UniResearch 正式上线 | 从个人研究到团队共创，让科研更简单！

一体化智能科学研究平台，让研究更简单

科研从来不是一次性的写作任务，而是一场长周期的探索与沉淀。 

从一个模糊的研究灵感出发，要检索海量文献、梳理研究脉络、提出技术方法、设计实验方案、验证分析结论，最终形成成果输出，每一个环节都消耗大量时间与精力。进入团队协作阶段，更常常面临资料分散难共享、经验随人员流动流失、多工具反复切换效率低、版本混乱难追溯等共性痛点。

AI 为科研带来了新的可能，但零散的工具只能解决单点问题，研究者依然需要在检索、阅读、分析、写作、协作等多个平台间反复跳转，想法、数据与成果始终无法形成连贯的知识链条。

今天，UniResearch 智能科学研究平台正式上线。

UniResearch 是立足于研究者和课题团队真实工作场景的一体化 AI 科学研究平台。致力于打通研究探索、文献解读、方法设计、实验分析、成果写作、团队协作全流程，让每一个研究环节都能在同一平台连贯推进，让研究过程更顺畅，让团队知识与经验持续沉淀。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

01

个人研究全链路：从灵感想法到成果输出，一站完成

科研的起点，往往不是成熟的方案，而是一个值得追问的问题。

UniResearch 内置了海量学科知识图谱，并通过将领域专业知识注入自研的具有可插拔记忆能力的大模型系统，形成了具备多学科长程科研能力与智能体能力的科学大模型系统。面对尚不清晰的研究方向，借助 UniResearch 的科学大模型系统的 AI 研究探索能力，研究者可以围绕初步想法生成研究草案，并通过多轮智能问答来补充背景、修正问题、细化思路、调整研究方向，让模糊的灵感逐步落地为清晰可行的研究思路和研究框架。

UniResearch还可以在此过程中自动关联对应领域的参考文献与知识图谱，帮助快速梳理研究脉络。方案成型后，可一键分享给团队成员开展评审讨论。

从文献深度解读，到沉淀个人知识资产

确定研究方向后，海量文献阅读是必经环节。 UniResearch 的AI 文献解读可对论文进行结构化拆解，精准提取研究问题、核心方法、实验结论、引用关系；支持针对论文任意细节持续追问，结合知识图谱给出深度解答，帮助吃透核心逻辑与创新点。 

读过的文献可一键纳入文献管理库，通过知识图谱与文献关联图自动梳理文献间的引用、共现与主题关联，可视化呈现领域研究脉络。

在UniResearch中，文献阅读不止于获取信息，还能逐步沉淀为可检索、可复用的研究积累和知识资产。

 

 

从实验设想出发，研究过程可全程追溯

当研究问题与研究思路逐步清晰，便进入实验验证与结果分析阶段。 UniResearch科研实验模块提供 AI 代码辅助和实验分析能力，支持智能生成代码、在线运行实验、复现文献实验方案和迭代分析。全流程自动记录实验参数、迭代步骤与结果数据，方便回溯每一轮方案设计与调整过程。 

在UniResearch 中，从提出假设、设计方法到实验验证，研究过程中的各关键步骤可直接衔接实验验证环节，帮助把研究假设转化为可检验的科学结论。

 

从分析结果，到更专业的学术表达

研究成果不仅要经得起分析与验证，也需要通过清晰、规范的图表和文字准确呈现。

UniResearch 的科研绘图能力支持通过自然语言生成图表与示意图，并可导出可编辑的 SVG 矢量文件，方便后续调整优化与投稿复用，无需在多类设计工具间来回切换。此外，在科研写作方面，UniResearch还提供 LaTeX 在线协同编辑能力，兼容主流期刊模板与宏包，配套参考文献自动化管理、实时编译预览和 PDF 导出，从公式排版到引用格式均可一键适配，帮助研究者省去繁琐的格式调整工作，将更多精力聚焦于研究内容本身。

从研究思路、文献阅读到分析验证与学术表达，UniResearch 努力让原本分散的科研环节在同一平台中连贯推进。

 

02

团队共创：让知识共享和传承，让协作与成果持续沉淀

个人研究需要效率，团队共创则需要信息流转、经验传承和有序协作。 

在多人参与的研究项目中，资料分散在不同成员手中、关键讨论存在于聊天记录里、文档版本管理混乱是普遍痛点；更核心的困境是，大量高价值的核心研究经验重度依附于个人 —— 方案推敲的共识、失败实验的避坑经验、研究脉络的思考路径，往往散落在历史对话、个人研究笔记和日常协作中。一旦项目结束或成员变动，这些重要经验很可能就难以延续。新成员上手往往需要从头开始重复摸索，团队难以形成持续的知识和研究经验积累。

