秒懂AI科研

作者：曾雪云 郑远霞

书号：351193

定价：￥69 元

字数：239 千字

印次：1-1

开本：异16

出版时间：2026-05-31

ISBN：978-7-300-35119-3

包装：平

内容简介

这是一本写给高校师生和科研工作者的AI实战手册，用通俗的语言和简明的图片，把复杂的AI工具变成易用的科研“加速器”。

全书让科研由繁入简，从文献检索、深度阅读、论文写作，到图表绘制、排版投稿、期刊匹配，告别低效内耗。

“AI是伙伴，人是主体”，本书讲解原创性检测、合规审查、科研伦理，让AI工具使用既高效又安全。

科研新手、青年教师、资深教授都能快速、全面入手这本“AI for Science”时代的工具书，了解和掌握AI辅助科研的大模型、智能体、工作流，轻松体验人机协同新范式。

作者介绍

曾雪云 北京邮电大学经济管理学院教授、博士生导师，创建北京邮电大学数字产业高质量发展创新团队、金融与创新发展研究中心，国家高层次人才特殊支持计划哲学社会科学领军人才，全国文化名家暨“四个一批”人才，财政部全国高端会计人才，北京市西城区社会科学界联合会委员。深耕数据资产、金融科技、智能经济等前沿领域，牵头研制《公共数据资源价格形成与收益分配指南》国家标准技术文件、《企业数据资产入表的会计分类及确认要求》等团体标准，推动公共数据定价、数据资产化、数据基础设施资本化理论研究。主持多个国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目。著有《中国本土会计管理观与会计理论创新》《区块链簿记：理论与应用》等学术专著，获教育部科学研究优秀成果奖（人文社会科学）、北京市哲学社会科学优秀成果奖等奖励。多项智库成果获采纳及批示，多年央企集团总部实践经历。

郑远霞 中国电子学会电子信息人才能力提升工程专家库专家，秋叶集团AIGC金牌讲师，金山办公认证KVP及中级讲师，华中科技大学经济学院特聘讲师。

畅销书《AI全能应用一本通》作者。为华中科技大学、武汉大学、复旦大学、北京航空航天大学、山东大学、西北工业大学、中南财经政法大学、华中师范大学、西南交通大学等高校做讲座与培训数十场。湖北省团校、湖北省社会主义学院等单位特聘讲师。

目 录

第1章 文献信息获取：知识网络与AI检索

1.1 文献间引用关系的可视化网络分析

1.1.1 基于种子文献的知识脉络追溯

1.1.2 基于学术主题的文献网络构建

1.2 基于自然语言的语义检索

1.2.1 结构化信息报告的生成

1.2.2 面向问题的实证结论式检索

第2章 文献信息的组织与管理

2.1 个人数字化学术图书馆的构建

2.1.1 Zotero 与 Mendeley 核心功能对比

2.1.2 开源工具的文献信息管理

2.1.3 云端智能化的文献信息管理

2.2 中文文献管理与分析

2.2.1 在线阅读与笔记的结构化整理

2.2.2 利用文献矩阵研究热点与空白点

第3章 文献内容的深度分析与解读

3.1 长文本与多文档的处理

3.1.1 长文档的重组、提炼与无障碍阅读

3.1.2 跨文本信息整合与对比分析

3.2 复杂文本的交互式辅助阅读

3.2.1 术语、数学公式与图表解析

3.2.2 结构化摘写卡片的生成与应用

3.3 跨语言文献翻译与深度解读

3.3.1 网页内容的沉浸式双语对照阅读

3.3.2 学术PDF文档的翻译与解析

第4章 学术写作辅助：从初稿到规范表达

4.1 面向中文语境的写作辅助

4.1.1 基于有效知识库生成学术长文底稿

4.1.2 多模态内容的转换与呈现

4.2 学术语言的校对与优化

4.2.1 语法纠错与学术写作优化

4.2.2 文献综述的自动生成技术

第5章 科研数据可视化：AI一键出图

5.1 通用与专用科研图表绘制

5.1.1 数据驱动的智能图表

5.1.2 生物医学领域的图表绘制

5.1.3 流程图与示意图的设计

5.2 AI辅助生成科学插图

5.2.1 科研图像生成的提示词

5.2.2 利用参考图进行编辑与优化

第6章 科研效率工具：排版与选刊

6.1 学术论文排版

6.1.1 主流学术期刊的在线排版与协同编译

6.1.2 复杂数学公式与符号的排版

6.2 投稿期刊的选择

6.2.1 英文期刊匹配

6.2.2 中文期刊匹配

第7章 AI文本审核：原创性与合规审查

7.1 AI使用风险与原创性检测

7.1.1 利用相似度检测进行自查

7.1.2 AI生成文本特征的识别与修改

7.2 AI辅助文本的“去痕”与审查

7.2.1 文本表达的优化

7.2.2 基于深度语义理解的文段改写

第8章 AI科研伦理

8.1 学术伦理的基本准则

8.1.1 公开，而非隐藏

8.1.2 你是最终责任人

8.1.3 警惕“无意的抄袭”

