玻尔

玻尔详细介绍

玻尔是一个面向全球科研人员的AI for Science平台，由深势科技推出，名字取自量子力学先驱尼尔斯·玻尔。跟通用AI工具不一样，它每一条回答都绑定真实文献，搜文献、读文献、写综述、做计算、画图表，都在一个平台里完成，不用在不同工具之间来回切换。有用户在App Store上评价说“应该是国内第一个科研AI搜索了，比其他的通用AI好用，不会乱编引用文献”。

平台最核心的模块叫“科学导航”（Science Navigator），本质上是一个AI学术搜索引擎。输入一个科学问题，系统自动解析意图，从1.6亿篇论文和专利里匹配最相关的成果，生成带引用的答案。支持文本、图表、分子结构、实验数据等多种输入方式。有用户反馈说“科学导航让我的文献调研时间缩短70%”。模型可以切换，Auto、DeepSeek、4o、Pro，不同任务选不同模型。

科研执行层面，玻尔提供了Notebook平台、课程平台和比赛平台等工具。内置了DPA、Uni-Mol、Uni-RNA、Uni-Fold等科学大模型，覆盖分子动力学、量子化学等微尺度科学计算场景。还深度优化了第一性原理计算和分子动力学算法，提供海量高性能算力。新发布的“玻尔·科学空间”进一步整合了AI科学家助手，支持从假设提出、实验设计到数据分析的完整流程。

价格方面，免费版每月限额200光子（平台代币），CARSI认证的高校师生每日可额外领取300光子。付费充值20元=200光子。平台上的课程大部分免费，少数付费课程在千元左右。App Store上也有用户评价“玻尔太良心了，不仅AI功能全免费，还支持期刊订阅”。

玻尔的局限也比较明显。它本质上是为科研场景设计的，如果只是日常问答或通用写作，用起来可能没那么顺手。免费版的光子额度对高频使用者来说可能不够用，尤其是需要大量调用高级模型或长时间计算的时候。另外，平台功能庞杂，新手刚上手时可能会有点懵，需要花点时间熟悉各个模块的定位。

玻尔的核心功能

• AI学术搜索（科学导航）：输入科学问题，自动解析意图并匹配1.6亿+论文与专利，生成带原始文献引用的精准答案。
• 多模态检索：支持文本、图表、分子结构、化学式、实验数据等多种输入方式，大幅降低跨学科检索门槛。
• 文献综述生成：围绕研究问题自动检索文献，梳理共识、矛盾与空白，生成结构化综述。
• 科学大模型应用：内置DPA、Uni-Mol、Uni-RNA、Uni-Fold等专业模型，覆盖分子动力学、量子化学、RNA结构预测等场景。
• 云端计算工作台：提供第一性原理计算、分子动力学模拟等工具链，配备高性能计算集群。支持交互式Notebook环境，可运行Python、R、Matlab等。
• AI科研绘图与学术海报：支持基于提示词、参考图及参数化功能的科研绘图，PDF论文可一键转换为学术海报。
• 知识库与文献管理：SciencePedia收录42万+可溯源科学概念；支持个人文献库管理、多篇文献批量问答。
• 多平台与协作：支持Web、Windows、Mac、iOS、Android；提供团队协作、版本控制与知识共享功能。

玻尔的价格详情

免费权益：

免费版：每月限额200光子（平台代币）。CARSI认证高校师生每日可免费领取300光子（当日有效）。平台大部分课程免费。价格可能随官方调整。

收费模式：

玻尔的应用场景

• 跨学科文献调研：面对陌生研究领域时，用科学导航快速获取该领域的核心文献、关键学者和研究趋势，生成调研报告。
• 论文写作与综述整理：围绕研究主题自动检索文献，生成结构化综述初稿，再根据个人判断补充和调整。
• 分子模拟与计算：药物研发或材料科学研究中，用Uni-Mol、DPA等模型进行分子动力学模拟和性质预测。
• 实验方案设计：提出研究假设后，由AI科学家结合文献和可用数据生成可执行的实验设计方案。
• 科研教学与实训：用平台上的Notebook环境和课程体系开展计算化学、AI for Science等教学。
• 学术图表与海报制作：将论文数据快速转化为科研图表，或将PDF论文一键转为学术海报。

玻尔的适用人群

• 科研人员：用玻尔进行文献调研、综述撰写、科学计算和实验设计，把更多时间留给真正的科研思考。
• 研究生与博士生：用玻尔快速入门新领域、整理文献综述、辅助论文写作，缩短前期准备周期。
• 高校教师：用玻尔的课程平台和Notebook环境开展AI for Science相关教学，降低学生上手门槛。
• 工业研发人员：在药物研发、材料科学等领域用玻尔进行高通量计算模拟和性质预测。

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