摘要：Scopus AI基于全球领先的同行评议引文与索引数据库Scopus中超过7000家出版商的权威内容，高质量可信的元数据和摘要信息，结合生成式AI技术，帮助科研人员高效探索新研究领域、开展交叉学科研究以及撰写文献综述，致力于在科研效率提升与科研知识发现层面成为
Scopus AI基于全球领先的同行评议引文与索引数据库Scopus中超过7000家出版商的权威内容，高质量可信的元数据和摘要信息，结合生成式AI技术，帮助科研人员高效探索新研究领域、开展交叉学科研究以及撰写文献综述，致力于在科研效率提升与科研知识发现层面成为大学的核心智能化基础设施的一部分。
Scopus AI最新上线用于深度挖掘科学研究的“Deep Research”功能，基于代理式人工智能（Agentic AI）技术构建，通过模仿人类思维的智能代理引擎，为科研工作者提供更精准、更深度的研究支持。
关于Deep Research
工作原理
Deep Research基于代理式人工智能（Agentic AI）技术构建，其核心是模拟人类思维逻辑的推理引擎，当用户提出问题，它不只是进行信息归纳总结，而是通过制定多层思考研究逻辑：首先解析问题需求，继而通过预训练模型在Scopus数据库的2.78亿学术资源（含期刊、会议录及图书元数据）中执行智能检索，并实时根据新发现调整策略和思考步骤，确保符合学术规范。输出的综合分析报告可节省研究者数日前期工作时间，同步呈现隐藏关联与创新视角。
核心亮点
科研效率提升：早期使用者反馈将科研文献调研周期从数周压缩至数小时，使研究者能专注更高价值的核心工作。
复杂性解构：研究复杂主题通常需要在不熟悉的领域进行多次搜索，并且要花费数小时来综合研究成果。Deep Research通过多模态分析自动链接跨领域知识节点，持续迭代探索问题、聚合分析结果并生成完整报告，避免人工在多数据库中反复检索及整合数据过程中的误操作。
可筛选研究范围：现在用户可以按需通过筛选限定研究范围：如地理位置、时间或研究类型（例如，“仅包括综述文章”或“关注2020-2024年引用次数达50次以上的研究”）等参数来细化搜索，确保得到更精准的结果。
结果可信：所有分析步骤实时可视化可追溯，结论完全基于Scopus同行评议内容，附参考文献与置信度评分，实现全过程透明可验证。
科研效率提升：早期使用者反馈将科研文献调研周期从数周压缩至数小时，使研究者能专注更高价值的核心工作。
复杂性解构：研究复杂主题通常需要在不熟悉的领域进行多次搜索，并且要花费数小时来综合研究成果。Deep Research通过多模态分析自动链接跨领域知识节点，持续迭代探索问题、聚合分析结果并生成完整报告，避免人工在多数据库中反复检索及整合数据过程中的误操作。
可筛选研究范围：现在用户可以按需通过筛选限定研究范围：如地理位置、时间或研究类型（例如，“仅包括综述文章”或“关注2020-2024年引用次数达50次以上的研究”）等参数来细化搜索，确保得到更精准的结果。
结果可信：所有分析步骤实时可视化可追溯，结论完全基于Scopus同行评议内容，附参考文献与置信度评分，实现全过程透明可验证。
Deep Research所生成的结果报告是由产品团队专门设计，使其能够激发批判性思考，具体体现在以下几点：
01
对提问的直接回答
02
明确说明研究范围与前提假设，指出研究空白与局限性，突出进一步探索的方向。
03
揭示意想不到的联系，展现新颖有趣的规律或新模式。
04
提供综合见解，并给出可采取的后续行动建议。
Scopus AI资源访问
访问方式:
访问入口：图书馆主页-数据库列表-Scopus AI
访问网址：https://www.scopus.com/
支持校内校外多种访问方式，校外优先推荐智能网关路径进行访问。
来源：京津冀消息通