引言
在四川大学华西医院生物治疗全国重点实验室里，化学与生物医学的边界正在被重新定义。在这里，练仲教授——作为药物合成化学的学科带头人，正与团队一起探索绿色、高效的药物合成新路径。这一方向因其无溶剂、快速、环境友好的特性，在绿色合成与药物研发中展现出巨大潜力。
“我们研究的机械化学，是一个典型的交叉学科领域。”练教授在采访中坦言，“它的优势在于创新空间巨大，但挑战也正在于此——你需要同时精通有机合成，还必须跨越壁垒，从材料科学、固体物理甚至工程力学中汲取灵感。”他举了一个生动的例子：“材料学里研究了五十年的压电效应，我们化学领域可能最近几年才意识到它能用来催化反应。这种信息差，就是交叉学科最大的机会，也是最大的障碍。”
对于实验室里基本是化学背景的学生而言，要快速理解并整合这些陌生领域的文献与思路，过程极为耗时。传统的文献调研，从一项“背景阅读”变成了耗时最巨的“主体工程”。练教授道出了顶尖团队在追求科研创新时普遍面临的深层困境：在知识爆炸的时代，如何高效地打破学科壁垒，让灵感在交叉地带迸发？
这正是中国科研在从“跟跑”向“领跑”转变中必须回答的问题。练教授认为，在原创药研发的整体链条上，中国与国际顶尖水平仍有差距，但在有机化学（药物合成）这一基础环节，差距已缩小至两三年。“这得益于国家长期投入和庞大的科研人员基础，”他分析道，“而AI的引入，能帮助我们更快地打破其他领域的壁垒，比如结构生物学，AI模型对蛋白质结构的预测已经让国内外差距迅速缩小。”
然而，AI在有机化学领域的实际应用还非常少。2025年初，带着“以人为主、AI为辅”的明确理念，练仲教授团队与通圆数智展开合作，尝试用“科研助手平台”破解交叉学科的文献迷局。本次采访将深入探讨这支顶尖科研团队如何借助AI技术，重构传统的文献调研模式，为交叉学科研究开辟新路径。
01
交叉学科的困境：当化学遇上材料学
记者：请您介绍一下团队的研究方向和在科研工作中面临的主要挑战？
练仲教授： 机械合成化学是一个典型的交叉学科领域。我们研究的是物质在机械力的诱发和作用下发生的物理和化学变化。在进行文献资料搜集时，压电、压致发光、材料学等领域的文献都是非常重要的参考。这个过程是非常耗时的。交叉学科的优势在于创新空间大，但挑战也正在于此——需要同时掌握多个领域的知识体系。
记者：传统的文献调研方式还有哪些具体痛点？
练仲教授： 除开不可控的实验探索部分，课题组在立项初期最主要的困难是跨学科文献调研。我们实验室的同学基本都是化学相关背景，但在机械化学研究中必须掌握材料学等多个领域的专业知识及其细分方向与研究思路。这一学习过程极为耗时，若信息掌握不全，可能导致研究方向错误，轻则延误数月，重则使整个课题作废，造成巨大的时间与机会成本。
传统的文献调研模式存在多重痛点：一是信息过载与关键文献遗漏并存，海量文献筛选困难，且遗漏重要信息可能影响方向判断；二是跨领域知识门槛高，需花费大量时间理解其他学科的专业概念与体系；三是文献分散保存在课题组不同研究员手中，导致共享不便、版本混乱，会造成团队在信息协作上效率降低；四是成果输出阶段需要耗费大量时间在格式调整、语言润色等重复性工作上，挤占了本应用于创新思考的科研精力。
02
AI赋能科研：从探索到实践的转变
记者：是什么契机让团队开始尝试AI工具来辅助科研？
练仲教授： 2025年初，我们试用通用大模型时发现，AI回复长度受限、存在“幻觉”和引文不准等问题。这让我们认识到，当前让AI主导科研不可行，但以人为主、AI为辅的模式潜力巨大。这次与通圆数智的合作很好的验证了这一理念。
记者：为什么最终选择了通圆数智的科研助手？
练仲教授： 通圆数智的科研助手与通用大模型不同，它具备“多模型对比验证”和“文献溯源”功能，每个结论都可追溯至原文，有效降低了AI“幻觉”风险。另外，它能支持单次分析150篇文献，远超通用大模型的单次文档解析能力，特别适合像我们这种需要分析海量文献的交叉学科研究。此外，其“文献综述”功能可针对特定研究问题，系统梳理相关文献。例如，聚焦于我们研究的机械化学等具体方向，高效回答比如“在该反应体系或方法学上，已有的合成策略、反应机制研究是什么，当前在催化剂效率、底物普适性或绿色合成方面还存在哪些局限”，帮助我们对前沿文献进行自动归类、核心观点摘要以及发现不同研究之间的技术关联与演进路径。这极大地提升了在交叉学科（如化学与材料学结合）或前沿方法学领域进行文献调研与立项论证的工作效率。
03
场景落地：AI如何改变科研日常
记者：能否分享一些具体的应用场景，展示科研助手如何帮助团队解决实际问题？
场景1：快速完成跨领域立题调研
练仲教授： 举一个典型例子。当我们想要探索某个新的研究方向时，比如机械压电催化，传统方式需要研究生花费2-3周时间，先在数据库中检索相关文献，然后逐篇阅读、整理、归纳，最后形成研究现状综述。这个过程不仅耗时，而且因为个人知识背景的局限，很可能遗漏重要文献或未能把握领域发展的核心脉络。