8.1.4 守住你的敏感信息

8.2 成为负责任的AI赋能型研究者

8.2.1 AI生成物的版权归谁所有

8.2.2 生成式AI的输入和输出是否构成侵权

8.2.3 如何“致谢”AI

结语 未来科研：人机协同新范式

精彩样章

一直以来，对于未经严格训练的科研人员，或是需要完成学术论文的学生而言，从开始思考到落笔写作之间，似乎永远横亘着一道无形的墙。巨大的启动障碍，既源于实践经验的匮乏、学术知识的薄弱，也源于资料难以整合，以及对研究工具、研究方法或选题的陌生。这些科研困境让人望而却步。

对于科研人员，则时常遭遇难以找到得力科研助理的难题，不得不耗费大量宝贵的时间，从事一些看似不起眼、实则耗费心力的辅助工作。为了追溯一个观点，不得不从多篇文献中进行溯源，这个过程耗时费力，还可能被某个失效的链接或意外的页面跳转打断。为了做出精美的图表，科研人员不得不亲力亲为，从内容设计到线条精修，反复调试各种软件。这些琐碎、重复、繁重的科研劳动，在无形中拖慢了研究进度，也消耗了科研人员的初心和热情。

所幸，大语言模型正以前所未有的内容生成能力全方位融入科研工作。我们欣喜地看到，许多曾经被视为体力劳动的科研任务，如今都由人工智能（AI）应用程序分担。可随之而来的，是一种新的更深层次的困惑：AI 辅助撰写、分析、生成内容时，科研人员的核心价值是什么？当效率的边界被无限拓宽时，责任的底线在何处？无论怎样，我们相信，拥抱数字技术非但不会削弱学者的主体地位，反而会增强科研人员的科研能力，并强化其核心贡献。

本书的撰写正是源于对上述问题的思考与科研工具的利用。我们深信，在新的科研范式下，学者的责任与创造力在于提出科学问题，设计严谨的研究方案，进行深度思考和可靠解释。

也正因为如此，本书并非一本简单的 AI 工具操作手册。我们更希望它与广大科研工作者产生共鸣。无论是初学者，还是希望提升效率的青年学者，抑或是困扰于指导学生的教授，都可以构建人机协同下的科研工作流。在这套工作流中，AI 不局限于执行指令，而是一个深度融入知识生产过程的伙伴。

学术研究的挑战与 AI 机遇

在深入 AI 具体的科研应用与方法之前，我们有必要审视当前学术研究面临的普遍性挑战。这些挑战构成了本书的时代背景，也是 AI 技术的用武之地。

传统的科研工作流，本质上高度依赖研究人员的体力与智力。尤其在信息爆炸的今天，这一模式的瓶颈日益凸显。最突出的问题是，在研究的输入端，知识管理变得空前困难。我们面临的是一个信息激增却有效整合不足的时代：一方面，文献的指数级增长形成了无尽的知识宝库；另一方面，既往的检索工具难以建立文献之间的关联性，科研工作也日益呼唤跨领域的整体性认知。

与此紧密相关的是，科研的攻关取决于知识的内化与创造。但我们常常受困于人类心智在处理复杂信息时的内生局限，缺乏攻坚克难的决心和能力储备。面对一篇长达百页的深度报告和整合数十篇学术论文的挑战，我们极易陷入困境。而在将技术工具嵌入科研写作之后，人们从零开始搭建一篇结构严谨、论证扎实的学术文本所需承受的高强度认知负荷大幅降低，写作任务变得简易和可实现了。

生成式 AI 的出现，并非局部优化，而是颠覆性的科研工作流再造。它为人们打破科研瓶颈、重塑科研范式提供了历史性的机遇。我们看到，在信息获取上，AI 正助力从关键词检索走向知识网络探索与语义对话；在文献分析上，AI 正成为认知增强伙伴，它能一次性阅读数十篇论文，并按指定的要求进行对比与总结，将科研人员从信息的搬运工提升为洞

见者；在学术写作上，AI 通过实现认知解耦，将学术思考、段落组织与遣词造句区分开来，极大地降低了从科研想法到科研初稿的任务门槛在成果发表的“最后一公里”，AI 还可扮演专业助理的角色，高效处理排版、翻译与选刊等科研任务。通过全过程的能力保障，生成式 AI 推动科研工作“飞入寻常百姓家”。

本书的核心目的，正是希望系统性地呈现这一正在发生的深刻变革。我们相信，AI 的价值并非替代研究者，而是更好地成就研究者。它将科研人员从重复性劳作中解放出来，攻克科研困境，赋予科研人员前所未有的驾驭科学知识的能力，从而使他们将心智资源重新配置，聚焦于问题的提出、严谨的实验、结果的研判与评估等人类更为擅长的工作。

本书的结构、目标读者与学习方法

作为一部旨在回应科研范式变革的工具书，本书的内容必须服务于一种更具系统性的知识创造方式。我们严格按照科研工作的内在逻辑，进行了全过程的建构。我们希望读者通过循序渐进的阅读，构建起一套完整的、人机协同的科研工作机制。

