复旦大学：2026科学智能（上）：科研人员 AI 应用现状调查报告（中译版）（17页）.pdf

核心结论速览： 生产力提升（3,442次提及）是科研人员对AI的最核心诉求，远超文献发现（2,019次）：受访者希望AI节省时间、减少重复性工作、加速科研工作流。AI被视为工作流加速器而非研究者替代品，其核心价值在于让研究者从繁琐任务中解放，专注于综合分析、解读和叙事构建。 通用模型主导科研AI工具市场，ChatGPT（36.8%）、Gemini（18.4%）构成双巨头格局：通用大语言模型占所有工具使用的75.9%，写作/编辑工具（7.2%）、文献发现工具（5.6%）和搜索工具（5.3%）的份额远低于通用模型。工具选择的集中化意味着科研AI市场的“赢家通吃”效应显著。 东亚市场存在结构性机会：中国DeepSeek渗透率48.8%，为本地化AI工具提供“主场优势”：DeepSeek在中国渗透率远高于其他国家（通常低于10%），“其他”类别在中国达46.8%（可能包含通义千问等本地模型），在法国达53.5%（可能包含Mistral）。本地化AI工具在特定区域具备显著竞争优势。 重度AI使用者更可能自行付费——机构采购决策滞后于个人采用：逻辑回归显示，自行付费的研究者成为重度AI使用者的概率是机构付费者的约2倍。仅11.1%由机构付费，41.3%自行付费，45.4%使用免费版本。这一“自下而上”的采用模式在AI商业化早期阶段具有典型特征。 准确性差距是AI工具商业化的关键瓶颈：解决幻觉问题将释放巨大付费意愿：准确性/幻觉（4,935次提及）是最大担忧，但满意度中也强调“指向可靠来源并提供参考文献”（235次提及）是核心价值。能够提供可验证、可追溯的准确输出的AI工具将获得显著的付费转化优势。AI驱动的科研工作流变革：从“工具”到“伙伴”的范式转移。2026年全球科研人员AI使用现状调研显示，AI已从实验性工具演变为科研工作流的常规组成部分。信息收集（43.8%经常使用）和论文编辑（44.6%经常使用）是AI支持最多的两项活动，研究规划紧随其后（40.9%）。然而，AI的使用呈现明显的“任务选择性”——在依赖判断、问责和声誉的任务中，AI的采用率显著降低。审稿（23.5%）、投稿决策（25.7%）和行政管理（26.0%）的使用率远低于信息收集和论文编辑。这表明科研社区正将AI定位为“增强人类能力”的工具，而非“替代人类判断”的解决方案。投资机会：科研AI工具的商业化机会集中在信息收集、论文编辑和研究规划三个高频使用场景。能够提供可验证、可追溯输出的工具将获得更高的付费转化率。（数据来源：复旦大学/施普林格·自然《AI for Science 2026》）。科研AI工具市场格局：通用模型的“赢家通吃”效应。通用大语言模型占所有AI工具使用的75.9%，ChatGPT（36.8%）、Gemini（18.4%）和Claude（6.5%）构成前三强。写作/编辑工具（7.2%）、文献发现工具（5.6%）和搜索工具（5.3%）的合计份额仅为通用模型的约1/4。这一集中化趋势反映了科研工作流的特性——研究者倾向于使用一个多功能助手完成多个任务，而非在不同工具间切换。通用模型正通过功能扩展（结合AI代理实现结构化、多步骤科研工作流）进一步巩固优势。投资机会：通用模型在科研场景中的主导地位意味着，新进入者应选择“垂直深耕”策略——在文献发现、知识图谱、科研协作等细分领域建立差异化优势，而非与通用模型正面竞争。（数据来源：复旦大学/施普林格·自然《AI for Science 2026》）。跨国市场差异：东亚的“重度采用”与西方的“谨慎实验”。韩国（11.4%）、中国（10.3%）和日本（9.4%）的重度AI使用者比例约为全球均值5.7%的2倍，且这一差距在跨经验层级的对比中依然成立。DeepSeek在中国渗透率48.8%，“其他”类别在中国达46.8%（可能包含通义千问等本地模型），显示本地化AI工具在特定区域具备显著竞争优势。通用模型在不同市场面临本地化竞争——中国市场的通义千问、法国市场的Mistral等正在争夺科研用户。投资机会：东亚市场的AI工具渗透率显著更高，但本地化竞争格局尚未定型。能够提供中文/韩文/日文优化的文献发现工具、科研协作平台和论文编辑工具，在这一区域存在结构性机会。（数据来源：复旦大学/施普林格·自然《AI for Science 2026》）。付费模式的“自下而上”特征：机构采购滞后于个人采用。45.4%的受访者使用免费版本，41.3%自行付费，仅11.1%由机构付费。自行付费的研究者成为重度AI使用者的概率是机构付费者的约2倍。医院（49.1%）自行付费比例最高——在受严格隐私监管的环境中，个人采购工具的风险尤为突出。咨询公司（56.9%）和政府机构（54.0%）免费使用比例最高。