真正高效的科研团队协作，不仅要让信息流动起来，更要让研究过程中所形成的宝贵知识、经验与思考，能够被持续沉淀、传承和有效复用。

UniResearch 希望让团队协作不止于常规的共享文档和交换信息，致力于打破 “知识只靠文件留存” 的局限，并通过让每位团队成员都拥有独立的「科研外脑智能体」，帮助团队将分散的AI协作过程、零散的团队共识经验、碎片化的沟通信息以及科研项目文档和领域知识库等多源内容连接起来，构建可沉淀、可传承、可复用的团队知识体系，并统一沉淀为可调用的结构化记忆。所形成的 “个人沉淀 — 团队共享 — 全员传承” 完整知识闭环，既可保障个人研究的长周期连续性，进一步走向科研知识与记忆的积累，也可让团队经验可沉淀、可共享、可传承。

科研知识和经验既属于个人，也能够成为团队共同的宝贵财富和资产。

科研人员与 AI 协作过程中形成的全量上下文、研究思路、文献积累、分析结论，以及相关讨论与资料，可以逐步沉淀为个人专属的结构化知识记忆，而非零散的对话碎片，为后续研究提供持续的上下文支持。

团队沉淀的并非零散的文件堆砌，而是一套完整可调用的记忆体系 —— 既包含文献和项目材料等正式文档、数据集、思考路径、研究结论，也覆盖团队沟通沉淀的核心共识、AI 协作的完整过程上下文。 

UniResearch 支持个人与团队层面的知识双向顺畅流转：个人沉淀的学术文献、技术笔记、学习复盘、研究成果、方法经验，可定向提交至团队共享知识库；团队层面的公共文献、领域共识、项目积淀，也可同步至每位成员的科研外脑中，按需取用、灵活赋能。 当新成员加入项目，或是团队回溯历史研究时，无需从零散的聊天记录、过期文件中拼凑信息，可直接承接完整的研究脉络与方法经验。

通过个人与团队之间的双向知识流转，研究者既能持续积累自己的研究经验，也能充分借助团队已有的知识基础，减少重复搜集、反复摸索和不必要的重复劳动。

这意味着，AI 不再只是帮助完成眼前任务的工具，还能够结合研究团队已有的研究背景、知识积累、历史经验和相关思路，更好地承接后续工作。研究者不必每次都从零开始解释研究背景，也不必仅仅依赖自己的记忆来回顾过去的讨论、决策与研究进展。

在UniResearch中，科研萌新不必从零起步摸索，就能够快速复用和借鉴团队沉淀的高年资研究人员经验与知识记忆，站在团队前期积累的基础上推进研究，既大幅降低上手门槛，也从根源上避免人员流动带来的知识和经验断层。

此外，UniResearch 还内置即时沟通能力，支持一对一与群组讨论，可直接在会话内发送文档、数据、链接，围绕研究内容同步讨论、快速决策，告别文件反复传输、讨论脱离内容的协作内耗。

所有文档协作与批注讨论的核心内容，以及沟通中形成的有价值信息，都会自动沉淀为项目记忆，纳入团队知识体系，为后续研究提供参考。

在结题阶段，团队还可以基于已有项目资料和成果记录，智能组装形成结题文档与佐证材料，减少重复整理工作。

随着科研项目工作的持续推进，任务记录、研究资料和成果信息得以逐步沉淀，为项目回顾、经验复用和后续研究提供基础，团队的知识与科研资产持续增值。

从个人科研外脑，到团队知识共享；从日常协作，到项目与成果管理，UniResearch 希望让研究过程更连贯、团队经验更容易传承、科研成果更有序地积累，让团队的经验成为每位研究者继续前行的助力。

03

赋能科研人，简化科研事

科研的各项任务本就彼此关联，不应被工具割裂。 

UniResearch 并非各类 AI 功能的简单堆砌，而是一套面向科研全场景的一体化工作流：从研读文献获得灵感，到辅助提出解决方案、协助完成实验验证，再到团队协作共创，研究数据与洞察在同一平台无缝流转，让研究思路、技术方法、文献资料、实验记录与团队成果连贯沉淀。

科研既需要个人的深度探索，也需要团队的协同共创；既需要持续的创新突破，也需要长期的知识积累。

赋能科研人，简化科研事。

让研究更简单，是 UniResearch 的产品使命；加速科学发现，是我们持续努力的愿景。

UniResearch 始终秉持「让研究更简单」的产品使命，致力于为每一位研究者打造一体化的智能科研工作空间，减少科研过程中的重复劳动与协作阻力，让每一次阅读、讨论与实验都能更好地服务于下一步研究，最终加速科学发现。