现在使用科研助手，我们可以在几小时内完成初步调研。系统能够智能搜索和筛选相关文献，并通过多模型对比验证，生成一份结构化的研究现状报告。这份报告会清晰地呈现：该领域目前的研究热点和技术路线、不同研究团队的主要贡献、现有方法的优缺点对比、尚未解决的关键科学问题。
更关键的是，报告中的每一个论断都有明确的文献引用支撑，我们可以快速定位到原始文献进行深入阅读。这将文献调研的时间从数周压缩到数小时，效率提升了数十倍。而且这种系统化的梳理，往往能帮助我们发现一些原本可能被忽略的研究角度。
场景2：多领域知识的快速整合
练仲教授： 机械化学研究经常需要整合有机化学、材料科学、物理学等多个领域的知识。以前，一个研究员要跨领域学习，首先要搞清楚这个新领域有哪些核心概念、研究方法、代表性成果，这个过程往往需要请教该领域的专家，或者花费大量时间学习科研文献。
现在，通过科研助手，我们可以快速构建跨领域的知识图谱。比如当我们需要了解压电材料在机械化学中的应用时，系统能够：自动识别两个领域的交叉点、提取相关的核心文献和关键技术、分析不同研究思路的可行性、给出潜在的创新方向建议。
这种能力对于交叉学科研究来说，价值是难以估量的。它帮助我们打破了领域之间的知识壁垒，让"他山之石可以攻玉"变得更加容易实现。有些在本领域迟迟没有突破的问题，可能借助其他领域的方法就能快速解决。
场景3：提升开题良品率与研究方向精准度
练仲教授： 从管理者角度看，科研助手在提升开题良品率方面发挥了重要作用。以前，研究员提交的开题报告质量参差不齐，有的可能因为文献调研不充分，选择了一个已经被研究透彻或者技术路线不可行的方向，这会导致后续研究遇到很大困难，甚至需要中途更换课题。
现在，在开题之前，研究员可以利用科研助手快速评估课题的创新性和可行性：该方向目前的研究进展如何？主要竞争对手是谁？他们的最新进展如何？现有技术路线的成功率和难点在哪里？我们的预期创新点是否真正具有新颖性？
这种基于大量文献数据的决策支持，大大降低了研究方向选择的风险，让我们能够更有信心地投入到后续的实验工作中。我明显感觉到，最近几个月使用了科研助手的学生，他们的开题报告质量有了显著提升，对研究背景的理解更加深入，对创新点的把握更加准确。
场景4：青年研究员的快速成长
记者：对于团队中的青年研究员和研究生，科研助手带来了哪些帮助？
练仲教授： 我们要教会年轻人正确使用AI工具——在主导整个实验与项目的基础上，借助科研助手可以丰富视野、提高效率，同时保持独立的科研思考，帮助他们更快地成长为独立的研究者。
对于青年研究员来说，科研助手最大的价值在于：
快速切入新领域：当接触一个陌生方向时，能够在短时间内建立起系统性认知，了解该领域的发展脉络、核心问题和主流方法。
培养科研思维：通过观察AI如何梳理文献、提炼观点、发现问题，学习科研方法论，理解如何从海量信息中提取关键信息。
拓展研究视野：接触到可能被自己忽略的相关研究，了解不同团队的技术路线，激发创新灵感。04
创新价值：不只是效率，更是科研范式的转变
记者：您认为科研助手对于有机化学方法学这样的交叉学科研究，最大的价值是什么？
练仲教授： 我认为科研助手带来的核心提升有三方面：
•效率提升：文献调研从数周缩短至数小时，节省时间用于创新思考与实验设计。
•良品率提升：更全面的调研和精准的方向判断，减少走弯路，提高科研产出成功率，节约团队资源。
•创新启发：助力快速识别不同领域间的潜在联系，发现被忽略的创新机会，真正推动“学科交叉”落地。
05
展望未来：AI驱动的科研新生态
记者：展望未来，您对合成化学领域的发展有哪些目标？AI能够在哪些方面加速这些目标的实现？
练仲教授：机械合成化学作为绿色药物合成的重要分支，长远目标是实现技术的工业化与环境友好制造。在科研论文方面，语言和格式以及跨学科交流是两大痛点。论文撰写时，科研人员需反复进行外语校对和格式调整，消耗大量时间。跨学科交流中，由于精力有限和领域壁垒，研究者难以快速理解彼此工作、激发合作灵感。后续，我们将继续与通圆数智进行深度合作，科研助手很快将引入多样化文献辅助工具，如AI驱动的翻译、润色、校对和智能格式调整，将科研人员从繁琐工作中解放，提升效率与质量。同时，搭建学者圈和学术社区，允许用户标注研究方向，由AI智能匹配并分析潜在合作点，从而高效促进学科内外的知识碰撞与协作。
后记
最后，练仲教授特别强调：“实践是检验真理的唯一标准。AI可以赋能，可以加速，可以启发，但它无法替代研究人员具体的实验验证。我们拥抱AI，是为了让人的智慧更聚焦于提出关键问题、设计巧妙实验、进行深刻思考。”
从人工文献调研到AI辅助的智能融合，从单一学科的深耕到无界知识的碰撞，练仲教授团队的故事，不仅是一个关于工具增效的故事，更是一个关于顶尖团队如何在新范式下，坚守人的主体性，利用技术杠杆撬动原始创新的样本。他们的探索表明，当深刻的学科洞察与先进的生产力工具相结合，所释放的不仅是团队潜能，更是中国科研在交叉学科前沿加速迈向世界一流的底气与路径。
