近日，深势科技打造的玻尔科研空间站宣布完成中文期刊库重大升级，上线“中文学术问答”等一系列新功能。基于1万余种中国期刊、约 8000 万篇中文文献，深势科技与北京科学智能研究院正在建设面向 AI4S（AI for Science）的中文科研知识基础设施，助力科研人员高效获取、理解和沉淀本土科研成果。

  长期以来，虽然中文学术期刊已被各种互联网平台系统化收录与索引，但对科研工作者而言，“能搜到”并不等于“真用得上”。在海量 PDF 文献面前，筛选、通读和整理耗时费力，大量关键信息难以沉淀为可复用、可推理的知识体系。随着大模型与科研加速融合，科研知识基础设施正从静态索引迈向能够理解语义、整合证据、给出可溯源答案的智能系统。

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  据了解，此次升级的亮点在于“中文学术问答”能力。玻尔增设了中国期刊板块，科研人员可以直接用中文提出科学问题，系统会自动检索、阅读并综合相关论文，生成结构化、体系化回答，并逐条标注文献来源，支持一键回溯原文。深势方面表示，这一能力使中文科研知识从“被动检索的数据库”转变为“可被追问、能给解释、有证据支撑的问答系统”，推动科研活动从“能查资料”迈向“能思考、可溯源”。

  在既有约 1.7 亿篇国际期刊文献基础上，玻尔新增超 8000 万篇中文文献、1 万余种中国期刊，覆盖理、工、医、农、人文社科等多学科领域，囊括主流核心期刊、权威专业刊以及新兴交叉学科期刊。每一种期刊均设有详情页，集中展示主办单位、创刊时间、学科方向、影响因子及历史发文情况，帮助科研人员快速判断期刊定位与学术水准。通过统一入口、统一检索和统一结构化管理，玻尔试图搭建起“可计算、可扩展”的中文期刊知识底座。

  围绕“如何快速找到垂直领域内最值得关注的期刊”这一科研痛点，玻尔同步推出“期刊精选集”功能。目前已上线 50 余个中英文期刊精选集，由学科领域专家和一线硕博基于期刊影响力、学科代表性、学术声誉等多维指标评估遴选而成，面向不同研究方向给出“高质量期刊组合”。玻尔还可结合科研人员的学科背景、阅读习惯与研究方向进行智能推荐，并支持一键收藏，形成个人专属的“高质量期刊入口”，缩短从“全库检索”到“锁定核心期刊群”的路径。

  针对科研过程中持续跟踪的需求，玻尔在“订阅”模块中新增中国期刊与关键词订阅能力。科研人员可订阅指定中文期刊，也可围绕研究方向、课题关键词或特定技术名词设置订阅，中国期刊库更新时，相关新发文献将自动汇总至订阅列表。所有订阅的中国文献均支持批量加入知识库，使用者可按项目、课题或团队自定义知识库结构，实现从“自动获取文献”到“自动沉淀知识”的连续流程。

  在此基础上，玻尔支持围绕多篇文献或知识库发起对话式分析。研究者可从订阅或检索结果中勾选文献向系统提问，自动生成梳理和对比结果，在无需逐篇通读的情况下快速把握要点和前沿动向。同时，科研人员可将问答结果或订阅文献单篇或批量导入知识库，构建个人或团队的“必读清单”和“专题文献池”，并围绕知识库发问，系统将在回答中标注文献依据和来源，强化知识获取过程与文献证据间的关联。深势方面认为，这一模式有助于将分散的 PDF 与元数据组织成可检索、可推理、可对话的科研知识网络。

  业内人士指出，本次中文期刊库升级并非简单的内容扩容，而是面向 AI4S 知识基础设施建设的一次系统性布局：一方面，以 1 万余种中国期刊和约 8000 万篇中文文献夯实中文科研知识底座；另一方面，通过期刊精选集与智能订阅形成面向学科前沿的持续更新机制，再以知识库与对话能力为核心，使中文科研知识具备“理解、归纳、推理与反馈”的智能特征。

  未来，玻尔计划继续与高校、科研院所、图书馆和企业研发中心等合作，在更多学科领域和更多数据形态上推进AI4S 能力落地，推动科研活动从“文献堆积式管理”走向“智能协同式知识生产”，为我国科技创新和高质量发展提供面向知识与智能的新型支撑。