AI 正在快速重塑科研人的工作方式。从查找文献、阅读论文、做笔记，到写论文，每一个环节都已经出现了功能强大且高度实用的工具。如果你仍只依靠 Google Scholar 手动检索文献，那么你可能已经在无形中浪费了大量时间。
今天，AJE就按照科研工作流程为你梳理 14 个最值得尝试的 AI 工具，并结合每类工具的典型使用场景，让你一次性了解“如何用 AI 提升科研效率”的全局视角。
文献检索工具
Litmaps
Litmaps 提供一种完全不同于传统数据库的文献发现方式——它通过“文献引用网络”来展示一篇论文与其他论文的关系。输入任意一两篇起点论文，系统会根据引文网络结构自动扩展出高度相关的研究文献，形成可视化的动态知识图谱。
Litmaps 的可视化界面让科研人员能够直观地看到哪些论文处于研究热点的“右上角”（既新又高被引），从而在几分钟内定位某一领域中真正关键的研究发展。
而每当你添加新论文，系统还会自动更新推荐，让文献检索像是在不断扩展的地图上探索邻近区域。
Litmaps 对“参考文献漏洞”的识别能力也很突出，不论是在构建综述还是准备投稿，它都是一个极具价值的补充工具。
Consensus
Consensus 是一个为科研人员设计的 AI 学术搜索引擎，它与传统数据库最大的区别在于：它不仅列出论文，还会自动给出基于文献的回答总结。
系统会读取多篇论文内容，对问题进行证据提取、分析，并生成结构化的研究结论，使你能快速了解某个问题在学术界的“证据共识”。
对于需要做综述或系统评价的科研人员来说，Consensus 的“Deep Search”功能尤其亮眼，可以在几分钟内完成几十篇论文的结构化分析，呈现关键观点、证据强度和相互矛盾的结果等。
如果你正在写文献综述，Consensus 会让你真正体会到“用 AI 做证据自动化”的力量。
Liner（AI Agents）
Liner 最具特色的功能是它的 AI Agents——这是比传统聊天式 AI 更高阶的形式，能够执行多步骤任务，并根据目标自动调用内部工具。
例如，你可以让 Liner 帮你“探索 X 领域中的未解问题”，系统会自动抓取、筛选文献，再结合研究趋势给出可行的研究问题列表。
如果你选定某个方向，它还能继续深入收集相关文献、筛选证据、总结研究现状。
相比单纯的问答式 AI，Liner 的代理系统更像是“自动化研究助理”，特别适合需要做研究规划、提出假设和快速梳理领域知识的科研人员。
Undermind
Undermind 是一个强调“语义搜索”的学术检索工具，它特别擅长找出那些没有关键词匹配但内容高度相关的论文。
这正是传统数据库最容易遗漏的部分。
Undermind 会结合论文语义特点、引用网络结构，为每篇推荐文献生成“相关性得分”，帮助你快速判断哪些论文真的值得阅读。
对于跨学科问题或关键词模糊的主题，Undermind 的效果尤其显著。
如果你的研究方向难以用简单关键词定义，那么这可能是你整个搜索流程中最重要的工具之一。
论文阅读与分析工具
Anara
Anara 是面向科研人员开发的综合型文献阅读助手。与一般的 PDF 阅读 AI 不同，它强调对文献内容的组织、提取和引用追踪，使科研人员能够快速定位论文中的关键论点。
它能解析 PDF、书籍、视频甚至音频内容，并将其转化为结构化的信息，供你进一步用于写作或文献综述。
此外，Anara 还能作为你的文献库管理工具，组织文件、做笔记、建立主题分类。
如果你正在写综述或处理大量 PDF，Anara 能在理解、整理和引用管理方面节省大量时间。
SciSummary
顾名思义，SciSummary 主打“科学文献精准摘要”。它的模型针对科学论文训练，能够在保持技术准确性的前提下生成高度凝练的总结。
它不仅能总结单篇论文，还支持多论文对比、交叉分析。例如，你可以输入 25 篇文献，并要求系统对其中“支持 A 观点与反对 A 观点的证据”进行对比总结。
这类“多文献综合分析”能力显著超越了传统摘要工具。
对于需要快速阅读大量论文或准备课堂教学、研究提案的科研人员，SciSummary 的效率非常突出。
NotebookLM（Google）
官网：https://notebooklm.google/
NotebookLM 是 Google 推出的个性化“文献对话 AI”。它最大的特点是：
