LeapSpace深度研究模式助力中国科研人员快速锁定空白与资助机会

面对海量文献与基金申报窗口期紧张的双重压力，爱思唯尔科研级AI工作平台LeapSpace的深度研究模式与资助检索功能，正被中国高校与科研院所用于系统梳理研究趋势、识别证据缺口，并匹配国内外活跃资助项目，显著缩短从问题提出到方案成型的周期。

深度研究模式允许研究者以自然语言提出复杂问题后，由AI代理自主制定检索计划、跨库广泛调研并在过程中动态修正路径，通常在数分钟内生成结构完整的报告。报告不仅汇总关键发现与引用，还明确呈现新兴趋势、研究假设的局限，以及传统关键词检索容易忽略的证据缺口与矛盾点，方便后续追问与方向调整。与此同时，平台基于爱思唯尔Funding Institutional数据库，整合数万项活跃与循环资助项目，覆盖政府与私人机构，可按主题检索资助重点、申请要点及潜在匹配机构。

清华大学、哈尔滨工业大学等高校图书馆在试用中发现，这一组合特别适合国家自然科学基金及国际合作项目的前期准备：研究者可先用深度研究模式摸清全球竞争格局与方法差异，再通过资助检索锁定具体机会，并借助作者检索功能筛选国内外潜在合作者及其代表性成果。哈尔滨医科大学等医学院校亦开通试用，利用全文文献与摘要资源支持临床与基础研究的交叉探索。

平台内容坚持出版商中立原则，现已汇聚逾2300万篇同行评审全文文献与图书（覆盖近年来全球研究引用的过半份额），并整合Scopus逾1亿条记录。每一条洞察均附可点击溯源与信任卡，确保结论可核查。独立咨询委员会（成员包括浙江大学教授吴飞）持续监督算法透明性与中立性，进一步回应中国研究者对AI工具可靠性的关注。

爱思唯尔用户调研显示，97%的使用者表示节省了时间，其中过半节省50%以上。对于需要在有限时间内完成高质量证据支撑的中国科研团队而言，LeapSpace将深度分析与资助线索整合于同一安全环境中，有助于把更多精力从文献“大海捞针”转向实验设计与创新验证。

（来源：综合爱思唯尔官方信息及中国高校图书馆公告）