?文献挖掘：AI 驱动的精准搜索与智能管理
科研人都知道，文献调研往往占去大量时间。玻尔的科学导航功能，能帮你从海量文献中快速锁定核心内容。比如输入 “钙钛矿太阳能电池稳定性”，AI 会解析问题意图，自动关联 1.6 亿篇文献、1.6 亿项专利和 2000 万学者信息。搜索结果不仅列出相关论文，还会生成结构化答案，每个结论都标注原始文献的 DOI，避免 “AI 幻觉”。
在文献管理方面，玻尔的知识库支持 EndNote、Zotero 等工具一键导入。上传 PDF 后，AI 能自动识别分子结构、提取实验数据，甚至生成学术海报。遇到英文文献，点击翻译按钮就能获得精准的中文摘要，还能让 AI 总结研究方法和创新点。
?实验设计：从分子模拟到材料预测
当文献调研完成，就该进入实验设计阶段。玻尔的 Apps 集合了 200 多个科研工具，覆盖分子模拟、数据分析、科研绘图等场景。比如使用 Conf-GEM 在线工具，输入分子的 SMILES 字符串，就能生成 50 个稳定的 3D 构象，用于药物设计或材料优化。
对于材料结构预测，CALYPSO 工具仅需输入化学组分，就能预测晶体、表面等结构。以 B-N 变组分预测为例，在 Bohrium 平台选择镜像、配置参数，提交任务后，系统会自动分析结果并生成焓值最低的结构信息。结果文件支持在线查看，还能通过可视化工具分析结构演化进程。
?Notebook：交互式代码环境与案例实践
玻尔的 Notebook 是科研的 “万能工作台”。它基于 Jupyter 开发，支持 Python、C++、R 等多种语言，集成了 PyTorch、TensorFlow 等框架。创建 Notebook 后，点击 “开始连接” 选择 CPU 或 GPU 资源，就能在线编写和运行代码。
Notebook 不仅能写代码，还能插入数学公式、图片和多媒体内容。例如，使用 Matplotlib 库绘制数据图表，或者通过 IPython widgets 创建交互式控件，动态调整参数并实时更新结果。平台还提供数千个经典案例，涵盖材料模拟、生物医药等领域，点击 “一键运行” 就能复现实验流程。
?高级功能：从分子表征到实验自动化
Uni-Mol 是玻尔的分子表征学习框架，能预测小分子性质、蛋白 - 配体复合物构象等。在 OGB-LSC 竞赛中，Uni-Mol + 模型在量子化学性质预测任务上获得榜首，性能超越传统方法。用户只需上传分子文件，选择预测任务，就能获得高精度结果。
对于实验自动化，Uni-Lab 操作系统支持连接各类实验设备，实现合成、表征的标准化流程。例如，在药物合成实验中，系统能自动优化反应条件，实时监测产物纯度，并将数据同步到 Notebook 进行分析。这种 “干湿闭环” 模式，让实验设计和验证更加高效。
?学习与协作：课程资源与团队管理
玻尔提供 60 多门 AI for Science 课程，涵盖材料、化学、生物医药等领域。每门课程都包含视频、讲义和 Notebook 实训案例，支持边学边练。例如，北京大学的《机器学习辅助材料模拟实践》课程，通过实际案例讲解如何用 AI 优化材料性能。
在协作方面，Notebook 支持多人实时编辑，导师可以分享实验流程和数据，学生直接在浏览器运行代码并提交结果。项目管理者还能设置成员权限，分配计算资源，确保团队协作高效有序。
?总结：科研效率提升的一站式平台
从文献挖掘到实验设计，玻尔平台整合了 AI 学术搜索、交互式计算、实验工具等功能，形成了完整的科研闭环。无论是新手还是资深研究者，都能在这个平台上找到适合自己的工具和资源。通过智能推荐、自动化流程和协作功能，玻尔正在重新定义科研方式，让科学家把更多时间花在创新上。
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