⚛️ 玻尔（Bohrium）｜AI for Science 科研平台｜深势科技+北京科学智能研究院联合研发+科学导航（Science Navigator）+Workspace 云算力+读文献-做计算-做实验-多学科协同+100 万核 CPU/1 万卡 GPU+AI Chat 免费/算力按量计费

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📌 一、基础信息概述

玻尔（Bohrium）是由深势科技（DP Technology）联合北京科学智能研究院（AISI）推出的 AI for Science 旗舰科研平台，以量子力学先驱尼尔斯·玻尔命名，被业界誉为「科研界的 Hugging Face」。核心理念为「AI for Science——见微知著，让科学家把更多时间交给真正的科研」。作为全球首个覆盖 「读文献→做计算→做实验→多学科协同」全流程的 AI 科研平台，玻尔以 AI 为核心重构科研流程。平台以全新升级的 科学导航（Science Navigator, SN） 为核心 AI 引擎，整合学术搜索、学术问答、文献分析等能力。同时提供 Bohrium Workspace 云平台——预装大量科学计算软件和环境，通过多云/多超算高效池化和智能调度，提供 100 万核 CPU、1 万卡 GPU 的算力资源，效率提升 50%。配有 Library（文献库）、Scholars（学者库）、SciencePedia（科学百科）、Knowledge Base（知识库） 及 AI Chat 等板块。开源生态深度集成 DeePMD-kit（深度势能模型） 和 DP-GEN 等 AI for Science 核心工具。免费基础使用，算力按量计费。

🎯 产品定位

• 一句话定位：AI for Science 时代的科研平台——全球首个覆盖读文献→做计算→做实验→多学科协同全流程
• 目标用户：科研人员（高校/研究所）、计算科学研究者（物理/化学/材料/生物）、高校实验室与课题组、企业研发团队（医药/能源/材料）、跨学科研究者
• 解决的痛点：科研人员平均超过 60% 的时间消耗在文献检索与数据整理上；科学计算环境配置复杂，GPU/超算资源获取困难；从文献调研到计算模拟到实验验证的流程割裂；跨学科知识难以整合

💪 核心优势

• 🧠 科学导航（Science Navigator）：AI 驱动的科学学术搜索与问答引擎，精准回答科学问题
• 💻 Workspace 云平台：预装科学计算软件，100 万核 CPU/1 万卡 GPU 算力池化调度，效率提升 50%
• 🔄 科研全流程覆盖：读文献→做计算→做实验→多学科协同，一个平台打通
• 🔬 DeePMD-kit / DP-GEN 生态：AI for Science 核心开源工具原生集成
• 📚 多资源库：Library / Scholars / SciencePedia / Knowledge Base 一站式科研资源
• 🏢 深势科技+北京科学智能研究院联合研发：国内 AI for Science 领域顶尖团队
• 🆓 基础免费

🎬 适配场景

• 🔍 科学文献搜索与分析：通过科学导航 AI 搜索学术文献和科学知识
• 💻 科学计算与模拟：Workspace 云平台运行 VASP/LAMMPS/DeePMD 等计算模拟
• 🧪 分子动力学模拟：DeePMD-kit 深度势能模型 + DP-GEN 自动化训练
• 📚 跨学科知识探索：SciencePedia 科学百科 + 知识库
• 👤 学者查找与合作：Scholars 学者库搜索和发现
• 🧠 AI 科学问答：AI Chat 直接提问科学问题

👥 核心受众

• 科研人员（高校/研究所的教授、研究员）
• 硕博研究生（物理/化学/材料/生物）
• 计算科学研究者
• 企业研发团队（医药/能源/材料）
• 跨学科科学研究者

