2026 年 3 月 27 日，在 2026 中关村论坛年会的聚光灯下，一场针对化学科研底层逻辑的“革命”正式爆发。北京科学智能研究院（AISI）与深势科技联合发布“玻尔·科学导航化学版”。

这不是一个简单的文献搜索框，而是一个能听懂人话、看懂分子、甚至能帮你推理的“化学大脑”。它标志着科研范式从枯燥的“检索文献”正式跨越到高效的“解决科学问题”。

在发布这款产品之前，团队对近 100 万科研用户的行为进行了深度洞察。一个越来越清晰的事实是：化学相关科研者的需求，早已不再停留在“找到几篇相关文章”，而是要围绕具体科学问题，快速获得可验证、可比较、可继续推进课题的答案。

对于化学领域科研工作者来说，最直接的痛点不是文献数量不够，而是：

结构难搜：分子式、结构式、CAS、别名、中文命名、Markush 表达式难以被传统关键词检索准确理解；

证据分散：论文、专利、学位论文、中文资料分散在不同系统中，关键数据常常找不全；

条件难比：催化剂、底物范围、溶剂、温度、时间、收率、选择性等核心实验条件缺乏结构化整理，只能靠人工逐篇对比；

结果难溯源：很多检索或 AI 工具给出结论，却无法准确定位到原始文献中的图表、段落和实验细节，科研人员难以信任；

无法直接用于下一步决策：从信息获取到路线设计、条件优化、专利避让、实验推进之间，仍然存在巨大断层。

旧时代的“查文献”，本质上还是让科研者自己在海量资料里翻找、拼接、判断。新时代真正需要的，是围绕科学问题直接组织答案：分子/结构是什么，反应条件怎么定，物质—性质—应用之间的证据链在哪里，相关结论是否能回到原文核验。

玻尔·科学导航化学版，可以直接告诉你答案，并把证据摊在你面前。

图：玻尔·科学导航化学版

玻尔·科学导航化学版之所以具有“开创性”意义，在于它接入了海量化学文献与专利，也构建了一套面向化学科研问题的基础设施：能够理解化学语言，识别物质与反应对象，连接实验条件与原始证据，并将这些信息组织为可检索、可比较、可溯源的知识网络。

1、数据底座：不是简单堆积数据，而是构建可计算的化学知识空间

截至 2026 年 3 月 23 日，平台已形成较为完整的化学数据底座：

53,071,613+ 物质数据：覆盖超 5300 万种物质，且数量仍在持续增长；

56,929,799+ 反应数据：近 5700 万条反应数据，支撑从物质到反应路径、反应条件的系统检索与关联分析；

1,485,258+ 化学相关专利：提供化学场景的专利数据能力，中英文混合检索，中文专利覆盖利用方面具备显著优势。

这是一个持续进化的知识库，，不同于传统数据库依赖固定更新周期，它能够持续解析最新论文和专利，让知识库始终处于动态演进之中。

2、精准度：拒绝“幻觉”，只讲证据

在科研场景中，真正不可接受的，不是“回答得慢”，而是“回答得像对，其实无据可依”。

玻尔·科学导航化学版要解决的，正是这一问题：让每一个结论都尽可能建立在可追溯、可核验的证据基础之上。

证据溯源：可深入到原文段落与细节层级，每一条结果都有出处可查；

结构识别：准确率超过 98%。无论是手绘结构、图片还是文本描述，都能够被精准识别，并支持导出为 SMILES、SDF、SVG 等专业格式。

接下来，我们从三个关键场景，看玻尔·科学导航化学版如何重塑化学科研工作流。

场景一：面对一张模糊的分子图，你该怎么办？

传统流程：先靠肉眼辨认，再手动推断结构、绘制分子式、到数据库中检索；一旦识别不准，就只能反复修改、重复搜索。

玻尔体验：上传图片-> AI识别 -> 直接出结果。

能力体现：支持分子图片识别，结构识别准确率超过 98%。系统能够自动完成化学结构和名称识别，并提供 API 调用能力。无论上传的是 JPG、JPEG 还是 PNG 图片，都能快速解析并还原为结构式。

场景二：老板让你查“阿托品”的专利壁垒，你如何应对？

传统流程：登录专利库 -> 输入英文名 -> 下载几十篇PDF -> 一篇篇人肉筛选 -> 找不到关键数据。

玻尔体验：自然语言提问 -> 精准回答。

能力体现：输入“检索阿托品类化合物的专利布局分析”，系统即可从海量专利中自动提取关键信息，并生成可视化证据链，用户无需再逐篇翻阅冗长的专利条文。

场景三：做实验前，如何确定“紫杉醇 Taxol/paclitaxel ”的合成路线？

传统流程：查综述、追参考文献、翻原始论文，再逐条整理催化条件、溶剂、pH、温度等信息，花了大量时间，最后还可能发现数据彼此矛盾。

玻尔体验：多模态信息直接整合呈现，关键结果可快速理解、直接复用。

能力体现：用户只需提出类似“请根据现有专利及论文研究设计紫杉醇（Taxol / paclitaxel）的合理合成路线，说明关键步骤和难点，并推荐相关物质”的复杂科研问题，系统就能自动整合分散在不同论文和专利中的催化条件、溶剂、pH、温度等关键信息，进行结构化呈现，并形成“物质—性质—应用”之间可复核、可溯源的证据链。

玻尔·科学导航化学版背后，是一套复杂的专利分级分类体系和科学数据标注平台。它不只是做信息检索，更能理解化学信息背后的价值。

1、专利分级分类体系：不是所有专利都值得看

面对海量专利，真正关键的不是找到更多结果，而是判断哪些更有价值。 玻尔建立了一套专门的分级分类体系，不仅看文字内容，也看其中的化学结构、反应信息和技术价值。

图：衡量维度

这套体系能够帮助用户快速提取高价值信息，把时间从低价值专利的无效检索中释放出来。

2、语料加工与资产化：让私有数据真正“活”起来

它不仅连接海量公域数据，也具备对私有数据的处理能力。借助专利文件解析工具，团队的私有数据可以被自动解析、结构化，并与公域文献进行打通分析。 这意味着，你可以将自己的实验数据交给 AI，不再只是“存起来”，而是真正用于发现规律、验证假设，甚至挖掘新的科研机会。

广泛而坚实的用户基础，正是生态共建最有力的体现。这正是玻尔·科学导航的真实写照：

用户规模：已收获全球近 400 万科研用户的信任。

覆盖范围：62% 的 985 高校、45% 的 211 高校、40% 的双一流高校已入驻。

活跃度：全年服务超 3000 万个科学问答，现每日服务超 20 万科学问题。

从北京大学、上海交通大学到中科院化学所，从深圳国际科技信息中心到中石化大连石油化工研究院，这个生态正在迅速发展。

“玻尔·科学导航化学版”的发布，不仅仅是一次软件更新，更是 AI for Science 理念的一次完美落地。

它把科研人员从繁琐的“人肉检索”中解放出来，成为每一个科研人的“超级外脑”，让科学家回归科学的本质——思考与创造。在这个平台上，你不再需要是一个熟练的“数据库检索员”，你只需要是一个有好奇心的“科学家”。

现在，这个拥有5300万物质、5700万反应、每天处理20万个问题的“化学大脑”已经就位。未来已来，你准备好了吗？

产品入口

官网：www.bohrium.com

化学版直达：bohrium.com/chem-sn

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