系统只引用你上传的资料进行回答，不会调用外部知识池。这意味着所有回答都能直接溯源到具体文档，降低 AI 幻觉风险。NotebookLM 的功能包括问答、总结、结构化信息筛选，以及生成播客式的访谈脚本（让你用“音频故事”形式理解文献）。
对于开展长期研究的科研人员，NotebookLM 是一个可靠的“文献知识库 AI”。
知识管理工具
Obsidian + Copilot
Obsidian 是一个基于本地文件系统的知识管理工具，强调安全、可持续和结构化笔记。
科研人员可以将所有 PDF、笔记、想法以 Markdown 文件形式存储，并通过链接形成知识网络。
最强大的地方在于：安装 Copilot 插件后，Obsidian 能够成为你的研究 AI 助手。帮助梳理概念、综合不同笔记的观点，甚至协助撰写文献综述。
相比云笔记，Obsidian 的本地化安全和可视化知识图谱，更适合处理科研活动中需要长期积累的大量信息。
Notion AI
官网：https://notion.com
Notion 是一个高度灵活的云端笔记系统，支持数据库、表格、任务管理等功能。在科研团队中，它特别适合用于协作和共享项目进展。
Notion AI 可以帮助你：
- 组织研究笔记
- 对文献进行总结
- 自动生成会议纪要
- 规划研究项目和时间线
如果你希望团队保持一致且随时同步，Notion AI 是一个功能强大且易用的综合平台。
Capacities
Capacities 的特点是“对象式笔记（object-based note-taking）”。它不像传统笔记工具以文件夹分类，而是为论文、研究概念、实验方法等建立“对象”，再通过 AI 自动连接和归档。这对文献综述特别有帮助。例如，你研究“Machine Learning in Education”，Capacities 会自动整合所有相关的论文对象、概念对象，并生成一个更清晰的知识网络。
如果你喜欢知识图谱和结构化信息，Capacities 是 Obsidian 和 Notion 的一个很强补充。
学术写作
AJE语法检查工具（免费）
网址：英文论文语法检查工具推荐_学术期刊语法修改网站_AJE评分
在您将论文投稿到目标期刊之前，AJE的语法检查工具可以帮您确定您的文稿在多大程度上需要进行语言润色。该工具采用当前先进的机器学习技术，专门为学术写作而创建。如果您的文稿分数有待提高，建议您了解我们的润色服务获取帮助。
Springer Nature系列期刊也在使用这款语法检查工具，来测试投稿文章的语言质量。
Rubriq（新户免费使用）
Rubriq是专门针对学术论文研发的AI工具，它不同于生成式AI，不会产生幻觉，专门针对学术语境下的稿件，外网测评显示，Rubriq的论文语言润色质量要明显优于GPT-5等AI工具。
它适合科研人员在写作初稿或投稿前进行自检，包括：
- 逻辑一致性
- 句子精炼度
- 结构优化
- 专业术语使用建议
- 学术风格匹配
Rubriq 的优势在于，封闭式训练，确保数据绝对安全，专精学术论文，没有那么多花式技能，就只是一键将论文改成可直接投稿的水平。不需要你输入什么指令。
WriteWise
WriteWise 它能够对论文段落提供连贯性、论证强度、逻辑结构的实时反馈，而不仅仅是语言润色。
它特别适用于：
- 初稿结构搭建
- 复杂段落的逻辑清理
- 检查文稿中论点是否一致
- 指导从头到尾写出整篇论文
Resub
Resub 的核心功能是“自动化投稿格式调整”，尤其针对医学期刊。作者上传手稿、选择目标期刊后，系统即可自动生成符合投稿指南的格式化文档，支持超过 10,000 个医学期刊。
随着其 Word 插件的开发，未来科研人员可以直接在写作界面中完成格式化，大幅减少投稿前的机械性工作。
对于医学作者，Resub 可以节约大量时间，也降低因格式问题导致的“返稿”。
最后
这些工具并不是让你把你的科研过程外包给 AI，而是让你能够把时间集中在真正重要的研究活动上。
当你学会把它们组合使用，例如：
- 用 Litmaps + Undermind 构建文献池
- 用 Anara + SciSummary 快速阅读
- 用 Obsidian/Capacities 做知识沉淀
- 用 Rubriq/WriteWise 完成高质量写作
- 用 Resub 完成投稿
科研流程会变得明显更轻松，也更高效。