🎪 适配定位

专注「AI for Science 全流程科研平台」赛道——玻尔不是通用 AI 搜索（如 Perplexity/ChatGPT），不是纯学术搜索引擎（如 Google Scholar/AMiner），不是纯科学计算平台（如超算中心），而是将 AI 科学搜索 + 云算力平台 + 科学计算工具 + 文献/学者/知识库 打通为科研全流程的一站式 AI for Science 平台。核心强项是「科学导航 AI + Workspace 云算力（100 万核 CPU/1 万卡 GPU）+ DeePMD/DP-GEN 原生集成 + 读文献→做计算→做实验→多学科协同全流程覆盖 + 深势科技/AISI 联合研发」；区别于 Google Scholar（纯论文搜索，无边款科学计算和算力平台），区别于 AMiner（偏学术情报，无边款云算力和科学计算工具），玻尔是真正从科研「读文献」到「做计算」到「做实验」全流程打通的 AI 科研基础设施。

🧩 二、核心功能清单

🧠 科学导航（Science Navigator）（核心）

玻尔的核心 AI 引擎——AI 驱动的科学学术搜索与问答。科研人员用自然语言提出科学问题，AI 搜索海量文献和科学知识并生成答案。覆盖跨学科知识的智能整合。2025 年 3 月在中关村论坛正式发布全新升级版本。

💻 Bohrium Workspace（云平台）（核心）

开箱即用的科学计算云平台。预装大量科学计算软件和环境（VASP/LAMMPS/DeePMD-kit/GROMACS 等）。通过对多云、多超算的高效池化和智能调度，提供充沛且高性价比的算力。算力规模：100 万核 CPU、1 万卡 GPU。智能调度无需排队，效率提升 50%。网页提交和命令行提交双模式。计算资源按量计费。

🔬 DeePMD-kit & DP-GEN 深度集成

原生集成 DeePMD-kit（深度势能模型，基于神经网络拟合第一性原理数据的分子动力学模拟软件）和 DP-GEN（基于同步学习框架自动生成深度势能模型的套件）。保持量子力学精度，将分子动力学计算速度提升数个数量级。这些是 AI for Science 领域最核心的开源工具之一。

📚 Library（文献库）

学术文献管理和搜索平台。可搜索和收藏论文、构建个人文献库。

👤 Scholars（学者库）

学者信息数据库。查找各学科领域的研究者和专家。

📖 SciencePedia（科学百科）

科学知识百科全书。整合跨学科科学知识，支持 AI 检索和问答。

📁 Knowledge Base（知识库）

结构化科学知识库。

💬 AI Chat

AI 科学问答助手。可基于玻尔的科学知识体系回答科学研究相关问题。

🔄 科研全流程

从文献调研（科学导航）→ 计算模拟（Workspace + DeePMD）→ 实验设计（多学科协同）→ 成果输出，一个平台打通。

补充说明： 玻尔的核心差异化壁垒为「科学导航 AI + Workspace 云算力（100 万核 CPU/1 万卡 GPU）+ DeePMD/DP-GEN 原生集成 + 读文献→做计算→做实验→多学科协同全流程 + 深势科技/AISI 联合研发 + 按量计费」，区别于纯学术搜索平台和纯科学计算平台。

💰 三、免费与收费规则（仅供参考以官网最新为准）

真实费用规则：

• 科学导航和基础科研资源免费使用
• Workspace 算力按量计费（CPU 核时/GPU 卡时）
• 机构/团队订阅联系商务定制
• 所有费用以深势科技/玻尔官方最新公示为准

🖥️ 四、支持使用方式与运行说明

🚀 1. 支持使用方式

科学导航搜索流程：

1. 访问并注册/登录
2. 进入 Science Navigator 界面
3. 输入科学问题或关键词
4. AI 搜索海量科学文献和知识库
5. 生成带参考文献的科学答案

Workspace 计算流程：

1. 进入 Bohrium Workspace
2. 选择预装科学计算软件（VASP/DeePMD/LAMMPS 等）
3. 提交计算任务（网页或命令行）
4. 云端自动调度 GPU/CPU 资源
5. 实时预览计算结果

