当前，人工智能正在推动科研范式发生深刻变革；从文献检索到论文撰写，从实验设计到数据分析，再到成果发表，人工智能技术正在渗透科研工作的各个环节。该变化已上升为国家战略层面的重要举措，在"十五五"规划中被明确列为创新发展的重要方向。 科研工作的传统模式面临新的挑战。科研人员长期被海量文献处理、复杂数据分析和程式化写作等重复性工作所占用，这不仅消耗了大量时间和精力，也制约了创新思维的运用。如何将科研人员从这些繁琐工作中解放出来，让他们将更多精力投入到创意构思和深层思考中，成为提升科研效率的关键课题。 人工智能技术的应用为这一问题提供了新的解决方案。通过运用大语言模型、智能数据分析等技术手段，可以显著加快文献检索速度、提高数据处理效率、优化论文撰写流程。同时，人机协同、数据驱动的新科研模式正在形成，这将催生新质生产力，推动科学研究向更高层次发展。 然而，当前科研队伍中既精通专业知识又能熟练运用人工智能技术的复合型人才仍然短缺。这种人才缺口已成为制约科研创新效率提升的瓶颈。为此，中科院人才交流中心决定举办"人工智能赋能科研高级应用与全流程实践"高级研修班，通过系统化培训来填补这一空白。 本期研修班课程设置科学完整，涵盖人工智能赋能科研的全方位内容。在前沿技术层面，课程讲授人工智能核心原理、主流大模型能力拆解、科研场景下的提示词技巧等基础知识。在具体应用层面，课程涉及文献智能检索与分析、科研论文全流程写作、项目申报辅助、实验方案设计、科研绘图、数据分析、编程辅助等九大实践领域。特别地，课程还包含智能体构建与应用、大模型本地部署等前沿内容，帮助科研人员掌握最新的人工智能工具和方法。 课程师资力量雄厚。授课专家来自中国科学院各研究所和知名高校，具有丰富的科研经验和人工智能应用实践背景，能够将理论知识与实际应用紧密结合，确保学员获得真正可用的技能。 这一举措具有重要的现实意义。通过培养一批懂科研、懂技术的复合型人才，可以加速推进人工智能与科学研究的融合，提升我国科研创新的整体竞争力。同时，这也是适应新时代科技发展要求、培育新质生产力的重要举措。
科研智能化的价值不在于替代科研人员，而在于把更多时间还给科学问题本身，把更多精力投入原创性思考与严谨验证。推动技术更好服务科研，既要加快能力培养，也要守住学术规范与质量底线。唯有在“效率提升”与“可信可控”之间建立平衡，才能让人机协同真正转化为持续稳定的创新动能。