本书的结构始于科研工作的源头——信息的获取与管理。第1章和第2章探讨了如何利用 AI 驱动可视化分析与文献管理工具，将文献检索升级为知识网络的探索与建立。其核心目的是帮助研究者在研究的起始阶段，快速建立起对某个领域的整体认知，并为后续的深度研究搭建一个可检索的个人数字化学术图书馆。

在完成知识储备之后，第3章将深入探讨科研工作中的知识内化与解析。我们将系统性地分析，当 AI 成为认知增强伙伴时，科研人员应如何高效地处理长篇复杂文档和多文档阅读难题，并对专业术语、数学公式与图表进行交互式的辅助阅读。这一章旨在将 AI 从一个信息处理工具提升为能够辅助研究者深度理解的认知伙伴。

当知识消化完成后，便进入成果输出阶段。第4～6章将完整地覆盖从初稿撰写到最终发表的全过程。第 4 章聚焦 AI 辅助下的学术写作，特别是中文语境下的学术写作困境，探讨如何实现从底稿生成到文字润色的全过程辅助。第5章聚焦科研数据的可视化，探讨如何将数据与逻辑转化为专业图表与示意图。第6章聚焦科研工作流的“最后一公里”，

讲述在专业排版、跨语言处理与期刊选择等工作中，如何利用智能工具助力成果发表。

第7章聚焦 AI 使用风险与文本审核，探讨了在使用 AI 辅助工具赋能的过程中，如何进行原创性与合规审查。最后，第8章讨论了一个所有智能技术都无法回避的问题——学术伦理，论述了在生成式 AI 赋能的新范式下，研究者必须恪守的准则，并为实践中可能遇到的版权、侵权与合规引用等具体困境提供清晰的行动指南。

本书主要面向三类读者群体，我们希望每一位读者都能开卷有益：对于初入科研之门的学生，本书希望能成为引路人，从科研开始建立起 一套高效、规范的科研作业方法，让学术之路走得更易、更稳、更远。对于希望提升效率、突破瓶颈的青年学者，本书旨在成为加速器。他们或许已经形成了自己的工作习惯，但时常感到时间被大量重复性工作占据，难以将精力完全投入学术创新之中，本书助力青年学者从“学术劳作”中解放出来，专注于创新创造和科学发现。对于资深教授与学术导师，本书希望成为辅助指导科研基础工作的工具，为如何在人机协同下培养学生的责任意识、具备新时代科研能力，提供有益的参考。

最后，我们有一个提议：对本书的使用不只是阅读，更重在实践。每个章节都提供了可复现的操作步骤与应用范例。目的就是让本书成为一本可用于真实科研活动的工作手册和工具书。我们深信，知识的价值体现在行动中。这不仅是一本手册，更是一份邀请：让我们共同奔赴这场正在发生的、激动人心的科研范式变革。

负责任地使用 AI：合规与学术伦理

在掌握了所有工具与方法之后，我们该如何与 AI 建立一种健康可持续且符合学术伦理的协作关系？这是所有人机协同作业的基础。AI 赋能科研的价值与风险永远取决于人，因此，我们希望在书的开端，与读者共同确立一个人机协同下的基本理念。

第一，AI 是伙伴。我们希望读者在使用本书介绍的任何工具时，始终将 AI 视为一个延伸能力的伙伴。它擅长处理重复性的学术劳作。例如，在海量文献中进行初步筛选，对繁杂的数据进行格式化处理，或是对论文初稿进行语法校对。AI 的介入可将科研人员从耗时费力的“学术劳作”中解放出来。但我们必须清醒地认识到，AI 的能力与人的智慧存在本质区别。在定义一项研究的核心价值方面——提出一个具有原创性的研究问题、设计一个逻辑严谨的实验方案，做出一个富有洞见的理论诠释——AI 不是主角而是伙伴。这些环节是人类学者不可替代、也不可让渡的价值所在。

第二，你是责任人。这并非一项强加的责任条款，而是对学者主体地位的确认。它意味着，无论 AI 提供了多么完美的文本、多么看似可靠的数据，最终的判断权、修改权和采纳权在 AI 使用者。尽管 AI 智能体的发起者和创设者需要作为共同责任人，可能被追责和担责，也可能还有 AI 数据保险，但你是成果质量的守门人。在这一原则下，科研人员有义务追溯信源，检验客观事实，评估结论的可信度。这种审慎的学术精神，既维系个人学术声誉，也关乎学术信任的基础。我们坚信，一个负责任的研究者，应当是将 AI 的效率优势与人类学者的审慎、批判、原创与严谨精神进行完美结合的实践者。

最后，需要说明的是，尽管在编写本书的过程中，我们力求内容精准、案例新颖，但鉴于生成式 AI 与智能体的快速发展，相关技术与工具日新月异，因此，本书难免存在疏漏之处。在此，恳请广大读者批评指正。

愿本书能成为你科研道路上的有益伙伴！