⚙️ 2. 运行说明

• 🆓 基础功能免费；算力按量计费
• 🌐 Web 平台
• 🧠 AI 模型：科学导航自研 AI 模型
• 💪 算力规模：100 万核 CPU，1 万卡 GPU
• 🎨 核心能力：科学导航 / Workspace / DeePMD / Library / Scholars / SciencePedia / AI Chat
• 🔬 科学计算软件：VASP / LAMMPS / DeePMD-kit / GROMACS / DP-GEN 等
• 🏢 出品方：深势科技（DP Technology）+ 北京科学智能研究院（AISI）
• ⚠️ 注意事项：计算资源按量计费

📍 五、产品核心优势与适用人群落地场景

⚠️ 六、官方使用须知

• 玻尔（Bohrium）是由深势科技（DP Technology）联合北京科学智能研究院（AISI）推出的 AI for Science 科研平台，核心理念为「AI for Science——见微知著」。
• 被业内誉为「科研界的 Hugging Face」，2025 年 3 月中关村论坛发布全新版本。
• 核心能力：科学导航（Science Navigator，AI 学术搜索/问答）、Bohrium Workspace（云算力平台，100 万核 CPU/1 万卡 GPU）、DeePMD-kit/DP-GEN 原生集成、Library/Scholars/SciencePedia/Knowledge Base。
• 全球首个覆盖「读文献→做计算→做实验→多学科协同」的 AI 科研平台。
• 基础功能免费使用，计算资源按量计费。
• 仅通过官方渠道可保障功能完整与最新。

❓ 七、常见问题解答

🔍 八、替代方案与对比参考

1. 云端 AI 产品竞品对比分析

2. 本地部署方案竞品对比分析

3. 通用大模型能力横向评估

4. 模型选型适配场景推荐指南

5. 开源模型生态与安全下载渠道

6. 开源替代方案与本地自建评估

选型建议：

• 小白用户（科研人员/研究生/课题组）：首选玻尔免费版。科学导航 AI 搜索取代 Google Scholar 手动筛选，Workspace 开箱即用科学计算环境省去环境配置烦恼（预装 DeePMD/VASP/LAMMPS 等），智能调度无需排队。基础功能免费，算力按量计费，丰俭由人。

• 技术用户（有 GPU 集群/超算资源）：已有 GPU 服务器或超算机时的团队，可本地安装 DeePMD-kit + VASP 等工具运行计算。但玻尔的科学导航 AI 搜索和多学科知识库（SciencePedia）仍值得使用（免费），Workspace 可作为算力弹性补充——用量高峰时无缝扩容至 100 万核 CPU/1 万卡 GPU。

• 企业用户（医药/材料/能源等研发团队）：玻尔的机构版支持团队协作和定制化部署。Workspace 的按量计费模式免去自建 GPU 集群的资本支出和运维成本。深的势科技/AISI 的技术背景为企业研发提供可信的 AI for Science 平台支持。

开源方案需要组合 DeePMD-kit（AI 分子动力学开源工具）+ VASP 等计算软件（商业或开源）+ 自建 GPU 集群（硬件投入）+ Google Scholar（文献搜索）+ 自建科学知识库（多学科知识整合）等至少 5 个项目，但： ① 每一环都需要独立部署和工程化调试，从 GPU 服务器采购和环境配置到集群调度到科学软件安装到文献搜索——综合硬件投入数十万起且运维团队和成本持续； ② 科学导航（Science Navigator）AI 的跨学科精准科学问答能力——需要基于海量科学文献和知识图谱的深层次 AI 理解——自建方案需要投入大量数据和 AI 工程资源； ③ Workspace 的智能调度（100 万核 CPU/1 万卡 GPU 的资源池化+智能分配+无需排队）——个人或小团队自建集群无法达到同等资源规模和调度效率； ④ 玻尔的「读文献→做计算→做实验→多学科协同」科研全流程一体化体验——自建方案需要同时在文献搜索、计算平台、工具集成、知识管理等多个独立系统之间切换和串联。 对于追求 AI for Science 全流程体验和高效科学计算的科研人员和团队，玻尔的「科学导航 AI + Workspace 云算力（100 万核 CPU/1 万卡 GPU）+ DeePMD 集成 + 读文献→做计算→做实验→多学科协同 + 深势科技/AISI 联合研发 + 免费/按量计费」是最佳选择。