Microsoft Copilot是唯一主要依赖机构付费的工具（48.5%），与其嵌入企业软件许可的商业模式有关。投资机会：科研AI工具的销售策略应优先考虑“个人付费”模式——提供有吸引力的免费版本，通过增值功能（如高级搜索、更大上下文窗口、API访问等）驱动个人付费转化。机构销售周期长、决策链条复杂，在AI商业化早期阶段效率较低。（数据来源：复旦大学/施普林格·自然《AI for Science 2026》）。科研AI工具的信任差距与产品机会。65.2%的受访者对AI在内容发现中的表现表示满意或非常满意，满意度主要源于“指向可靠来源并提供参考文献”（235次提及）和“输出准确性”（148次提及）。然而，准确性与幻觉问题（4,935次提及）是最大的担忧。研究者关注AI生成虚假、误导或无法验证的信息，包括捏造的参考文献、隐藏偏见、以及对批判性思维的潜在侵蚀（1,167次提及）和研究诚信（702次提及）。产品机会：能够提供可验证来源、减少幻觉、增强透明度的AI工具将获得差异化竞争优势。具体方向包括：集成学术数据库的文献搜索工具（确保输出可追溯）、支持引用验证的论文编辑工具、以及提供训练数据透明度的AI平台。（数据来源：复旦大学/施普林格·自然《AI for Science 2026》）。科研AI工具投资策略框架。策略一：高频场景深耕（信息收集/论文编辑/研究规划）。信息收集（43.8%）、论文编辑（44.6%）和研究规划（40.9%）是AI使用率最高的三个场景。聚焦这些场景的垂直工具（文献发现、学术搜索、论文润色）具备最大的用户基础。策略二：东亚市场本地化布局。中国（10.3%）、韩国（11.4%）和日本（9.4%）的重度AI使用者比例为全球均值的2倍。本地化AI工具（如中国的通义千问、DeepSeek）在东亚市场具有显著竞争优势。针对中文/韩文/日文优化的科研工具存在结构性机会。策略三：解决“准确性差距”的产品创新。准确性/幻觉（4,935次提及）是最大担忧，但满意度中“指向可靠来源并提供参考文献”（235次提及）是核心价值。能够提供可验证、可追溯的准确输出的AI工具将获得显著的付费转化优势。具体方向：集成学术数据库的搜索工具、支持引用验证的编辑工具、提供训练数据透明度的AI平台。策略四：个人付费驱动的商业模式。机构付费仅占11.1%，个人付费（41.3%）是主要收入来源。Freemium模式——通过免费版本建立用户基础，通过增值功能（高级搜索、更大上下文、API访问）驱动个人付费转化——是科研AI工具最有效的商业化路径。关注指标： AI在审稿、投稿决策等“判断密集型”任务中的使用率变化（判断AI信任度提升的先行指标）。 东亚市场重度AI使用者的季度增长率（验证区域市场渗透速度）。 DeepSeek等本地化工具的跨国渗透率变化（反映本地化工具的竞争边界）。 机构付费比例的变化趋势（反映AI工具从“个人采用”向“机构采购”的迁移速度）。（数据来源：复旦大学/施普林格·自然《AI for Science 2026》）。延伸阅读。以上为报告核心投资逻辑分析，如需获取完整报告详细数据及全部调研结果，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。Q1：科研AI工具最大的市场机会在哪里？高频场景（信息收集43.8%/论文编辑44.6%/研究规划40.9%）、东亚市场（中国/韩国/日本重度用户占比为全球均值2倍）、以及“准确性差距”产品（解决幻觉问题是最大需求痛点）。Q2：AI工具在科研中的付费模式特征是什么？仅11.1%由机构付费，41.3%自行付费，45.4%使用免费版本。自行付费成为重度用户的概率是机构付费者的约2倍。Freemium模式是最有效的商业化路径。Q3：东亚市场在AI工具采用上有何特殊性？中国（10.3%）、韩国（11.4%）和日本（9.4%）的重度用户比例约为全球均值5.7%的2倍。DeepSeek在中国渗透率48.8%，本地化工具在区域市场具备显著竞争优势。Q4：科研AI工具最大的产品机会是什么？准确性/幻觉（4,935次提及）是最大担忧。能够提供可验证来源、减少幻觉、增强透明度的AI工具将获得差异化优势。集成学术数据库、支持引用验证、提供训练数据透明度是关键方向。Q5：科研AI工具市场的竞争格局如何？通用模型（ChatGPT 36.8%/Gemini 18.4%）占75.9%，“赢家通吃”效应显著。新进入者应选择“垂直深耕”策略——在文献发现、知识图谱、科研协作等细分领域建立差异化优势。数据来源说明。本报告数据来源于复旦大学、上海科学智能研究院与施普林格·自然《AI for Science 2026》报告（2026年），基于2026年3月2日至30日开展的全球科研人员AI使用现状调研。