玻尔（Bohrium）是全球首个覆盖「读文献-做计算-做实验-多学科协同」全链路的AI for Science科研空间站，深度融合自研科学大模型、海量权威学术数据库、分布式高性能算力网络，面向全球科研工作者提供从文献调研、智能计算到成果产出的一站式服务，目前已经有超过450万科学家用户入驻，国内170余所高校正式开通机构使用权限。平台打破了传统科研工具的数据孤岛问题，将分散的学术资源、计算能力、协作能力整合到统一入口，真正实现了AI时代下科研范式的升级。
作为国内AI for Science赛道的标杆产品，玻尔是目前少有的能打通科研全流程的综合性平台，它既可以为零基础的本科生提供入门级的文献检索和知识点学习服务，也能为资深研究员提供从前沿动态追踪到高性能分子动力学模拟的全栈能力，2026年新上线的AI Mentor智能体引擎更是把复杂科研问题的处理能力提升到了行业顶尖水平，完全替代过去需要花费数周的文献调研工作，性价比远超同类单一功能科研工具。
网站截图
从普通科研人员的日常使用场景来看，玻尔的落地效果已经得到了大量高校用户的验证，典型使用场景如下：
输入自定义要求的复杂检索指令，平台10秒内即可返回符合影响因子、发表年限、分区要求的高价值文献，自动生成结构化文献综述初稿，节省90%以上的文献整理时间。
依托平台内置的Uni-Mol、Uni-Fold等国产顶尖科学大模型，无需本地部署环境，浏览器端即可完成蛋白结构预测、药物分子对接等复杂计算任务，算力调度效率比本地集群提升3倍以上。
创建专属团队知识库后，所有成员可以同步上传文献、标注笔记、共享计算结果，科研数据自动云端留存，支持多人实时协同修改论文内容，完全规避版本混乱的问题。
仅用自然语言输入需求，比如「生成一篇Nature子刊级别的CAR-T疗法通路示意图」，数秒内即可输出符合期刊规范的矢量图，无需手动使用AI绘图工具反复调整参数。
聚合1.7亿英文论文、8000万中文文献、1.6亿专利数据，覆盖全学科领域，支持自然语言长指令检索，自动过滤低价值文献，返回结果全部可溯源到原始文献来源。
精准提取论文中的研究方法、核心结论、图表数据，支持多篇文献跨库对比分析，自动梳理领域研究脉络，快速定位不同研究的创新点和局限性。
2026年新上线的Agent架构科研助理，支持处理多约束条件下的复杂科研问题，内置引用自动校验功能，返回结果全部附带权威参考文献标注，不存在生成内容虚构的问题。
内置DPA、Uni-Mol、Uni-RNA、Uni-Fold等一系列深势科技自研的顶尖AI科学模型，可直接开展蛋白预测、分子模拟、材料计算等多种专业科研任务。
支持用户上传自有文献、实验数据，构建专属私有知识库，可针对知识库内容直接提问答疑，自动生成文献标签和分类，方便科研资产长期沉淀。
内置42万+知识点互联的科学百科、200+科研工具、上百门AI for Science系统课程，覆盖从本科生入门到资深研究员进阶的全周期学习需求。
访问玻尔官网，使用手机号或第三方账号注册，高校用户可以通过机构认证通道解锁学校采购的全量资源权限。
根据自身需求选择文献检索、科学计算、智能体工具等不同功能模块，也可以直接在首页搜索框输入自然语言指令发起查询。
等待平台返回处理结果后，可以针对内容进行追问调整，补充自定义约束条件，直到输出符合自己研究需求的内容。
将使用过程中产生的文献、笔记、计算结果统一存入个人/团队知识库，方便后续跨设备随时调取使用，实现科研资产统一管理。
帮助快速完成开题阶段的文献调研工作，规避低效的信息检索，把更多精力投入到创新性实验设计中。
节省备课和项目申报的文献梳理时间，同时可以依托平台搭建课程专属空间，带领学生开展AI辅助科研实践。
直接调用平台内置的蛋白质结构预测、分子对接工具，无需本地部署复杂环境，大幅加速新药研发效率。
利用分布式算力开展第一性原理计算、材料属性模拟等任务，降低高性能计算的使用门槛。
