摘要：在长沙岳麓山脚下的科创园区内，一场关于AI与科研的变革正在悄然生长。成立仅5年的湖南赤道银河科技有限公司（简称“湖南赤道银河公司”），凭借自研的“立理AI学术工作站”，在短短一年内用户量突破20万，付费转化率超15%，成为国内科研工具赛道的“黑马”。

华声在线全媒体记者 刘家璇 通讯员 陈梓楠

在长沙岳麓山脚下的科创园区内，一场关于AI与科研的变革正在悄然生长。成立仅5年的湖南赤道银河科技有限公司（简称“湖南赤道银河公司”），凭借自研的“立理AI学术工作站”，在短短一年内用户量突破20万，付费转化率超15%，成为国内科研工具赛道的“黑马”。

这家由国防科大在读博士曾利和法国里昂大学计算机专业硕士李洋共同创立的公司，名字里藏着星辰大海的浪漫——赤道象征地球的知识纬度，银河寓意无垠的创新宇宙。4月17日，记者来到这里进行了采访。

破茧

从高校实验室到创业战场

2013年的国防科大图书馆，还在该校攻读硕士的曾利耗费整个下午整理参考文献格式的经历，成为湖南赤道银河公司诞生的最初火种。“当时导师需要撰写智库报告，光是文献调研、综述撰写就占去70%的时间。”曾利回忆说，他与好友李洋交流后发现，科研工作者普遍困于“琐碎事务性工作”，而AI技术可化繁为简。

两人在导师支持下开发出单机版文献分析工具，这便是“立理AI”的雏形。然而，当2020年他们试图将产品商业化时，却遭遇现实重击：面向政府机构的“猎研”系统虽技术先进，但用户仅限于科研管理部门的“小众高端群体”，市场增长陷入瓶颈。转机出现在2022年末——ChatGPT的横空出世，让团队意识到：“AI大模型+垂直场景”才是破局之道。

“我们连夜开会，决定砍掉80%的B端（面向企业用户）业务，全力转型C端（面向个人消费者）。”李洋介绍，2023年4月，搭载AI文献综述、论文地图等功能的“立理AI学术工作站”正式上线，首月即获3万自然流量用户。

砺剑

攻克AI复杂网络算法难关

在公司的专利墙上，一项名为“FINDER”的算法尤为醒目。这项发表于权威学术刊物《Nature》的成果，能在千万级规模网络中秒级定位关键节点，被10余位中外院士引用，更成为国家重点研发计划基准算法。“就像给科研文献绘制‘星图’。”曾利解释，该算法能精准挖掘跨学科知识关联，为研究者指明创新方向。

技术突破的背后是常人难以想象的攻坚克难。当时没有高性能算力设备，他们就采用“蚂蚁搬家”策略，将模型拆分到数十台普通电脑并行计算。那段时期的工作日志里，记录着137次算法迭代和46次推翻重来。

“最绝望时，我们在湘江边散步3个小时，最终决定打造‘多维科研数据立方体’。”李洋所说的这个包含3.2亿文献、20万机构数据的知识库，如今已成为公司的核心壁垒。为构建这个“科研宇宙”，团队完成8000万篇论文的知识图谱标注，相当于将《大英百科全书》梳理了200遍。

走进公司运营中心，大屏实时跳动着用户画像：67%为硕士及以上学历，38%集中在计算机科学、生物医药、材料科学等实验密集型学科。中国科学院某团队使用“立理AI”后，文献调研效率提升4倍；湖南某高校教授带着学生集体订阅，称其“比助教更靠谱”。这些案例印证着李洋的想法：“真正的刚需不是替代人类，而是帮学者把时间还给创新。”

逐梦

打造“AI科学家”新范式

在湖南赤道银河公司的路线图上，“AI科学家”计划被标注为五星优先级。这项野心勃勃的工程，试图让大模型贯穿“选题—实验—写作—评审”全流程：用户输入想法，AI自动设计实验方案、抓取数据、生成代码、迭代结果，最终产出经“AI双盲评审”的完整论文。

“难点在于创造而不仅是整理。”曾利以算法设计举例，“就像AI不仅要会查该领域的最新论文，还要能设计具体的优化算法。”团队正在训练的行业大模型，已能精准解析32个领域的专业概念，其计算机科学模块最近成功为某实验室优化算法，将数据处理效率提升了40%。这个AI系统不仅能理解各类编程语言的语法特性，还能针对特定计算任务自动生成优化建议，显著提升了开发团队的产出效率。

未来AI变得更智能后，是否会让科研贬值？李洋展示了一段用户留言：“以前我大多时间在重复劳动，现在能用这些时间思考量子计算的新模型——这才是科研本该有的样子。”截至2025年4月，“立理AI”辅助用户产出论文初稿已达上百万篇。

“人类的角色将从重复劳动转向创造性思考，这才是科研的本质。”在湖南赤道银河公司的愿景里，创新不再受限于资源与地域，而是取决于思想的锐度。正如李洋在最新产品发布会上所说：“我们期待一个世界——任何怀揣理想的人，都能伸手摘星。”

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