Nature推荐：搞科研就该用这5款AI工具

文献综述耗时翻倍，实验设计思路受限，数据处理效率迟迟难以突破——你是否也正经历科研的瓶颈期？

据调查显示，越来越多的大学生和科研人员开始使用AI工具以提升科研效率，频率甚至达到每周甚至每天。

2025年4月7日，Nature期刊发表了一篇文章《Al for research: the ultimate guide to choosing theright tool》，详细介绍了不同AI工具在科研各个环节的应用。

文献综述工具

单篇文档分析

SciSpace支持PDF识别，在用户上传文献后，可以针对文献内容进行交互提问，方便深入理解、挖掘文献内容。Claude、NotebookLM和PDF.ai也提供类似功能。

原文案例：康奈尔大学博士生David Tompkins常用Claude生成论文摘要，能够快速把握文章要点。

优势：可以通过自然语言对话快速获取文献信息，节省阅读文献的时间。

使用场景：适合频繁阅读和分析学术论文，或是准备撰写文献综述的研究工作者。

深入研究分析

Gemini Deep Research 和 ChatGPT Deep Research可以在约30分钟内完成深度调研，生成包含文本、图表和完整引用的综合报告。另外，ChatGPT Deep Research能够在生成报告时适当引用信息。

原文案例：麻省理工学院博士生Chuck Downing利用ChatGPT Deep Research快速获取高质量论文，并撰写了关于减少制造厂排放方法的报告。

优势：可以生成结构清晰的研究报告，提供可溯源的参考文献。

使用场景：适用于课题立项初期或跨学科研究，帮助研究者快速搭建知识框架。

跨学科文献关联

Research Rabbit能从一篇“种子文献”出发，生成相互连接的研究网络，通过主题、作者、方法等多维度链接相关研究。将Research Rabbit的结果导入到ChatGPT，可以进一步挖掘论文间的潜在关联。

原文案例：印度理工学院的Mohammed Shafi在“研究塑料在土壤迁移”时，通过Research Rabbit生成关联研究网络，并将结果导入ChatGPT，识别该领域的研究空白。

优势：通过文献网络可视化，能够清晰直观地展示文献间的复杂关联。

使用场景：适用于寻找新课题或拓展研究思路，尤其在研究方向不确定时。

实验设计工具

实验助手

由麻省理工学院博士生 Zhichu Ren 开发的 CRESt 软件，实现了对实验设计、设备操作及结果记录的全流程辅助，并且可在实验出现异常时发出提醒；Gemini Deep Research 能生成个性化的多点研究计划；而 Scite 与 Elicit 则可根据所提供的论文或研究假设，给出相应的实验设计建议。

原文案例：CRESt在2023年的一篇会议论文中协助研究人员优先考虑新燃料电池候选合金，并提供了相关实验方案。科罗拉多大学博士生 Joseph Fernandez 经常借助 ChatGPT 进行实验异常结果分析、试剂用量优化，以及答辩提问模拟。

优势：能够有效减少人为操作失误，提高实验效率与准确性。

使用场景：适合生物、化学、物理或材料科学等实验密集型学科。

数据分析工具

代码助手

GitHub Copilot、Amazon Q Developer 与 Anysphere Cursor 等工具显著简化了编程流程，能够辅助完成数据处理、描述性统计及可视化生成任务。Claude在编写可视化代码方面表现突出，能够生成复杂的交互式图表代码。

原文案例：麻省理工学院博士生Chuck Downing表示，Cursor能够简化编码操作流程、突出数据重点，显著提升编码效率与表现。康奈尔大学博士生David Tompkins利用Claude生成复杂的数据可视化代码。

优势：提升编码效率，减少语法错误，可以提供多样化的可视化模板。

使用场景：适合初学者以及需要处理复杂数据的研究者，如机器学习模型构建、统计分析。

代码复用

CatalyzeX可以定位和共享Google Scholar或PubMed等平台论文里涉及的开源代码，避免重复编写分析流程，提高研究工作效率和可重复性。

原文案例：在癌症检测研究中，CatalyzeX通过优化数据处理流程，有效解决公开数据样本量不足带来的问题。

优势：通过使用开源代码，显著提升了研究效率、可重复性和可验证性，同时降低了研究人员的编码技术门槛。

使用场景：适合需要针对性解决研究问题的科学家，尤其是那些处理数据吃力的研究者。

文章润色工具

学术写作

Paperpal 和 Thesisfy 可根据期刊投稿要求检查学术论文，并提供有针对性的研究提案、文献综述、摘要及论文模板。

原文案例：芬兰赫尔辛基大学博士生María Mercedes Hincapié-Otero作为非英语母语者，经常使用AI检查写作流畅性、语法和语调，并使用ChatGPT起草非正式电子邮件。

优势：提升稿件质量和专业性，避免因为格式或语言问题导致的退稿。

使用场景：可以进行语法检查、期刊格式匹配、参考文献格式化等。

翻译与润色

SciSpace以及Coral AI、Quillbot和OpenAI的Whisper涵盖数十种语言翻译。

优势：多语言翻译功能能够提升跨国研究团队的沟通效率、文献获取能力和论文写作质量，同时节省时间。

使用场景：适用于需要使用多种语言的国际研究团队，特别是涉及跨国合作和多元文化背景的项目。

科研基金申请

Thesisfy是一款针对科研基金申请设计的AI工具，其“会议和期刊查找器”功能，可以帮助研究者寻找与其研究成果匹配的最佳发表渠道。

原文案例：前神经科学家Marc-Oliver Gewaltig指出，资助提案在AI训练数据中相对稀少，而学习如何撰写这些提案是必要的科研技能。Thesisfy通过专门训练有效填补了这一空白。

优点：通过精准匹配发表渠道、简化资助申请流程与提供写作指导，有效提升研究人员的工作效率与学术产出。

使用场景：研究人员在准备资助申请和选择会议及期刊时特别需要这类工具的支持。

多模型协同合作

原文提到，科学研究不再局限于单个AI工具的使用，而是多模型协同合作与优势互补，通过跨领域合作构建全面的解决方案。

检索文献

工具：ChatGPT Deep Research、Gemini Deep Research

目的：获取相关领域的最新研究动态和文献概览，为后续研究打下基础。

文献分析

工具：Research Rabbit、SciSpace、Claude

目的：利用文献关联和对话功能，提取文献关键信息和观点，深化对复杂主题的理解。

实验设计

工具：CRESt、Gemini、Scite、Elicit

目的：基于已有研究，设计相应的实验或研究方案。

问题解决

工具：ChatGPT、Claude

目的：在实验过程中，利用AI工具排除故障并解决问题，获得灵感和建议。

数据分析与可视化

工具：Cursor、GitHub Copilot、Anysphere Cursor

目的：编写代码并生成统计分析与可视化图表，简化数据处理，提高展示效果。

文章写作润色

工具：Paperpal、Thesisfy

目的：利用AI平台检查学术写作的语法、流畅性和格式，提供模板和引用支持，确保符合期刊要求。

模拟评审

工具：ChatGPT

目的：进行最终文本审查，确保文稿质量，及时获取反馈并进行修改和调整。

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