科研人员从机械性文献工作中解放，得以聚焦原始创新环节。
　　
　　这种以科学文献为基石的AI赋能模式，正在中国药科大学催生科研新质生产力：通过技术手段突破文献利用瓶颈，既提升现有研究效率，更构建起从问题提出到科学发现的完整创新路径，为全球药学研究提供可复制的中国方案。
　　
　　# 科学导航·主页
 
　　
　　# 科学导航·回答
 
　　
　　1.1
　　
　　核心亮点
　　
　　玻尔平台凭借四大核心优势重构科研范式：通过“搜得准”的AI学术搜索引擎精准匹配需求，结合“更新快”的实时追踪确保前沿洞察；“理解深”的智能分析聚焦领域痛点并开拓创新方向，辅以“专业强”的多模态检索技术突破专业门槛。这一组合不仅实现从信息获取到创新突破的全链条赋能，更以智能化工具加速科研效率跃升，助力学者在知识爆炸时代抢占学术制高点。
　　
　　# 搜的准
　　
　　“做懂你的 AI 学术搜索引擎”
　　
　　# 更新快
　　
　　“紧追领域最新进展，一次订阅天天更新”
　　
　　# 理解深
　　
　　“快速聚焦领域关键问题，寻找新的科研方向”
　　
　　# 专业强
　　
　　“科研多模态识别检索，大幅度降低检索门槛”
　　
　　1.2
　　
　　功能预览
　　
　　1.2.1
　　
　　个性化、精准的问题捕捉
　　
　　帮科学家找到一个好问题
　　
　　千人千面的首页科学问题推荐
　　
　　输入过程中自动补全 & 链接真实用户的高质量问答
　　
　　根据当前回答推荐问题，研究更深入
　　
　　1.2.2
　　
　　支持多种先进大模型切换
　　
　　1.2.3
　　
　　强大、精准、定制化底层数据库
　　
　　支持切换 AI 搜索底层使用的数据库（如切换为领域数据库、机构私有的数据库等）
　　
　　1.2.4
　　
　　多模态能力
　　
　　可输入&附件进行问答
　　
　　回答内容关联学术
　　
　　1.2.5
　　
　　批量文献回答
　　
　　1.2.6
　　
　　站内资源直连
　　
　　在用户输入过程中推荐站内其他相关内容
　　
　　输入过程中推荐相关学者
　　
　　图书馆
　　
　　“新一代科研AI数据库&知识库平台”
　　
　　2.1
　　
　　期刊-理工农医文全学科覆盖
　　
　　收录超140, 000本期刊资源，从人文社科到自然科学，覆盖26大学科领域，1000+研究主题。一次订阅，实时更新推送。
　　
　　2.2
　　
　　学者主页-了解学者最新动态，和“Ta”的学术分身聊聊天
　　
　　收录超2,000w+全球活跃学者，全面覆盖科研画像、研究方向、学术成果与合作网络，一站式了解“谁在研究什么”。
　　
　　学者 AI 分身：基于真实学者的经历和成果打造，支持对话交流，能回答专业问题、分享观点、拓展科研思路，是学者智慧的数字化延伸。
　　
　　1分钟认领自己的专属主页，制作自己的学术名片，辐射全球科学家。
　　
　　21学术名片png.png
　　
　　2.3
　　
　　个性化订阅
　　
　　玻尔提供文献订阅功能，聚合多个学科最新动态，支持用户按照期刊、关键词、学者、会议等维度订阅，实时更新。
　　
　　•关键词订阅：例如“人工智能+医疗”、“基因编辑”、“中药现代化”等，每个关键词下整合论文、学者动态等多种内容。
　　
　　•期刊订阅：选择感兴趣的核心期刊或学科期刊，推送该期刊最新出版文章、特刊信息等。
　　
　　•学者订阅：关注特定学者或研究团队的最新发表、被引等动态。
　　
　　•组合订阅：对关键词、期刊、学者相互之间的组合进行订阅。
　　
　　•机构订阅：提供机构相关最新推文。
　　
　　推荐功能
　　
　　“科研版小蓝书，让科研触手可及”
　　
　　# 千人千面，个性化科研推荐
　　
　　3.1
　　
　　论文推荐
　　
　　3.2
　　
　　学者推荐
　　
　　3.3
　　
　　共享问题广场
　　
　　知识库
　　
　　“智能科研资产管理平台”
　　
　　4.1
　　
　　多模态融合的个人知识库
　　
　　支持论文、笔记、AI 对话等多源数据内容存储
　　
　　4.2
　　
　　智能文献阅读器
　　
　　高效阅读，深度理解：集成AI问答、智能翻译、笔记标注等功能。侧边栏提供实时互动支持，帮助科研人员高效阅读、理解和管理学术内容，提升科研效率。
　　
　　4.3
　　
　　高效的科研资源管理
　　
　　采用分布式存储架构，支持元数据自动标注（作者/时间/期刊/DOI 等）
　　
　　支持树状文件夹管理，文件结构更精准
　　
　　上传文件进行自动化标签，分类更便捷
　　
　　4.4
　　
　　丰富的科研 AI 功能
　　
　　支持文档内分子活性信息抽取：从复杂文献中精准识别并匹配分子结构及其活性数值，生成结构化数据表格。显著提升数据收集效率与准确性，为分子优化和药物设计提供可靠数据支持，加速科研进程。
　　
　　支持单篇、多篇文献问答
　　
　　支持一键摘取文献语料，生成笔记
　　
　　支持多语言互译与对齐，支持代码/公式语义解析
　　
　　科研应用商店Apps
　　
　　玻尔科研工作站提供一站式科研应用商店，集合了超过200个科研工具，全面覆盖文献调研、干湿实验、数据分析、科研绘图场景。整合超过30个生物医药类的科研工具，为研究者提供高精度蛋白质结构预测、分子-蛋白配体复合物结构预测等应用体验。同时配套有Apps开发平台，支持简单拖拽交互的低代码式Web应用构建、声明式Web应用构建，以及自定义代码式Web应用构建，以满足不同技能水平和应用场景的开发需求。对于低代码式应用开发，开发者仅需简单修改算法运行入口代码，即可生成丰富的用户界面和完整的功能套件。
　　
　　通过生物医药智能应用与开发模块，研究者可以实现如下典型应用场景：
　　
　　对接数据中心，药学数据建模与AI训练；
　　
　　定制化实验数据处理工具开发；
　　
　　分子模拟与药物设计工具轻量化部署；
　　
　　关于深势科技
　　
　　深势科技是全球AI for Science领导者，AI for Science 即运用 AI 学习一系列的科学原理和科学知识，并进一步解决科学研究和工业研发领域的关键问题。
　　
　　依托在交叉学科领域的深耕，构建了“深势·宇知”AI for Science 大模型体系，并进一步解决科学研究和工业研发领域的关键问题，将众多学科的科研方法从“实验试错 / 计算机”时代带入了“预训练模型时代”，形成了AI for Science 的“创新-落地”链路和开放生态，构建了基于AI for Science的微尺度工业基础设施，赋能“千行百业”，为人类经济发展最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代研发系统。
　　
　　深势科技是国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业，在北京、上海、深圳等城市布局研发中心。科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中博士及博士后在公司成员中占比超过35%。核心成员获得过2020年全球高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作入选2020年中国十大科技进展和全球 AI 领域十大技术突破。