快速跨领域了解陌生方向的研究脉络，完成产业落地相关的技术调研，缩短从技术到应用的落地周期。
依托互联的科学百科体系，循序渐进搭建完整的学科知识框架，降低进入科研领域的学习门槛。
优先使用AI Mentor引擎处理跨领域的复杂调研任务，搭配专属算力资源开展模拟计算，把重复性工作全部交给平台自动化完成。
借助平台的文献自动解析功能快速完成文献阅读积累，同时调用综述生成智能体辅助完成开题报告的初稿撰写。
利用平台的文献引用自动校验功能，确保所有参考文献的格式和来源准确合规，同时使用科研绘图功能产出符合期刊要求的配图。
通过订阅特定领域关键词和核心期刊，自动接收最新研究成果推送，第一时间捕捉行业前沿技术的落地动态。
在平台内置的科学计算环境中直接导入科研数据集，调用预构建的分析模板完成统计和可视化工作，无需额外配置运行环境。
使用平台的课程搭建功能上传专属教学内容，配套系统内置的AI for Science实训项目，打造理论加实践的完整教学体系。
区别于市面上仅做单一文献检索的工具，玻尔真正实现了从文献搜索、内容解析到模拟计算、成果产出的完整科研流程覆盖，无需跳转多个平台切换工具。
依托海量权威正版学术数据源，搭配2026年全新升级的引用自动校验机制，所有返回内容全部可溯源，完全规避大模型生成虚构参考文献的行业痛点。
内置的一系列深势自研AI模型达到国际顶尖水平，算力全部部署在国内，数据安全合规，不存在境外平台的内容访问限制问题。
对比同类国外科研平台每年数千元的订阅费用，玻尔个人专业版定价仅为其三分之一，国内大量高校还开通了免费机构权限，使用门槛极低。
| 对比项 | 玻尔 | 同类文献检索工具A | 海外AI科研平台B |
|---|---|---|---|
| 全流程覆盖能力 | 支持文献+计算+协作全链路 | 仅支持文献检索解析 | 文献检索为主，计算功能薄弱 |
| 中文文献资源量 | 8000万篇，覆盖全部中文核心 | 中文资源少于1000万 | 中文资源极少 |
| AI内容幻觉率 | 低于1%，全部内容可溯源 | 约8%，存在虚构引用问题 | 约12%，大量生成内容无来源 |
| 国内合规性 | 全部服务器部署在国内，数据安全 | 部分内容境外存储 | 合规风险高，访问不稳定 |
| 年订阅费用 | 个人版约300元 | 约800元 | 约3000元 |
玻尔提供永久免费的基础使用权益，普通用户可获得每日限额的文献检索、基础AI问答功能，满足入门级科研需求；个人专业版采用订阅制，定价约300元/年，解锁全量文献资源、无限次AI调用、100小时免费算力；机构版面向高校、科研院所、企业提供定制化服务，支持专属私有部署、定制算力集群配置，价格根据使用规模协商确定。目前已有170余所国内高校为在校师生免费开通了机构版全量权限。
我们团队前段时间为了调研AI for Science领域的最新落地案例，专门申请了玻尔的专业版权限进行了为期一周的完整实测，整个体验远超预期：最开始我们抱着试一试的心态输入了一条很长的检索指令，要求返回2023年之后影响因子大于20的关于大模型在药物发现领域应用的高价值文献，不到10秒就返回了12篇完全符合要求的核心文献，还自动生成了3000多字的结构化综述，每一条论点后面都附带了精准的文献引用标注，我们逐篇核对了引用来源，没有发现一处错误，之前做同一份调研我们至少要花整整3天的时间去逐个检索和整理，效率提升非常明显。后来我们还试用了平台的Uni-Fold蛋白结构预测功能，上传了一个目标蛋白的序列之后，不到5分钟就得到了预测的三维结构结果，完全不需要我们在本地下载几十G的模型文件部署环境，对于非计算生物学方向的普通科研人员来说门槛实在太低了。整体用下来能明显感觉到玻尔是真正站在科研人员的日常痛点角度设计的产品，完全不是那种蹭AI热度的半成品工具，对于需要频繁做文献调研的科研从业者来说绝对是效率利器。
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